ডেটা কিউবগুলির দক্ষ গণনার জন্য নিম্নলিখিতগুলি সাধারণ অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলি যা নিম্নরূপ -
বাছাই, হ্যাশিং, এবং গ্রুপিং৷ − বাছাই, হ্যাশিং এবং গ্রুপিং ক্রিয়াকলাপগুলিকে অবশ্যই ডাইমেনশন অ্যাট্রিবিউটে ব্যবহার করতে হবে যাতে সংযুক্ত টিপলগুলিকে পুনঃক্রম এবং ক্লাস্টার করতে হয়৷ কিউব কম্পিউটেশনে, টিপলগুলিতে একত্রীকরণ প্রয়োগ করা হয় যা মাত্রা মানগুলির অনুরূপ সেট ভাগ করে। অতএব, এই ধরনের সমষ্টির মূল্যায়নকে সমর্থন করার জন্য এই ধরনের ডেটা অ্যাক্সেস এবং গ্রুপ করার জন্য বাছাই, হ্যাশিং এবং গ্রুপিং পরিষেবাগুলি বিশ্লেষণ করা অপরিহার্য৷
এটি শাখা, দিন এবং আইটেম দ্বারা মোট বিক্রয় গণনা করতে পারে। টিপল বা কোষকে শাখা অনুসারে সাজানো, এবং এভাবে দিনে, এবং তারপর আইটেমের নাম অনুসারে তাদের গোষ্ঠীবদ্ধ করা আরও কার্যকর হতে পারে। বিশাল ডেটা সেটে এই ধরনের ক্রিয়াকলাপের একটি কার্যকর কর্মক্ষমতা ডাটাবেস গবেষণা সম্প্রদায়ে ব্যাপকভাবে বিবেচিত হয়েছে৷
ডাটা কিউব কম্পিউটেশনে এই ধরনের কর্মক্ষমতা অব্যাহত রাখা যেতে পারে। শেয়ার্ড-সর্টগুলি (অর্থাৎ, সাজানোর-ভিত্তিক কৌশলগুলি ব্যবহার করা হলে বিভিন্ন কিউবয়েড জুড়ে সাজানোর খরচ ভাগ করে নেওয়া) বা ভাগ করা-পার্টিশনগুলি প্রয়োগ করার জন্য (অর্থাৎ, হ্যাশ-ভিত্তিক অ্যালগরিদমগুলিকে বিভিন্ন কিউবয়েড জুড়ে পার্টিশনের খরচ ভাগ করে নেওয়ার জন্যও এই পদ্ধতিটি অব্যাহত রাখা যেতে পারে। ব্যবহার করা হয়)।
একযোগে একত্রিতকরণ এবং মধ্যবর্তী ফলাফলের ক্যাশিং − কিউব কম্পিউটেশনে, বেস ফ্যাক্ট টেবিলের পরিবর্তে, পূর্বের গণনা করা নিম্ন-স্তরের সমষ্টিগুলি থেকে উচ্চ-স্তরের সমষ্টিগুলি গণনা করা কার্যকর। অধিকন্তু, ক্যাশ করা মধ্যবর্তী গণনার ফলাফল থেকে একযোগে একত্রিতকরণ উচ্চ-মূল্যের ডিস্ক ইনপুট/আউটপুট (I/O) অপারেশনগুলির পতনের দিকে নিয়ে যেতে পারে৷
এটি শাখা দ্বারা বিক্রয় গণনা করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, এটি শাখা এবং দিন দ্বারা বিক্রয় সহ একটি নিম্ন-স্তরের কিউবয়েডের গণনা থেকে পরিবর্তিত মধ্যবর্তী ফলাফলগুলি ব্যবহার করতে পারে। এই পদ্ধতিগুলি পরিমার্জিত স্ক্যানগুলি বাস্তবায়নের জন্য অব্যাহত রাখা যেতে পারে (অর্থাৎ, ডিস্ক রিডগুলিকে অমর্টাইজ করার জন্য একসাথে যতটা সম্ভব কিউবয়েড হিসাবে গণনা করা)।
যখন একাধিক চাইল্ড কিউবয়েড থাকে তখন ক্ষুদ্রতম শিশু থেকে একত্রিত হয় − যখন অনেকগুলি চাইল্ড কিউবয়েড থাকে, তখন এটি সাধারণভাবে সবচেয়ে বেশি কার্যকর হয় কাঙ্খিত পিতামাতার (অর্থাৎ, আরও সাধারণীকৃত) কিউবয়েডকে সবচেয়ে ছোট, পূর্বে গণনা করা শিশু কিউবয়েড থেকে গণনা করা৷
আইসবার্গ কিউবগুলিকে দক্ষতার সাথে গণনা করতে Apriori ছাঁটাই পদ্ধতিটি অন্বেষণ করা যেতে পারে − ডেটা কিউবের প্রেক্ষাপটে Apriori সম্পত্তি, নিম্নরূপ সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে:যদি একটি প্রদত্ত সেল ন্যূনতম সমর্থন পূরণ না করে, তাই কোষের কোনো বংশধর (অর্থাৎ, আরও নির্দিষ্ট ঘর) ন্যূনতম সমর্থন পূরণ করবে না। এই বৈশিষ্ট্যটি আইসবার্গ কিউবগুলির গণনাকে অনেকাংশে হ্রাস করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
আইসবার্গ কিউবগুলির বর্ণনায় একটি আইসবার্গের অবস্থা 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 পদে, Apriori সম্পত্তি সেলের বংশধরদের পরিদর্শনকে ছোট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
