Las bases de datos multimedia son de gran importancia en los sistemas de información, ya que permiten almacenar una gran cantidad de datos de diferentes tipos. Esencialmente, las bases de datos multimedia, además de incluir texto, almacenan y recuperan audio, imagen y video, por lo cual, los datos multimedia al ser de mayor tamaño, representan un reto para la recuperación eficiente de la información, ya que provocan el aumento del costo de transmisión de datos y los tiempos de respuesta. Para resolver este problema, existen técnicas de fragmentación de datos que permiten mejorar el desempeño de las consultas, aumentar la disponibilidad de la información y ejecutar eficientemente más operaciones accediendo menos a datos irrelevantes. El objetivo del presente trabajo fue desarrollar un método de fragmentación híbrida dinámica que adapte el esquema de acuerdo con los cambios en la carga de trabajo para mantener la recuperación eficiente de datos multimedia. Para llegar a la solución, primero se realizó un análisis comparativo de las técnicas propuestas en la literatura, de los métodos de fragmentación híbrida estáticos y dinámicos para bases de datos multimedia, así como de los modelos de costos utilizados para evaluar esquemas de fragmentación; posteriormente se diseñó e implementó la técnica propuesta y, por último, se comparó con un enfoque seleccionado del análisis comparativo. La contribución principal del presente trabajo es una técnica efectiva para la fragmentación híbrida que se integró a la aplicación Web XAMANA, la cual se validó con la base de datos HITO (Historia del Instituto Tecnológico de Orizaba). Las tecnologías empleadas son Java como lenguaje de programación, el marco de trabajo JSF (JavaServer Faces), MySQL y MongoDB como sistemas gestores de bases de datos, NetBeans como IDE (Integrated Development Environment, entorno de desarrollo integrado) y UWE (Unified Modeling Language Web Engineering, Ingeniería Web del Lenguaje Unificado de Modelado) como metodología de desarrollo.