Question

我们在MS SQL Server 2008 R2中使用SSAS来存储包含公司数据的多维数据集。我们使用此多维数据集作为Web应用程序中透视网格的数据源，并生成“市场渗透”报告。

用户可以上传公司ID列表。 ID存储在数据库中。

当用户想要生成“市场渗透”报告时，他或她必须指定一个充当“选择”的列表和一个充当“市场”的列表。

提交后，两个列表的ID最终都是多维数据集中的计算成员，使用这样的MDX语句：

CREATE MEMBER [Prospects].[Measures].[selectids] AS COALESCEEMPTY(SUM( {
  [Dim Bedrijf].[BronId].&[1234], [Dim Bedrijf].[BronId].&[1235],
  ...., [Dim Bedrijf].[BronId].&[3456]}, [Measures].[Fact Bedrijven Count] ),0)

创建这些成员后，会创建更多成员来计算报表中的指标（使用已在多维数据集中定义的成员和维度）。最后，有一个select语句返回必要的数据。

当任一列表中的ID数小于100k时，此方法正常。如果数字变大，我们就会开始出现超时错误。超时设置为1小时（报告在与Web应用程序分开的win服务中生成）。

我还是SSAS的新手，所以我想知道我们是否刚刚进入系统的界限，或者是否有任何方法可以提高效率？我们需要能够处理超过1M条记录，因此我们想知道这是否可行。

希望我很清楚，但如果我不喜欢，请告诉我。

Answer 1

您遇到了Analysis Services的一个性能问题：过度使用计算成员，特别是如果您引用了很多单个成员，会降低查询时间。我建议您在[Dim Bedrijf]维度上创建另一个属性，该属性将您在计算中拥有的成员分组。这样就可以完全避免计算成员的需要，因为您可以选择适当的属性成员和基本度量[Measures].[Fact Bedrijven Count]。当然，这意味着在ETL /关系建模方面需要更多努力。但它会在查询运行时以非常好的性能奖励您。

SSAS中计算成员的表现

1 个答案: