Query results and statistics regarding them are generated using a novel representation of an n-attribute relation as an order n relational tensor. Orders of the relational tensor respectively correspond to each of the attributes, and each coordinate along an order relates to a key value of the corresponding attribute. Numeric values are stored in the relational tensor, each numeric value representing a count of tuples having the attribute key values that correspond to the coordinate of the numeric value along the orders of the relational tensor. This storage representation is useful in a variety of contexts for enhancing the performance of a RDBMS system. Specifically, a data-representing relational tensor can be used to produce results for tuple grouping operations such as the SQL operations COUNT . . . GROUP BY, SUM . . . GROUP BY, AVG . . . GROUP BY, MIN . . . GROUP BY and MAX . . . GROUP BY.

Os resultados e os statistics da pergunta a respeito deles são gerados usando uma respresentação da novela do n-atribuem a relação como um tensor relacional da ordem n. As ordens do tensor relacional correspondem respectivamente a cada um dos atributos, e cada coordenada ao longo de uma ordem relaciona-se a um valor chave do atributo correspondente. Os valores numéricos são armazenados no tensor relacional, cada valor numérico que representa uma contagem dos tuples que têm os valores da chave do atributo que correspondem à coordenada do valor numérico ao longo das ordens do tensor relacional. Esta respresentação do armazenamento é útil em uma variedade dos contextos para realçar o desempenho de um sistema de RDBMS. Especificamente, um tensor relacional derepresentação pode ser usado produzir resultados para operações agrupando do tuple tais como a CONTAGEM das operações do SQL. . . GRUPO PERTO, SOMA. . . GRUPO PERTO, AVG. . . GRUPO PERTO, MINUTO. . . GRUPO PERTO e máximo. . . GRUPO PERTO.