Eigenschaftsblatt Kennzahlen: Register Zusammenfassen zu

Für jede Dimension wählen Sie die Ebenen, die Sie im Voraus berechnen möchten. Die Basisebene muss immer ausgewählt werden.

Für Kennzahlen in komprimierten Cubes bestimmt das Aggregationssubsystem die optimale Berechnungsstrategie. Dünnbesiedelte Dimension werden abgeblendet. Sie können nur Ebenen für dicht gefüllte Dimensionen ausgewählten, sofern vorhanden.

Aggregatdaten können zu zwei bestimmten Zeitpunkten berechnet werden:

Falls erforderlich zur Laufzeit. Die Zellen für die Aggregatwerte sind NA (d.h. sie sind leer), bis eine Abfrage die Aggregatwerte anfordert. Die Aggregate werden kann als Antwort auf die Abfrage berechnet. Dieser Aggregationstyp wird als Ad Hoc-Aggregation oder Laufzeitaggregation bezeichnet. Die Laufzeitaggregation verlangsamt die Abfragezeit, weil die Daten berechnet und nicht nur abgerufen werden. Allerdings erfordert sie keine Speicherung der Aggregatwerte in einem permanenten Tablespace.
Als Datenwartungsprozedur. Aggregatwerte werden berechnet und in dem analytischen Workspace gespeichert. Dieser Typ von Aggregatdaten wird gelegentlich als im Voraus summierte, im Voraus berechnete oder gespeicherte Aggregate bezeichnet. Im Voraus summierte Aggregate unterstützen die schnellste Abfragezeit, erhöhen jedoch die Größe des analytischen Workspaces und somit die Größe der relationalen Datenbank. Die Menge von im Voraus summierten Daten kann auch durch die Zeit begrenzt werden, die für die Datenwartung verfügbar ist, die im Allgemeinen auf ein Batch-Fenster begrenzt ist.

Wenn Dimensionen mehrere Hierarchien haben oder wenn die Hierarchien viele Ebenen haben, kann die vollständige Aggregation der Kennzahlen die Größe des analytischen Workspace (und somit die Datenbank) geometrisch erhöhen. Gleichzeitig kann auf viele Daten der Zwischenebene nicht häufig oder gar nicht zugegriffen werden.

Eine allgemeine Strategie besteht darin, dass diese Methoden kombiniert werden, indem einige der Daten im Voraus als eine Datenwartungsprozedur summiert werden. Die restlichen Daten werden dann auf Anforderung summiert. Der Daten-Cube präsentiert sich der Anwendung in vollständig aufgelöster Form ohne erkennbare Differenz zwischen den Werten, die aus dem Speicher abgerufen wurden und den Werten, die für die Abfrage berechnet wurden.

Dimension

Wählen Sie jede Dimension, um deren Ebenen anzuzeigen.

Ebenen

Wählen Sie die Ebenen, die Sie berechnen und als Bestandteil des Erstellen-Prozesses speichern möchten.

Die beste Methode zur Identifizierung von Ebenen für gespeicherte Daten besteht darin, das Verhältnis von Dimensionselementen auf jeder Ebene zu bestimmen und das Verhältnis der ad hoc zu berechnenden Elemente unter 10:1 zu belassen. Die Daten werden entweder im analytischen Workspace gespeichert oder werden berechnet, indem 10 oder weniger Werte zu einer einzigen Zahl zusammengefasst werden. Die Zeit für die Zusammenfassung von 10 Werten ist gering und eine gut gestaltete Anwendung begrenzt die Ergebnismenge auf eine Datenmenge, die ein Analytiker einfach untersuchen kann. Sie können dieses Verhältnis ändern, indem Sie abschätzen, wie oft auf eine Ebene zugegriffen wird.

Die Aggregation von langsamer variierenden Dimensionen dauert länger, weil die Daten über den gesamten Speicherungsbereich gestreut sind. Bei einer Optimierung für die Datenverwaltung aggregieren Sie die schneller variierenden Dimensionenund verwenden die Skip-Level-Aggregation bei den langsamer variierenden Dimensionen.

Eigenschaftsblatt Kennzahlen: Register Zusammenfassen zu

Verwandte Themen