ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

de malha de procura proposto pelo algoritmo PipeSort, a partir da qual determina quais os cubóides que
podem ser obtidos a partir de outros no sentido de minimizar o número de caminhos que é necessário
percorrer para cobrir todos os nós. Assim, para cada cubo o algoritmo toma um caminho e ordena a
relação em memória tendo em conta a ordenação dos atributos no nó inicial. Seguidamente, os dados
são percorridos, sendo os agregados acumulados à medida que o caminho percorre os vários níveis de
granularidade.
Os resultados mostram que o algoritmo faz o número mínimo possível de ordenações e consegue tirar
partido dos prefixos comuns de diferentes agregados de forma a optimizar o custo a nível de
processamento. Além disso, os únicos custos de entrada/saída inerentes são os de entrada de dados e
saída dos resultados, o que faz com que a carga total deste tipo de operações seja linear em relação ao
número de atributos envolvidos, sempre que a relação possa estar em memória.
2.4.3 Algoritmos baseados em arrays
Nos sistemas do tipo MOLAP, os dados são armazenados em arrays, o que faz com que as técnicas do
tipo ordenação e dispersão não sejam aplicáveis. O próprio facto de ser utilizado outro tipo de estrutura
de dados faz com que seja necessário ter em conta uma série de factores relacionados com o
carregamento e armazenamento eficientes de arrays de grandes dimensões e muito esparsos.
O algoritmo Multi-Way Array Cubing, proposto por Zhao et al segue os princípios do paradigma MOLAP
na medida em que o seu objectivo é percorrer as células dos arrays de tal forma que não seja necessário
repetir a operação para calcular cada um dos sub-agregados. Por questões de desempenho, os arrays
têm que ser armazenados divididos em arrays de menor dimensão, recorrendo-se a uma estratégia
designada de chunking [Zhao1997].
DS fonte de dados
c chunk
chunkSize tamanho do chunk
O {D 1,D 2,...,D n : |D 1|≤|D 2|≤...≤|D n|}
T MMST para ordem O
m número de elementos de O
para cada c no nivel m do array
carregar dados para c a partir de DS
i n
para cada D i
para cada posição de c
val valor da posição
fazer
nextLevel m-1
para cada nó em nextLevel
remover posição não utilizada em nó
agregar valor no nó
até
nextLevel≥0
i i-1
Figura 13 – Pseudocódigo genérico do algoritmo Multi-Way
29