Sistemas de recuperação de informação têm se tornado cada vez mais populares e eficientes. porém, a recuperação de objetos complexos (e.g., imagens, vídeos, séries temporais) ainda apresenta enormes desafios, principalmente quando envolve similaridade de conteúdo. o problema se torna ainda mais intrincado se as condições de busca incluem predicados convencionais conectados logicamente a predicados baseados em similaridade. a otimização de tais consultas é um problema em aberto hoje em dia. este trabalho objetiva validar uma proposta para melhorar o desempenho de consultas que podem ser expressas por conjunções de predicados convencionais e baseados em similaridade. tal proposta utiliza fragmentação de dados, segundo predicados diversos e compatíveis com predicados utilizados em consultas. a validação da proposta é feita sobre uma grande base de dados a respeito de imagens, com dados convencionais a elas relacionados. esta base é manipulada em um sistema de banco de dados relacional com extensões para o tratamento de predicados baseados em similaridade, caracterizada segundo a distribuição do seu conteúdo, fragmentada e indexada, com métodos de acesso convencionais e métricos. o objetivo final é verificar se algumas consultas com cláusulas conjuntivas para filtragem de dados podem ser executadas com melhor desempenho sobre os fragmentos propostos do que sobre a base completa.