Kelebihannya adalah otomatis ter-update real-time, kekurangannya adalah membebani sistem saat peak hours

Kelebihannya adalah menghemat ruang penyimpanan, kekurangannya adalah query menjadi lebih lambat karena harus menghitung ulang

Kelebihannya adalah mudah diimplementasikan tanpa konfigurasi khusus, kekurangannya adalah tidak mendukung agregasi kompleks

Kelebihannya adalah mempercepat performa query dengan precalculating operasi mahal, kekurangannya adalah membutuhkan ruang penyimpanan tambahan dan maintenance saat data berubah

Teknik partisi view berdasarkan rentang waktu tertentu

Proses menambahkan view baru secara bertahap sesuai kebutuhan bisnis

Strategi backup view secara berkala untuk disaster recovery

Metode update view dengan menghitung perubahan dari modifikasi base table tanpa rekomputasi penuh

Informasi penuh mendukung semua jenis agregasi, parsial hanya SUM dan COUNT

Informasi penuh lebih cepat karena mengakses semua data, parsial lebih lambat karena terbatas

Informasi penuh menggunakan view dan base relations, sedangkan parsial hanya menggunakan materialized views dan key constraints

Informasi penuh untuk OLTP, parsial khusus untuk OLAP

View yang hanya mengandung operasi UNION tanpa kondisi WHERE

View dengan agregasi MIN/MAX pada semua kolom

Select-project-join view dimana key attributes dari setiap kemunculan relasi R ada di view atau sama dengan konstanta

Semua view dengan single table tanpa join

Mengoptimasi query plan untuk akses summary table

Menghapus data lama dari summary table

Melakukan full refresh pada seluruh materialized view

Membuat summary-delta table yang menyimpan net changes dari perubahan source data

Mengurutkan dimensi berdasarkan kardinalitas

Membagi data secara merata ke multiple processors

Menyimpan hasil sorting di cache memory

Berbagi biaya sorting antara beberapa agregasi untuk efisiensi

Melakukan sorting paralel pada semua dimensi secara bersamaan

Menghitung nodes dengan prefix umum dalam single scan menggunakan pipelined evaluation

Menggunakan hash function untuk distribusi data yang merata

Memilih subset views terkecil untuk dimaterialisasi

Menghitung distinct elements menggunakan algoritma probabilistik

Menganalisis query log historis untuk prediksi ukuran

Menggunakan rumus Feller dengan asumsi distribusi uniform

Menghitung cube dari random subset database lalu mengekstrapolasi hasilnya

Membutuhkan waktu komputasi eksponensial

Tidak mendukung hierarchical dimensions

Tidak mempertimbangkan frekuensi query pada setiap view

Hanya bekerja untuk agregasi sederhana tanpa join

Foreign key pada tabel transaksi besar

Kolom numerik dengan range nilai kontinyu

Primary key dengan nilai unik tinggi

Atribut dengan kardinalitas rendah seperti status atau kategori

Hash join antara multiple bitmap segments

Binary search pada compressed bitmap structure

Melakukan scan sekuensial pada semua bit vectors

OR pada vectors dalam range, kemudian AND dengan kondisi lain jika ada

Menerapkan Huffman coding pada bit sequences

Mengganti rangkaian bit '0' berulang dengan jumlah kemunculannya

Membagi bitmap menjadi fixed-size blocks untuk kompresi

Menggunakan dictionary untuk pattern bit yang sering muncul

Hash index pada measure columns

B+-tree pada semua kolom fact table

Clustered index pada setiap foreign key

B+-tree pada dimension keys dan bitmap pada atribut dimensi berkardinalitas rendah

Menggunakan parallel processing untuk join operations

Menyimpan hasil agregasi dalam format terkompresi

Caching frequent join results di memory

Pre-computing join dan membuat bitmap untuk nilai atribut dimensi pada fact table

Query untuk real-time analytics

Query agregasi kompleks dengan multiple GROUP BY

Query yang membutuhkan join antara fact dan dimension tables pada foreign key

Query dengan subqueries bertingkat

Horizontal untuk data historis, vertical untuk data aktif

Horizontal lebih cepat, vertical lebih hemat storage

Horizontal untuk OLTP, vertical untuk OLAP

Horizontal membagi records, vertical membagi attributes

Query sering mengakses data berdasarkan periode waktu tertentu

Data terdistribusi merata dan query bersifat random

Data memiliki high cardinality pada partition key

Semua partisi harus memiliki ukuran yang sama persis

Mendistribusikan partisi ke multiple servers

Membuat index terpisah untuk setiap partisi

Hanya mengakses subset partisi yang relevan dengan query

Mengkompresi data dalam setiap partisi

Mengoptimasi query plan sebelum eksekusi

Mengumpulkan hasil dari workers untuk dikombinasikan

Mengelola shared memory antar workers

Membagi blocks relasi ke workers

Menyimpan semua data dan agregasi dalam struktur multidimensi

Tidak menyimpan agregasi sama sekali untuk real-time access

Menyimpan agregasi dalam struktur multidimensi tetapi tidak menyimpan copy source data

Menyimpan semua data dalam indexed views di database relasional

Indexed views tidak membutuhkan storage tambahan

Indexed views hanya mendukung agregasi sederhana

Indexed views memerlukan unique clustered index dan harus deterministik

Indexed views tidak bisa di-update secara incremental