操作をカスケードすることで、クエリ操作はどのように改善できるのか？

クエリ管理プロセスとは

クエリ管理とは、クエリを最も効果的なデータソースへ振り分けることで、クエリ処理を管理し高速化するプロセスです。通常、クエリの実行をスケジューリングすることで、システムリソースが最大限に効率的に使用されるよう保証します。また、クエリ管理プロセスは、どの集計を生成すべきかを判断するために、実際に使用されているクエリプロファイルを監視します。

このプロセスは、データウェアハウスがエンドユーザーに公開されている間、常時稼働しています。大きな連続したステップで構成されるのではなく、常に稼働し続ける一連の機能群として実現されています。

OLAP（オンライン分析処理）の概要

OLAPは、アナリスト、マネージャー、エグゼクティブといったビジネスユーザーが、生データを変換し、利用者の視点から見た企業の実際の次元性を反映したデータに対して、高速かつ一貫性のある対話型アクセスを通じて多様なビューから洞察を得られるようにするソフトウェア技術です。

OLAPサーバーは、データがどこにどのように保存されているかをユーザーに意識させることなく、データウェアハウスやデータマートから多次元情報をビジネスユーザーへ提供します。一方で、OLAPサーバーの物理構造と実装においては、データストレージの問題を考慮する必要があります。

複数のOLAPデータキューブ操作がこれらの多様なビューを実体化（マテリアライズ）し続けることで、手元のデータを対話的にクエリ・分析できるようになります。つまり、OLAPは対話型データ分析のための快適な環境を提供しているのです。

さらに、OLAPはさまざまな粒度の多次元データを対話的に分析するためのオンライン分析処理ツールを備えており、効果的なデータ一般化とデータマイニングを促進します。相関ルール（アソシエーション）、分類、予測、クラスタリングなどのデータマイニング機能をOLAP操作と統合することで、複数の抽象化レベルにおける知識の対話型マイニングを実現できます。

マテリアライズドビューによるクエリ処理の高速化

キューブイド（cuboid）を実体化し、OLAPインデックスアーキテクチャを構築する目的は、データキューブにおけるクエリ処理を高速化することにあります。実体化されたビュー（マテリアライズドビュー）が与えられた場合、クエリ処理は以下の2つのステップに従って進める必要があります。

ステップ1：利用可能なキューブイドに対して実行すべき操作を決定する

このステップでは、クエリに含まれる選択、射影、ロールアップ（グループ化）、ドリルダウンなどの操作を、対応するSQLやOLAP操作へ変換します。

ステップ2：操作を適用する実体化済みキューブイドを決定する

このステップでは、まずクエリを解決するために利用できる可能性のある実体化済みキューブイドを特定します。次に、キューブイド間の「支配（dominance）」関係に関する知識を活用して候補を絞り込み、残りの実体化済みキューブイドを使用した場合のコストを計算し、最もコストの低いキューブイドを選択します。