Fenêtre de propriétés Indicateurs : onglet Récapituler dans

Pour chaque dimension, sélectionnez les niveaux à précalculer. Le niveau de base doit toujours être sélectionné.

Pour les indicateurs figurant dans des cubes compressés, le sous-système d'agrégation détermine la meilleure stratégie de calcul. Les dimensions creuses sont réduites et la sélection de niveaux n'est possible que pour les dimensions denses, s'il y en a.

Les données d'agrégation peuvent être calculées à deux moments différents :

Pendant l'exécution, si nécessaire. Les cellules des valeurs d'agrégat ont la valeur NA (c'est-à-dire qu'elles sont vides) jusqu'à ce qu'une interrogation demande les valeurs d'agrégat. Les agrégats sont ensuite calculés en réponse à l'interrogation. Ce principe est appelé agrégation à la volée ou agrégation d'exécution (runtime). Ce type d'agrégation augmente le temps d'interrogation car il ne suffit pas d'extraire les données : elles doivent être calculées. Par contre, ces agrégations ne nécessitent pas de stockage des valeurs d'agrégat dans un tablespace permanent.
En tant que procédure de maintenance des données. Les valeurs d'agrégat sont calculées et stockées dans l'espace de travail analytique. Ce type de données d'agrégation est parfois appelé agrégats pré-récapitulés, agrégats précalculés ou agrégats stockés. Ces agrégats prennent en charge le temps d'interrogation le plus rapide mais augmentent la taille de l'espace de travail analytique et, par conséquent, celle de la base de données relationnelle. La quantité de données pré-récapitulées peut également être limitée par le temps disponible pour la maintenance des données, qui est habituellement limité à une fenêtre de batch.

Si vos dimensions contiennent plusieurs hiérarchies ou si les hiérarchies comportent un grand nombre de niveaux, l'agrégation totale des indicateurs peut provoquer une croissance géométrique de la taille de votre espace de travail analytique (et de celle de la base de données). Parallèlement, l'accès à la majorité des données de niveau intermédiaire sera peu fréquent, voire inexistant.

La stratégie habituelle consiste à combiner ces méthodes en pré-récapitulant certaines des données, dans le cadre de la procédure de maintenance des données, et en traitant les autres données à la demande. Le cube de données est présenté à l'application entièrement résolu, et aucune différence ne peut être détectée entre les valeurs extraites du stockage et les valeurs calculées pour l'interrogation.

Dimension

Sélectionnez chaque dimension pour visualiser ses niveaux.

Niveaux

Sélectionnez les niveaux à calculer et à stocker dans le cadre du processus de construction.

La meilleure méthode pour identifier les niveaux des données stockées consiste à déterminer la proportion de membres de dimension à chaque niveau, et à conserver la proportion de membres à calculer à la volée en deçà de 10:1. Cette méthode garantit le renvoi rapide des réponses. Les données sont stockées dans l'espace de travail analytique ou peuvent être calculées en cumulant jusqu'à 10 valeurs dans un seul nombre. Le temps nécessaire au cumul des 10 valeurs est insignifiant. De plus, une application conçue correctement limitera les résultats à une quantité de données facilement examinable par un analyste. Vous pouvez modifier cette proportion selon la fréquence d'accès au niveau.

Les dimensions variant plus lentement sont plus longues à agréger car les données sont disséminées dans l'espace de stockage. Pour optimiser la maintenance des données, agrégez totalement les dimensions variant le plus rapidement et utilisez une agrégation ne prenant pas en compte les niveaux pour les dimensions variant plus lentement.

Rubriques connexes

Création d'indicateurs