元组的缓慢计算度量

Question

我有一个事实 table，它包含有关一家公司买卖多少的所有信息。为了创建关于 f.ex 保证金的 som 计算，我需要使用购买行和销售行来获得正确的计算。

现在，我创建了一个计算量度，它给出了正确的结果，但是我添加到查询中的维度越多，使用这个计算量度时查询运行的速度就越慢。 return 我用来查找有关购买的行的元组似乎花费了很多时间。

我将元组用于 "store" 采购行，但元组变得非常大，因为我需要包括销售行使用的维度的所有默认成员，以便使用它们。基本上我的元组看起来像这样，只是具有更多维度层次结构：

(
        [Dimension 1].[Hierarchy 1].&[member]
        ,[Dimension 1].[Hierarchy 2].&[member]    
        ,[Dimension 2].[Hierarchy 1].&[member]
        ,[Dimension 3].[Hierarchy 1].&[member]
        ,[Dimension 4].[Hierarchy 1].&[member]          
        ,[Measures].[Purchase Standard Cost]
    )

然后我将这个元组与销售行中的度量相乘，得到我的结果。

有人对如何提高查询性能有任何建议吗？计算有效，如果我只按几个维度进行切片，它工作得很好，性能也不错，但我添加的越多，速度越慢，用户会遇到性能问题。

Answer 1

由于使用的维度数量增加，存储引擎必须扫描额外的文件，这可能是这种性能下降的原因。

从我的角度来看，根据它们的有效性，我有几个建议：

实施分区（如果尚未实施）以扫描较少的数据量。
"Materialize"一些元组到物理维度（如果MDX中没有动态，后期绑定函数等）：

2.1。将代表元组的相应键添加到您的源 tables.

2.2。在这些键上构建适当的维度。

2.3。使用这些 "ex-tuples".

示例：

您有 1 亿行 table，列为：SomeDate, Customer, Product, Amount 和一个单分区度量值组。

您需要创建像 (2015-01-01, Customer A, Product Z, Amount) 这样的元组。

服务器必须扫描整个数据以获取精确值。

按 SomeDate 年（+切片）添加分区后，服务器将只占用 2015 个分区。

2.1。将列 Tuple_ID int 添加到 table 并在 ETL 期间映射它。

例如Tuple_ID = 1 where Customer = 'Customer A' and Product = 'Product Z'

2.2。在这个新字段上创建一个维度（或在附加 table 上创建一个带有组合列表的维度，以便能够轻松修改逻辑）。

2.3。在计算中使用([Tuple ID].[Tuple ID].&[1],[Measures].[Amount])。

这种技术的优点是服务器只接受预先计算的值，因此查询速度快。

元组的缓慢计算度量

Slow calculated measure with tuple

ssas

mdx

cube