ডেটা কিউব গণনার টেকনিকগুলো কী কী?

ডেটা কিউব গণনার অপ্টিমাইজেশন টেকনিক (Optimization Techniques for Data Cube Computation)

ডেটা কিউব দক্ষতার সাথে গণনা করার জন্য সাধারণ অপ্টিমাইজেশন টেকনিকগুলো নিচে দেওয়া হলো:

১. সর্টিং, হ্যাশিং, এবং গ্রুপিং (Sorting, Hashing, and Grouping)

সর্টিং, হ্যাশিং, এবং গ্রুপিং অপারেশনগুলো ডাইমেনশন অ্যাট্রিবিউটের ওপর প্রয়োগ করতে হবে যাতে সম্পর্কিত টাপলগুলো পুনর্বিন্যাস ও ক্লাস্টার করা যায়। কিউব গণনায়, একই সেট ডাইমেনশন মান শেয়ার করা টাপলগুলোর ওপর অ্যাগ্রিগেশন করা হয়। তাই সর্টিং, হ্যাশিং, এবং গ্রুপিং সার্ভিসগুলো বিশ্লেষণ করা জরুরি যাতে এমন ডেটা অ্যাক্সেস ও গ্রুপ করা যায় এবং অ্যাগ্রিগেট মূল্যায়ন করা যায়।

ব্রাঞ্চ, দিন, এবং আইটেম অনুযায়ী মোট বিক্রি গণনা করা হলে, টাপল বা সেলগুলো ব্রাঞ্চ অনুযায়ী সর্ট করে, তারপর দিন অনুযায়ী, এবং তারপর আইটেম নাম অনুযায়ী গ্রুপ করা আরও কার্যকর। বিশাল ডেটা সেটে таких অপারেশন কার্যকরভাবে বাস্তবায়ন ডেটাবেস গবেষণা কমিউনিটিতে ব্যাপকভাবে অধ্যয়ন করা হয়েছে। এই পদ্ধতিকে শেয়ার্ড-সর্টস (shared-sorts) বা শেয়ার্ড-পার্টিশনস (shared-partitions) বাস্তবায়নে প্রসারিত করা যায়।

২. সিমাল্টেনিয়াস অ্যাগ্রিগেশন ও ইন্টারমিডিয়েট ফলাফল ক্যাশিং (Simultaneous Aggregation and Caching of Intermediate Results)

কিউব গণনায়, বেস ফ্যাক্ট টেবিলের বদলে পূর্বে গণনা করা নিম্ন-স্তরের অ্যাগ্রিগেট থেকে উচ্চ-স্তরের অ্যাগ্রিগেট গণনা করা দক্ষ। மேலும், ক্যাশ করা ইন্টারমিডিয়েট গণনা ফলাফল থেকে সিমাল্টেনিয়াস অ্যাগ্রিগেশন ব্যয়বহুল ডিস্ক I/O অপারেশন হ্রাস করতে পারে।

ব্রাঞ্চ অনুযায়ী বিক্রি গণনা করার জন্য, ব্রাঞ্চ ও দিন অনুযায়ী বিক্রিয়ের নিম্ন-স্তরের কিউবอยড থেকে প্রাপ্ত ইন্টারমিডিয়েট ফলাফল ব্যবহার করা যায়। এই পদ্ধতিকে অমর্টাইজড স্ক্যান (amortized scans) বাস্তবায়নে প্রসারিত করা যায়—অর্থাৎ একসাথে যতটা সম্ভব কিউবอยড গণনা করা যাতে ডিস্ক রিড অমর্টাইজ হয়।

৩. সবচেয়ে ছোট চাইল্ড কিউবอยড থেকে অ্যাগ্রিগেশন (Aggregation from the Smallest Child)

যখন একাধিক চাইল্ড কিউবอยড থাকে, তখন সাধারণত কাঙ্ক্ষিত প্যারেন্ট (আরও জেনারালাইজড) কিউবอยডটি সবচেয়ে ছোট, পূর্বে গণনা করা চাইল্ড কিউবอยড থেকে গণনা করা বেশি কার্যকর।

৪. Apriori প্রুনিং মেথড দিয়ে আইসবার্গ কিউব দক্ষতার সাথে গণনা (Apriori Pruning for Iceberg Cubes)

ডেটা কিউবের প্রসঙ্গে Apriori গুণধর্ম: যদি একটি দেওয়া সেল মিনিমাম সাপোর্ট পূরণ না করে, তবে সেলটির কোনো ডিসেন্ডেন্ট (আরও স্পেসিফিক সেল) মিনিমাম সাপোর্ট পূরণ করবে না। এই গুণধর্মটি আইসবার্গ কিউবের গণনা বড় আকারে হ্রাস করতে ব্যবহার করা যায়।

আইসবার্গ কিউবের সংজ্ঞায় একটি আইসবার্গ শর্ত (iceberg condition) থাকে, যা সেলগুলো মেটারিয়ালাইজ করার ওপর একটি কনস্ট্রেইন্ট। একটি সাধারণ আইসবার্গ শর্ত হলো সেলগুলোকে একটি মিনিমাম সাপোর্ট থ্রেশহোল্ড (ন্যূনতম কাউন্ট বা সাম) পূরণ করতে হবে। এই প্রসঙ্গে, Apriori গুণধর্ম ব্যবহার করে সেলের ডিসেন্ডেন্টদের পরীক্ষা বাদ দেওয়া যায়।