Um data warehouse geográco (DWG) é um banco de dados multidimensional, orientado a assunto, integrado, histórico, não-volátil e geralmente organizado em níveis de agregação. Além disso, também armazena dados espaciais em uma ou mais dimensões ou em pelo menos uma medida numérica. Visando oferecer suporte à tomada de decisão, é possível realizar em DWGs consultas SOLAP (spatial online analytical processing ), isto é, consultas analíticas multidimensionais (e.g., drill-down, roll-up, drill-across ) com predicados espaciais (e.g., intersecta, contém, está contido) denidos para range queries e junções espaciais. Um desafio no processamento dessas consultas é recuperar, de forma eficiente, dados espaciais e convencionais em DWGs muito volumosos. Na literatura, existem poucos índices voltados à indexação de DWGs, e ainda assim nenhum desses índices dedica-se a indexar consultas SOLAP drill-across e com junção espacial. Esta dissertação visa suprir essa limitação, por meio da proposta de estratégias para o processamento dessas consultas complexas. Para o processamento de consultas SOLAP drill-across foram propostas duas estratégias, Divide e Única, além da especicação de um conjunto de diretrizes que deve ser seguido para o projeto de um esquema de DWG que possibilite a execução dessas consultas e da especicação de classes de consultas. Para o processamento de consultas SOLAP com junção espacial foi proposta a estratégia SJB, além da identicação de quais características o esquema de DWG deve possuir para possibilitar a execução dessas consultas e da especicação do formato dessas consultas. A validação das estratégias propostas foi realizada por meio de testes de desempenho considerando diferentes congurações, sendo que os resultados obtidos foram contrastados com a execução de consultas do tipo junção estrela e o uso de visões materializadas. Os resultados mostraram que as estratégias propostas são muito eficientes. No processamento de consultas SOLAP drill-across, as estratégias Divide e Única mostraram uma redução no tempo de 82,7% a 98,6% com relação à junção estrela e ao uso de visões materializadas. No processamento de consultas SOLAP com junção espacial, a estratégia SJB garantiu uma melhora de desempenho na grande maioria das consultas executadas. Para essas consultas, o ganho de desempenho variou de 0,3% até 99,2%

A geographic data warehouse (GDW) is a special kind of multidimensional database. It is subject-oriented, integrated, historical, non-volatile and usually organized in levels of aggregation. Furthermore, a GDW also stores spatial data in one or more dimensions or at least in one numerical measure. Aiming at decision support, GDWs allow SOLAP (spatial online analytical processing) queries, i.e., multidimensional analytical queries (e.g., drill-down, roll-up, drill-across) extended with spatial predicates (e.g., intersects, contains, is contained) dened for range and spatial join queries. A challenging issue related to the processing of these complex queries is how to recover spatial and conventional data stored in huge GDWs eciently. In the literature, there are few access methods dedicated to index GDWs, and none of these methods focus on drill-across and spatial join SOLAP queries. In this master's thesis, we propose novel strategies for processing these complex queries. We introduce two strategies for processing SOLAP drill-across queries (namely, Divide and Unique), dene a set of guidelines for the design of a GDW schema that enables the execution of these queries, and determine a set of classes of these queries to be issued over a GDW schema that follows the proposed guidelines. As for the processing of spatial join SOLAP queries, we propose the SJB strategy, and also identify the characteristics of a DWG schema that enables the execution of these queries as well as dene the format of these queries. We validated the proposed strategies through performance tests that compared them with the star join computation and the use of materialized views. The obtained results showed that our strategies are very ecient. Regarding the SOLAP drill-across queries, the Divide and Unique strategies showed a time reduction that ranged from 82,7% to 98,6% with respect to star join computation and the use of materialized views. Regarding the SOLAP spatial join queries, the SJB strategy guaranteed best results for most of the analyzed queries. For these queries, the performance gain of the SJB strategy ranged from 0,3% to 99,2% over the star join computation and the use of materialized view