ডেটা কিউবগুলির দক্ষ গণনার জন্য নিম্নলিখিত সাধারণ অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলি রয়েছে যা নিম্নরূপ -
-
বাছাই, হ্যাশিং, এবং গ্রুপিং৷ − সাজানো, হ্যাশিং, এবং গ্রুপিং ক্রিয়াকলাপগুলি পুনরায় সাজানো এবং ক্লাস্টার সম্পর্কিত টিপলগুলির মাত্রা বৈশিষ্ট্যগুলিতে ব্যবহার করা উচিত৷ কিউব কম্পিউটেশনে, টিপলে (বা কোষ) একত্রীকরণ প্রয়োগ করা হয় যা একই মাত্রার মানের সেট শেয়ার করে। সুতরাং এই ধরনের সমষ্টির গণনার প্রচারের জন্য এই ধরনের ডেটা অ্যাক্সেস এবং গ্রুপ করার জন্য সাজানো, হ্যাশিং এবং গ্রুপিং পরিষেবাগুলি অন্বেষণ করা অপরিহার্য৷
উদাহরণস্বরূপ, এটি শাখা, দিন এবং আইটেম দ্বারা মোট বিক্রয় মূল্যায়ন করতে পারে, শাখা অনুসারে টিপল বা কোষ বাছাই করা এবং এইভাবে দিনে, এবং তারপর আইটেমের নাম অনুসারে তাদের গোষ্ঠীবদ্ধ করা আরও কার্যকর। বিশাল ডেটা সেটে এই ধরনের ক্রিয়াকলাপের কার্যকরী বাস্তবায়ন ডাটাবেস গবেষণা সম্প্রদায়ে ব্যাপকভাবে গণনা করা হয়েছে। এই ধরনের বাস্তবায়ন ডেটা কিউব কম্পিউটেশনে গণনা করা যেতে পারে।
-
একযোগে একত্রিতকরণ এবং ক্যাশিং মধ্যবর্তী ফলাফল − কিউব কম্পিউটেশনে, বেস ফ্যাক্ট টেবিলের পরিবর্তে পূর্বে গণনা করা নিম্ন-স্তরের সমষ্টিগুলি থেকে উচ্চ-স্তরের সমষ্টিগুলি গণনা করা যথেষ্ট। উপরন্তু, ক্যাশ করা মধ্যবর্তী গণনা ফলাফল থেকে একযোগে একত্রিতকরণ ব্যয়বহুল ডিস্ক I/O ক্রিয়াকলাপ হ্রাস করতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, এটি শাখা দ্বারা বিক্রয় গণনা করতে পারে বা শাখা এবং দিন দ্বারা বিক্রয় সহ নিম্ন-স্তরের কিউবয়েডের গণনা থেকে পরিবর্তিত মধ্যবর্তী ফলাফলগুলি ব্যবহার করতে পারে। এই পদ্ধতিটি পরিবর্ধিত স্ক্যান বাস্তবায়নের জন্য প্রসারিত করা যেতে পারে (অর্থাৎ, ডিস্ক রিডগুলিকে অমর্টাইজ করার জন্য একসাথে যতটা সম্ভব কিউবয়েড গণনা করা)।
-
ছোটতম শিশু থেকে একত্রিতকরণ, যখন একাধিক চাইল্ড কিউবয়েড থাকে − যখন অনেকগুলি চাইল্ড কিউবয়েড থাকে, তখন এটি সাধারণভাবে সবচেয়ে বেশি কার্যকর হয় কাঙ্ক্ষিত পিতামাতার (অর্থাৎ, আরও সাধারণীকৃত) কিউবয়েডটিকে সবচেয়ে ছোট, পূর্বে গণনা করা শিশু কিউবয়েড থেকে মূল্যায়ন করা৷
উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি বিক্রয় কিউবয়েড, Cশাখা গণনা করতে পারে , যখন দুটি পূর্বে গণনা করা কিউবয়েড থাকে, C{Branch, Year} এবং C{Branch, Item} , CBranch গণনা করা আরও দক্ষ যদি স্বতন্ত্র বছরের চেয়ে আরও কিছু স্বতন্ত্র আইটেম থাকে তবে পরেরটির থেকে আগের থেকে।
-
আইসবার্গ কিউবগুলিকে দক্ষতার সাথে গণনা করতে Apriori ছাঁটাই পদ্ধতিটি অন্বেষণ করা যেতে পারে − ডেটা কিউবের প্রেক্ষাপটে Apriori সম্পত্তি, নিম্নরূপ বলে:যদি একটি প্রদত্ত সেল ন্যূনতম সমর্থন সন্তুষ্ট না করে, তাহলে ঘরের কোনো বংশধর (অর্থাৎ, আরও কার্যকরী বা সঠিক সংস্করণ) ন্যূনতম সমর্থনকেও সন্তুষ্ট করবে না। এই বৈশিষ্ট্যটি আইসবার্গ কিউবগুলির গণনাকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
আইসবার্গ কিউবগুলির স্পেসিফিকেশনে একটি আইসবার্গের অবস্থা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা কোষগুলিকে বাস্তবায়িত করার জন্য একটি সীমাবদ্ধতা। একটি সাধারণ আইসবার্গ শর্ত হল যে কোষগুলিকে ন্যূনতম গণনা বা যোগফল সহ একটি ন্যূনতম সমর্থন থ্রেশহোল্ড পূরণ করতে হবে। এই ক্ষেত্রে, Apriori সম্পত্তি কোষের বংশধরদের অন্বেষণকে ছোট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
