ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

adicionado ao chunk 12 segundo D0, ao chunk 4 segundo D1 e ao chunk 1 segundo D2, tal como mostra
a figura 17. No fundo, o processo de somar um chunk subcubóide a outro equivale a comprimir esse
subcubóide segundo uma dimensão Da de tal forma que o vector local da célula subcubóide do chunk
passa a ter lva = 0 [Tam1998]. Na situação da figura 17, as células {0, 9, 18} do chunk 0 (LV(0, 0, 0),
LV(1, 0, 0) e LV(2, 0, 0)) são adicionadas à célula 0 do chunk 12 (LV(0, 0, 0)) segundo a dimensão D0; as
células {0, 3, 6} do chunk 0 (LV(0, 0, 0), LV(0, 1, 0) e LV(0, 2, 0)) são adicionadas à célula 0 do chunk 4
segundo a dimensão D1; as células {15, 16, 17} do chunk 0 (LV(1, 2, 0), LV(1, 2, 1) e LV(1, 2, 2)) são
adicionadas à célula 5 do chunk 1 (LV(1, 2, 0)) segundo a dimensão D2.
Figura 22 – Processo de adição do chunk 0 aos chunks subcubóides relacionados [Tam1998]
Conclui-se, assim, que Tam não implementou o algoritmo Multi-Way tal como proposto por Zhao et al
[Zhao1997], mas antes que se baseou em conceitos básicos, como o chunking, o ordenamento óptimo
das dimensões e a MMST para desenvolver e implementar um algoritmo que combina características
tanto da abordagem ROLAP como da abordagem MOLAP. Apesar de provavelmente ter realizado
previamente um estudo sobre o algoritmo Multi-Way como forma de analisar os seus pontos fortes e
fracos, não existem quaisquer dados sobre esse estudo ou a implementação usada para tal. No final do
seu trabalho, é feita uma comparação entre o algoritmo implementado e o algoritmo Multi-Way apenas
em termos do tempo de execução, que mostra que ambos os algoritmos têm um desempenho
semelhante para conjuntos de dados com baixo número de dimensões e que o desempenho do
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