माप को उपयोग किए गए एग्रीगेट फ़ंक्शन के प्रकार के आधार पर तीन तत्वों में व्यवस्थित किया जा सकता है: वितरणीय (distributive), बीजगणितीय (algebraic), और समग्र (holistic)।
माप के प्रकार
वितरणीय (Distributive)
एक एग्रीगेट फ़ंक्शन वितरणीय है यदि इसकी गणना वितरित तरीके से की जा सकती है। मान लीजिए डेटा को n सेट में विभाजित किया गया है। प्रत्येक विभाजन पर फ़ंक्शन लागू किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप n एग्रीगेट मान प्राप्त होते हैं।
यदि n एग्रीगेट मानों पर फ़ंक्शन का उपयोग करके प्राप्त परिणाम पूरे डेटा सेट पर फ़ंक्शन का उपयोग करके प्राप्त परिणाम (बिना विभाजन के) के समान है, तो फ़ंक्शन को वितरित तरीके से मूल्यांकन किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, count() की गणना डेटा क्यूब के लिए पहले क्यूब को उप-क्यूब्स के समूह में विभाजित करके, प्रत्येक उप-क्यूब के लिए count() की गणना करके, और फिर प्रत्येक उप-क्यूब के लिए प्राप्त काउंट को जोड़कर की जा सकती है। इसलिए, count() एक वितरणीय एग्रीगेट सेवा है।
एक माप वितरणीय है यदि यह एक वितरणीय एग्रीगेट सेवा का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है। वितरणीय माप को प्रभावी ढंग से गणना की जा सकती है क्योंकि उन्हें वितरित तरीके से गणना की जा सकती है।
बीजगणितीय (Algebraic)
एक एग्रीगेट फ़ंक्शन बीजगणितीय है यदि इसकी गणना M तर्कों (जहां M एक सीमित सकारात्मक पूर्णांक है) के साथ एक बीजगणितीय फ़ंक्शन द्वारा की जा सकती है, जिनमें से प्रत्येक को वितरणीय एग्रीगेट सेवा का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है।
उदाहरण के लिए, avg() (औसत) की गणना sum()/count() द्वारा की जा सकती है, जहां दोनों sum() और count() वितरणीय एग्रीगेट सेवा हैं। इसी तरह, यह दिखाया जा सकता है कि min N() और max N() (जो दिए गए सेट में N न्यूनतम और N अधिकतम मूल्यों को क्रमशः खोजते हैं) और मानक विचलन() बीजगणितीय एग्रीगेट सेवाएं हैं। एक माप बीजगणितीय है यदि यह एक बीजगणितीय एग्रीगेट फ़ंक्शन का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है।
समग्र (Holistic)
एक एग्रीगेट फ़ंक्शन समग्र है यदि उप-संग्रह को परिभाषित करने के लिए आवश्यक भंडारण आकार पर कोई निश्चित सीमा नहीं है। यदि M तर्कों (जहां M एक स्थिरांक है) के साथ कोई बीजगणितीय फ़ंक्शन मौजूद नहीं है जो गणना का वर्णन करता है।
समग्र फ़ंक्शन के उदाहरण जैसे median(), mode(), और rank()। एक माप समग्र है यदि इसे एक समग्र एग्रीगेट फ़ंक्शन का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है।
अधिकांश बड़े डेटा क्यूब अनुप्रयोगों को वितरणीय और बीजगणितीय माप की प्रभावी गणना की आवश्यकता होती है। इसके लिए कुछ कुशल विधियाँ मौजूद हैं। इसके विपरीत, समग्र माप को कुशलता से गणना करना जटिल है। कुछ समग्र मापों की गणना का अनुमान लगाने के लिए एक कुशल दृष्टिकोण, फिर भी मौजूद है।
उदाहरण के लिए, सटीक median() की गणना करने के बजाय, बड़े डेटा सेट के लिए अनुमानित माध्यिका मूल्य की गणना करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। कुछ मामलों में, ऐसी विधियाँ समग्र माप की प्रभावी गणना की कठिनाइयों को दूर करने के लिए पर्याप्त हैं।
