डेटा क्यूब्स की कुशल गणना के लिए सामान्य अनुकूलन तकनीकें निम्नलिखित हैं जो इस प्रकार हैं -
क्रमबद्ध करना, हैश करना और समूह बनाना - सॉर्टिंग, हैशिंग और ग्रुपिंग ऑपरेशंस का उपयोग आयाम विशेषताओं के लिए किया जाना चाहिए ताकि संबंधित टुपल्स को पुन:व्यवस्थित और क्लस्टर किया जा सके। घन गणना में, समेकन को उन टुपल्स पर लागू किया जाता है जो आयाम मानों के समान सेट को साझा करते हैं। इसलिए, ऐसे समुच्चय के मूल्यांकन का समर्थन करने के लिए ऐसे डेटा तक पहुंचने और समूह बनाने के लिए सॉर्टिंग, हैशिंग और ग्रुपिंग सेवाओं का विश्लेषण करना आवश्यक है।
यह शाखा, दिन और वस्तु द्वारा कुल बिक्री की गणना कर सकता है। यह ट्यूपल्स या कोशिकाओं को शाखा द्वारा और इस प्रकार दिन के अनुसार क्रमबद्ध करने के लिए और अधिक प्रभावी हो सकता है, और फिर उन्हें आइटम नाम के अनुसार समूहित कर सकता है। डेटाबेस अनुसंधान समुदाय में विशाल डेटा सेट में इस तरह के संचालन के प्रभावी प्रदर्शन पर व्यापक रूप से विचार किया गया है।
इस तरह के प्रदर्शन को डेटा क्यूब गणना के लिए जारी रखा जा सकता है। इस पद्धति को साझा-प्रकारों को लागू करने के लिए भी जारी रखा जा सकता है (अर्थात, जब सॉर्ट-आधारित तकनीकों का उपयोग किया जाता है, तो अलग-अलग क्यूबॉइड में सॉर्टिंग लागत साझा करना), या साझा-विभाजन को लागू करने के लिए (यानी, हैश-आधारित एल्गोरिदम के दौरान विभिन्न क्यूबॉइड में विभाजन लागत को साझा करना) उपयोग किया जाता है)।
एक साथ एकत्रीकरण और मध्यवर्ती परिणामों की कैशिंग - घन गणना में, आधार तथ्य तालिका के बजाय, पहले परिकलित निचले-स्तर के योगों से उच्च-स्तरीय समुच्चय की गणना करना प्रभावी होता है। इसके अलावा, कैश्ड इंटरमीडिएट गणना परिणामों से एक साथ एकत्रीकरण उच्च-कीमत वाले डिस्क इनपुट/आउटपुट (I/O) संचालन में गिरावट का कारण बन सकता है।
यह शाखा द्वारा बिक्री की गणना कर सकता है, उदाहरण के लिए, यह शाखा और दिन द्वारा बिक्री सहित निचले स्तर के घनाभ की गणना से परिवर्तित मध्यवर्ती परिणामों का उपयोग कर सकता है। परिशोधन स्कैन को लागू करने के लिए इस पद्धति को जारी रखा जा सकता है (यानी, डिस्क रीड को परिशोधित करने के लिए एक साथ कई क्यूबॉइड की गणना करना)।
एक से अधिक बच्चे के घनाभ होने पर सबसे छोटे बच्चे से एकत्रीकरण - जब कई बच्चे घनाभ होते हैं, तो आम तौर पर सबसे छोटे, पूर्व में गणना किए गए बच्चे के घनाभ से वांछित माता-पिता (यानी, अधिक सामान्यीकृत) घनाभ की गणना करना अधिक प्रभावी होता है।
आइसबर्ग क्यूब्स की कुशलतापूर्वक गणना करने के लिए एप्रीओरी प्रूनिंग विधि का पता लगाया जा सकता है - डेटा क्यूब्स के संदर्भ में एप्रीओरी संपत्ति, जिसे निम्नानुसार परिभाषित किया गया है:यदि कोई दिया गया सेल न्यूनतम समर्थन को पूरा नहीं करता है, इसलिए सेल का कोई भी वंशज (यानी, अधिक विशिष्ट सेल) न्यूनतम समर्थन को पूरा नहीं करेगा। इस गुण का उपयोग हिमशैल के घनों की गणना को काफी हद तक कम करने के लिए किया जा सकता है।
आइसबर्ग क्यूब्स के विवरण में एक हिमशैल की स्थिति शामिल है, जो कि कोशिकाओं के भौतिक होने पर एक बाधा है। एक सामान्य हिमशैल की स्थिति यह है कि कोशिकाओं को न्यूनतम गणना या योग सहित न्यूनतम समर्थन सीमा को पूरा करना चाहिए। इस शब्द में, सेल के वंशजों के निरीक्षण को छोटा करने के लिए एप्रीओरी संपत्ति का उपयोग किया जा सकता है।