Submitted by Ricardo Cedraz Duque Moliterno (ricardo.moliterno@uefs.br) on 2017-11-28T21:38:06Z No. of bitstreams: 1 dissertacao-versao-final.pdf: 2717503 bytes, checksum: a1476bba65482b40daa1a139191ea912 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-28T21:38:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao-versao-final.pdf: 2717503 bytes, checksum: a1476bba65482b40daa1a139191ea912 (MD5) Previous issue date: 2017-07-17 / With the popularization of databases containing objects with spatial and textual information (spatio-textual object), the interest in new queries and techniques for retrieving these objects have increased. In this scenario, the main query is the the top-k spatio-textual query. This query retrieves the k best spatio-textual objects considering the distance of the object to the query location and the textual similarity between the query keywords and the textual information of the objects. However, most the studies related to top-k spatio-textual query are performed in centralized environments, not addressing real world problems such as scalability. In this paper, we study different strategies for partitioning the data and processing the top-k spatio-textual query in a distributed environment. We evaluate each strategy in a real distributed environment, employing real datasets. / Com a populariza??o de bases de dados contendo objetos que possuem informa??o espacial e textual (objeto espa?o-textual), aumentou o interesse por novas consultas e t?cnicas capazes de recuperar esses objetos de forma eficiente. Uma das principais consultas para objetos espa?o-textuais ? a consulta espa?o-textual top-k. Essa consulta visa recuperar os k melhores objetos considerando a dist?ncia do objeto at? um local informado na consulta e a similaridade textual entre palavras-chave de busca e a informa??o textual dos objetos. No entanto, a maioria dos estudos para consultas espa?o-textual top-k assumem ambientes centralizados, n?o abordando problemas frequentes em aplica??es do mundo real como escalabilidade. Nesta disserta??o s?o estudadas diferentes formas de particionar os dados e o impacto destes particionamentos no processamento da consulta espa?o-textual top-k em um ambiente distribu?do. Todas as estrat?gias propostas s?o avaliadas em um ambiente distribu?do real, utilizando dados reais.