Вычислительная производительность методов редукции гиперкубов многомерных данных аналитических OLAP-систем

В работе исследуются математические методы декомпозиции (редукции) больших гиперкубов многомерных данных аналитических OLAP-систем на подкубовые компоненты. Показана возможность уменьшения вычислительной сложности решения данных задач декомпозиционными методами, которые имеют экспоненциальную и полиномиально-логарифмическую степень сложности по сравнению с традиционными методами анализа больших массивов информации, накапливаемых в гиперкубах многомерных OLAP-данных. Для редукционных методов анализа OLAP-кубов логарифмической степени сложности установлен критерий увеличения вычислительной сложности по сравнению с нередукционными методами. Получена точная верхняя оценка границы изменения сложности декомпозиционных методов анализа данных при варьировании основных параметров гиперкуба.