डेटा क्यूब्स की कुशल गणना के लिए निम्नलिखित सामान्य अनुकूलन तकनीकें हैं जो इस प्रकार हैं -
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क्रमबद्ध करना, हैश करना और समूह बनाना - सॉर्टिंग, हैशिंग और ग्रुपिंग ऑपरेशंस का उपयोग आयाम विशेषताओं को पुन:व्यवस्थित करने और क्लस्टर से जुड़े टुपल्स के लिए किया जाना चाहिए। घन गणना में, ट्यूपल्स (या कोशिकाओं) पर एकत्रीकरण लागू किया जाता है जो आयाम मानों के समान सेट को साझा करते हैं। इस प्रकार ऐसे डेटा को एक्सेस करने और समूहीकृत 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, यह शाखा, दिन और आइटम द्वारा कुल बिक्री का मूल्यांकन कर सकता है, शाखा द्वारा ट्यूपल्स या कोशिकाओं को सॉर्ट करना अधिक प्रभावी होता है, और इस प्रकार दिन के अनुसार, और फिर उन्हें आइटम नाम के अनुसार समूहित करता है। विशाल डेटा सेटों में इस तरह के संचालन के प्रभावी कार्यान्वयन की गणना डेटाबेस अनुसंधान समुदाय में बड़े पैमाने पर की गई है। इस तरह के कार्यान्वयन की गणना डेटा क्यूब गणना के लिए की जा सकती है।
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एक साथ एकत्रीकरण और कैशिंग मध्यवर्ती परिणाम - क्यूब कंप्यूटेशन में, बेस फैक्ट टेबल के बजाय पहले से कंप्यूट किए गए लोअर-लेवल एग्रीगेट्स से उच्च-स्तरीय एग्रीगेट्स की गणना करना पर्याप्त है। इसके अलावा, कैश्ड इंटरमीडिएट गणना परिणामों से एक साथ एकत्रीकरण महंगा डिस्क I/O संचालन में कमी ला सकता है।
उदाहरण के लिए, यह शाखा द्वारा बिक्री की गणना कर सकता है या निचले स्तर के घनाभ की गणना से बदले गए मध्यवर्ती परिणामों का उपयोग कर सकता है, जिसमें शाखा और दिन द्वारा बिक्री शामिल है। इस पद्धति को परिशोधित स्कैन को लागू करने के लिए बढ़ाया जा सकता है (यानी, डिस्क रीड को परिशोधित करने के लिए एक साथ जितने संभव हो उतने क्यूबॉइड की गणना करना)।
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सबसे छोटे बच्चे से एकत्रीकरण, जब एक से अधिक बच्चे के घनाभ मौजूद हों - जब कई चाइल्ड क्यूबॉइड मौजूद होते हैं, तो आमतौर पर सबसे छोटे, पहले परिकलित चाइल्ड क्यूबॉइड से वांछित माता-पिता (यानी, अधिक सामान्यीकृत) क्यूबॉइड का मूल्यांकन करना अधिक प्रभावी होता है।
उदाहरण के लिए, यह एक बिक्री घनाभ, Cशाखा . की गणना कर सकता है , जब पहले से परिकलित दो घनाभ, C{Branch, Year} मौजूद हों और सी<उप>{शाखा, आइटम} , यह Cशाखा . की गणना करने के लिए और अधिक कुशल है यदि अलग-अलग वर्षों की तुलना में कई अधिक विशिष्ट आइटम हैं, तो बाद वाले की तुलना में पूर्व से।
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आइसबर्ग क्यूब्स की कुशलता से गणना करने के लिए एप्रीओरी प्रूनिंग विधि का पता लगाया जा सकता है - डेटा क्यूब्स के संदर्भ में एप्रीओरी संपत्ति, निम्नानुसार बताती है:यदि कोई दिया गया सेल न्यूनतम समर्थन को संतुष्ट नहीं करता है, तो सेल का कोई भी वंशज (यानी, अधिक कार्यात्मक या सटीक संस्करण) न्यूनतम समर्थन को भी संतुष्ट नहीं करेगा। इस गुण का उपयोग हिमशैल के घनों की गणना को काफी हद तक कम करने के लिए किया जा सकता है।
हिमशैल क्यूब्स के विनिर्देशन में एक हिमशैल की स्थिति शामिल है, जो कोशिकाओं के भौतिक होने पर एक बाधा है। एक सामान्य हिमशैल की स्थिति यह है कि कोशिकाओं को न्यूनतम समर्थन सीमा को पूरा करना चाहिए, जिसमें न्यूनतम गणना या योग शामिल है। इस मामले में, सेल के वंशजों की खोज को कम करने के लिए एप्रीओरी संपत्ति का उपयोग किया जा सकता है।