ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

Tabela 7 - Cross table para as vendas da marca Chevy adaptado de [Gray1997]
Chevy 1994 1995 Total (ALL)
Chevy ALL Preto 135
Chevy ALL Branco 155
Total (ALL) 90 200 290
Esta pequena demonstração é suficiente para mostrar que, apesar do uso de group-by e union resolver o
problema de calcular os agregados, a forma como isso é conseguido não é eficiente em termos de
tempo e gera representações de díficil análise. Com efeito, exprimir histogramas, roll-ups, drill-downs e
cross tables recorrendo a SQL convencional não é imediato e trivial: uma cross table 6D requer a
realização da operação union de 64 formas diferentes para 64 group-bys diferentes e continua a não ser
realmente um objecto relacional [Gray1997].
Em 1996, Gray et al propuseram o operador DATA CUBE ou, mais simplemente, CUBE, capaz de
computar agregados sobre todas as combinações possíveis de atributos para um conjunto de
dimensões. Basicamente, o operador CUBE é uma generalização n-dimensional das funções de
agregação básicas de SQL, tal como mostra a figura 4 [Gray1997].
Figura 4 - Operador CUBE para cubos 0D, 1D, 2D e 3D [Gray1997]
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