Zwei der am häufigsten benutzten Verarbeitungs-Methoden von Dimensionen im Cube sind „ProcessFull“ und „ProcessUpdate“. Gerade letztere Methode wird dann benutzt, wenn der Cube mehrmals am Tag verarbeitet wird, weil z.B. verschiedene Datenquellen zu verschiedenen Zeitpunkte die Daten liefern. Während bei Benutzung von „ProcessFull“ eine Verarbeitung aller mit der Dimension verbundenen Measures notwendig ist, bleiben bei „ProcessUpdate“ die Verbindungen zwischen Measures und Dimensionen erhalten, und somit der Cube weiterhin erreichbar.

Die Methode „ProcessUpdate“ bringt aber einen Nachteil mit sich, der die Performance der Cube-Verarbeitung deutlich verschlechtern kann. Alte, veränderte und damit nicht mehr verwendete Dimensionseinträge werden nicht aus der Dimension entfernt, sondern nur deaktiviert. In dieser Hinsicht verhält sich der Cube wie ein „Messi“, der sich von nichts trennen kann. Stellen sie sich vor, sie haben eine Schublade, in der sie sowohl die neuen als auch verbrauchten Tintenpatronen eines Druckers aufbewahren. Je mehr Patronen verbraucht und in dieser Schublade gelagert werden, desto voller wird diese und desto länger müssen sie nach frischen Patronen suchen. Und genauso geht es dem Cube. So kann eine größere Dimension, die in der relationalen Datenbank etwa 700 MB Speicherplatz benötigt, mit der Zeit 19 GB und mehr Speicherplatz im Cube benötigen. Umso länger dauert dann die Verarbeitung der Dimensionen und Measures. Da hilft nur ein regelmäßiges Aufräumen in Form einer „ProcessFull“-Verarbeitung. Dadurch wird im Cube aufgeräumt und alles weggeworfen, was nicht mehr benötigt wird. Um bei unserem Beispiel mit den Patronen zu bleiben: Alle leeren Patronen wandern in den Müll und in der Schublade sind nur noch neue, volle Patronen.

Das ganz wirkt sich dann auch auf die Performance der Cube-Verarbeitung positiv aus. So kann sich die Dauer der Dimensionsverarbeitung z.B. von knapp 1h auf ca. 10 min reduzieren und auch die Dauer der Measure-Verarbeitung kann sich dadurch wieder halbieren.