ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

5 Balanço final
O objectivo do presente trabalho consistiu em realizar um estudo detalhado do algoritmo Multi-Way,
assim como das optimizações propostas por forma a que este pudesse ser aplicado com sucesso a
grandes volumes de dados, o que não era possível com a sua implementação tal como proposto.
Infelizmente, não foi possível ter acesso a outras implementações como forma de estabelecer mais
comparações, estando apenas disponíveis o artigo de proposta do algoritmo Multi-Way [Zhao1997] e o
relatório do trabalho realizado por Tam [Tam1998], no qual é descrita uma variante do algoritmo
disponibilizado no sistema DBMiner. Como tal, optou-se por implementar o algoritmo original e,
adicionalmente, duas optimizações no sentido de fazer com que o algoritmo pudesse computar cubos a
partir de grandes volumes de dados. As optimizações propostas foram as seguintes:
A optimização designada como sub-treeing, que está relacionada com a estrutura de dados
básica do algoritmo (MMST) e que permite que o algoritmo explore um número menor de nós, o
que provoca um acréscimo no desempenho do mesmo
A optimização designada como sub-chunking, que altera ligeiramente uma das estratégias
adoptadas pelo algoritmo para gerir o tamanho dos arrays de forma a que seja sempre
aplicável, independentemente da dimensão dos dados e da memória existente. Porém, como
consequência desta optimização, o algoritmo necessita de realizar operações de leitura e
escritas adicionais sobre a base de dados, o que resulta num decréscimo do desempenho.
Assim, verifica-se que apesar da aplicação conjunta das duas optimizações não aumentar o
desempenho do algoritmo, a sua aplicação tem um impacto decisivo a nível do seu potencial. Isto deve-
se fundamentalmente ao facto de que as optimizações propostas tornam possível a execução do
algoritmo em situações nas quais, tanto a sua implementação original como a variante proposta por Tam,
não conseguem obter resultados por falta de memória.
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