I hjärtat av alla OLAP eller multidimensionella dataanalysapplikationer är förmågan att samtidigt aggregera över många uppsättningar dimensioner. Computing multidimensionella aggregat är en prestanda flaskhals för dessa applikationer. I detta dokument presenteras snabba algoritmer för beräkning av en samling groupbys. Vi fokuserar på ett specialfall av aggregeringsproblem  på beräkning av CUBE-operatören. CUBE-operatören kräver datagruppsbyar på alla möjliga kombinationer av en lista över attribut, och motsvarar föreningen av ett antal standardiserade grupp-by-operationer. Vi visar hur strukturen av CUBE beräkning kan ses i termer av en hierarki av grupp-för verksamhet. Våra algoritmer utökar sorteringsbaserade och hashbaserade grupperingsmetoder med flera optimeringar, som att kombinera gemensamma operationer över flera gruppbyar, caching, och använda pre-komputerade gruppbyar för att beräkna andra gruppbyar. Empirisk utvärdering visar att de resulterande algoritmerna ger mycket bättre prestanda jämfört med enkla metoder. Detta papper kombinerar arbete som gjorts samtidigt på att beräkna data kuben av två olika team som rapporterats i SAG96] och DANSR96].
En liknande idé som partiell sortering övervägdes tidigare i REF för CUBE-operatören, som beräknar grupp-bys som motsvarar alla möjliga kombinationer av en lista över attribut.
On the Computation of Multidimensional Aggregates
{'venue': 'VLDB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}