ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

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Uma vez que as restantes implementações do algoritmo seguem a mesma filosofia por se basearem nele, as conclusões obtidas seriam exactamente as mesmas no que se refere à influência da densidade dos dados no desempenho do algoritmo. 4.3 Estudo do efeito da variação do volume de dados A variação do volume de dados pode ser consequência da variação do número de dimensões que compõem os dados ou da variação da cardinalidade das dimensões envolvidas, pelo que é necessário analisar cada uma das situações separadamente. 4.3.1 Efeito da variação do número de dimensões Para avaliar o impacto da variação da densidade dos dados no desempenho do algoritmo, foram realizados os testes T5 a T7, cujos resultados são apresentados de seguida. O gráfico 30 apresenta os resultados dos testes para o algoritmo MW, enquanto os gráficos 31 e 32 fazem o comparativo entre os resultados obtidos para as diferentes implementações. 180000 160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 T5 T6 T7 Leituras 1330 14640 161050 Escritas 836 9596 66006 Figura 30 – Efeito da variação do número de dimensões nas leituras e escritas realizadas para o algoritmo MW 55
250000 200000 150000 100000 50000 0 T5 T6 T7 MW 1330 14640 161050 MW+ST 1110 11110 111110 MW+SC 1330 14640 226210 MW+ST+SC 1110 11110 124960 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 Leituras Escritas T5 T6 T7 MW 836 9596 66006 MW+ST 616 6066 16066 MW+SC 836 9596 126211 MW+ST+SC 616 6066 24961 Figura 31 – Efeito da variação do número de dimensões nas leituras e escritas realizadas Como se pode verificar da observação dos gráficos, o número de leituras e escritas aumenta quando aumenta o número de dimensões consideradas. Porém, esta variação é explicada pelo facto de, quando existem mais dimensões, existem consequentemente mais agregados, que por sua vez correspondem a um maior número de nós na MMST. Da mesma forma, é possível observar que, sempre que se utilize sub-treeing (ST), o número de leituras e escritas é inferior ao verificado para a implementação original, uma vez que o objectivo desta optimização é exactamente diminuir o número de nós que é necessário explorar para calcular um determinado agregado, reduzindo consequentemente esse tipo de operações. Adicionalmente, verifica-se que sempre que se utiliza apenas sub-chunking (SC) há um aumento no número de leituras e escritas, que advém do facto de ser necessário subdividir blocos de memória e isso implicar um maior número de leituras e escritas intermédias na base de dados para se computar o mesmo agregado. Quando as duas optimizações são utilizadas em conjunto, verifica-se uma melhoria 56
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