डेटा क्यूब के कुशल गणना के लिए निम्नलिखित सामान्य अनुकूलन तकनीकें हैं:
सॉर्टिंग, हैशिंग, और ग्रुपिंग (Sorting, hashing, and grouping) - आयाम एट्रिब्यूट पर सॉर्टिंग, हैशिंग, और ग्रुपिंग ऑपरेशन का उपयोग संबंधित टपल को पुनः क्रमबद्ध और क्लस्टर करने के लिए किया जाना चाहिए। क्यूब गणना में, एग्रीगेशन उन टपल (या सेल) पर लागू किया जाता है जो आयाम मूल्यों का एक समान सेट साझा करते हैं। इस प्रकार ऐसे डेटा तक पहुंचने और समूहित करने के लिए सॉर्टिंग, हैशिंग, और ग्रुपिंग सेवाओं का पता लगाना आवश्यक है ताकि ऐसे एग्रीगेट की गणना को बढ़ावा दिया जा सके।
उदाहरण के लिए, शाखा, दिन, और आइटम द्वारा कुल बिक्री का मूल्यांकन करने के लिए, टपल या सेल को शाखा द्वारा क्रमबद्ध करना, फिर दिन द्वारा, और फिर आइटम नाम के अनुसार उन्हें समूहित करना अधिक प्रभावी है। ऐसे ऑपरेशन के विशाल डेटा सेट में प्रभावी कार्यान्वयन को डेटाबेस शोध समुदाय में व्यापक रूप से गणना किया गया है। ऐसे कार्यान्वयन को डेटा क्यूब गणना के लिए गणना किया जा सकता है।
एक साथ एग्रीगेशन और इंटरमीडिएट परिणाम कैशिंग (Simultaneous aggregation and caching intermediate results) - क्यूब गणना में, पहले से गणना किए गए निचले-स्तरीय एग्रीगेट से उच्च-स्तरीय एग्रीगेट की गणना करना, बेस फैक्ट टेबल के बजाय पर्याप्त है। इसके अलावा, कैश्ड इंटरमीडिएट गणना परिणामों से एक साथ एग्रीगेशन महंगे डिस्क I/O ऑपरेशन को कम कर सकता है।
उदाहरण के लिए, शाखा द्वारा बिक्री की गणना करने के लिए, निचले-स्तरीय क्यूबॉइड की गणना से बदले गए इंटरमीडिएट परिणामों का उपयोग कर सकते हैं, जिसमें शाखा और दिन द्वारा बिक्री शामिल है। इस विधि को परिशोधित स्कैन (यानी, डिस्क रीड को परिशोधित करने के लिए एक साथ यथासंभव कई क्यूबॉइड की गणना) लागू करने के लिए बढ़ाया जा सकता है।
सबसे छोटे चाइल्ड से एग्रीगेशन, जब कई चाइल्ड क्यूबॉइड मौजूद हों (Aggregation from the smallest child, when there exist multiple child cuboids) - जब कई चाइल्ड क्यूबॉइड मौजूद होते हैं, तो आमतौर पर वांछित पैरेंट (यानी, अधिक सामान्यीकृत) क्यूबॉइड की गणना सबसे छोटे, पूर्व में गणना किए गए चाइल्ड क्यूबॉइड से करना अधिक प्रभावी होता है।
उदाहरण के लिए, एक सेल्स क्यूबॉइड C_Branch की गणना करने के लिए, जब दो पूर्व-गणना किए गए क्यूबॉइड C_{Branch, Year} और C_{Branch, Item} मौजूद हों, तो C_Branch को बाद वाले के बजाय पूर्व से गणना करना अधिक कुशल है यदि अलग-अलग वर्षों की तुलना में कई अधिक विशिष्ट आइटम हैं।
आइसबर्ग क्यूब की कुशल गणना के लिए Apriori प्रूनिंग विधि का पता लगाया जा सकता है (The Apriori pruning method can be explored to compute iceberg cubes efficiently) - डेटा क्यूब के संदर्भ में Apriori गुण बताता है: यदि कोई दिया गया सेल न्यूनतम समर्थन को संतुष्ट नहीं करता है, तो सेल का कोई वंशज (यानी, अधिक कार्यात्मक या सटीक संस्करण) न्यूनतम समर्थन को संतुष्ट नहीं करेगा। इस गुण का उपयोग आइसबर्ग क्यूब की गणना को काफी कम करने के लिए किया जा सकता है।
आइसबर्ग क्यूब का विनिर्देश एक आइसबर्ग स्थिति शामिल करता है, जो भौतिककृत होने वाली सेल पर एक बाधा है। एक सामान्य आइसबर्ग स्थिति यह है कि सेल को न्यूनतम समर्थन थ्रेशोल्ड को संतुष्ट करना चाहिए, जिसमें न्यूनतम काउंट या योग शामिल है। इस मामले में, Apriori गुण का उपयोग सेल के वंशजों की खोज को छोटा करने के लिए किया जा सकता है।
