ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

Para isso, foram estudados dois métodos básicos para computação de um único agregado: um deles é
baseado em ordenamento (PipeSort) e outro é baseado em dispersão (PipeHash) [Agrawal1996]. Estes
métodos podem ser aplicados à computação de múltiplos agregados recorrendo às seguintes
optimizações:
Pais mais pequenos (smallest-parents) – consiste em computar um agregado a partir de outros
de menor dimensão já computados.
Resultados em cache (cache-results) – consiste em manter em memória os resultados de um
agregado a partir do qual seja possível calcular outros, por forma a evitar as operações de
entrada e saída.
Amortização de varrimentos (amortize-scans) – trata-se de amortizar o número de operações de
leitura do disco ao computar o maior número de agregados que for possível manter em memória.
Partilha da ordenação (share-sorts) – apenas se aplica a algoritmos baseados em ordenação e
aposta na partilha dos custos associados à ordenação por vários agregados.
Partilha de partições (share-partitions) – apenas se aplica a algoritmos que utilizem dispersão e
refere-se à partição da tabela de dispersão, caso seja demasiado grande para os recursos de
memória disponíveis, e a efectuar a agregação apenas para cada uma das partições.
Tanto PipeSort como PipeHash computam vários agregados segundo uma lógica sequencial, sendo
cada fio de computação constituído por agregados que podem ser computados pelo mesmo varrimento
dos dados de entrada. De forma a estabelecer quais os agregados que podem ser computados a partir
de outros e qual a sequência pela qual os atributos devem ser tratados, foi utilizado o conceito de malha
de procura apresentado em [Harinarayan1996].
Basicamente, uma malha de procura é um grafo em que cada nó representa um agregado do cubo.
Quando um nó i está ligado a um nó j, isso significa que o agregado j pode ser gerado a partir do
agregado i e que j tem exactamente um atributo a menos que i [Agrawal1996]. A figura 7 apresenta um
exemplo de uma malha de procura para quatro atributos (A, B, C e D), em que cada nível k reúne os
agregados que contêm exactamente k atributos.
Figura 7 - Exemplo de uma malha de procura [Agrawal1996]
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