为什么我的多维数据集在最低的向下钻取级别上计算得如此缓慢？

Question

我仍在学习OLAP，多维数据集和SSAS的知识，但是我遇到了性能障碍，并且不确定自己是否了解发生了什么。

因此，我有一个简单的多维数据集，它定义了两个简单的维度（类型和区域），第三个时间维度层次结构（转到Year-> Quarter-> Month-> Day-> Hour-> 10-Minute）和一个度量（总和）在名为Count的字段上）。 数据库跟踪事件：事件发生的时间，类型，发生的位置。 事实表是每10分钟间隔预先计算的事件摘要。

因此，我设置了多维数据集，并使用浏览器一次查看了我的所有属性：随着时间的推移，每种类型的每个区域的总计数，从Year向下钻取到10 Minute Interval。 报告的性能与浏览相似。

在大多数情况下，它足够灵活。 但是，随着我深入钻取树，查看每个级别所需的时间更长。 最后，在分钟级别上，仅显示6条记录似乎要花费20分钟左右。 但是后来我意识到，无需等待就可以查看其他分钟级别的向下钻取，因此多维数据集似乎正在计算整个表，这就是为什么要花这么长时间的原因。

我不明白 我希望去季度或年将花费最长的时间，因为它必须汇总所有数据。 转到最低指标，将其过滤到大约180个单元（6个间隔，10个类型，3个区域），似乎应该是最快的。 为什么多维数据集处理整个数据集而不是仅处理可见子集？ 为什么最高级别的聚合如此之快，而最低级别的聚合如此之慢？

最重要的是，通过配置或设计我可以做些什么来改善它？

我刚才想到的一些其他细节可能很重要：这是SSAS 2005，它在SQL Server 2005上运行，并且使用Visual Studio 2005进行BI设计。 多维数据集（默认情况下）设置为完整MOLAP，但未分区。 事实表有1,838,304行，因此这不是一个疯狂的企业数据库，但也不是简单的测试数据库。 没有分区，所有SQL内容都在一台服务器上运行，我可以从工作站远程访问该服务器。

Answer 1

当您查看分钟级别时-您是否在谈论从12:00到12:10的所有事件，与白天无关？

我想如果您需要更快的速度（因为显然它将扫描所有内容），则需要使“时间”维度的两个部分正交-设置日期维度和时间维度。

如果您的时间是从1/1/1900 12:00到1/1/1900 12:10，我不确定那会是什么...

Answer 2

您是否验证了多维数据集的聚合以确保它们是正确的？ 一种简单的判断方法是，无论您进入哪个钻取树，如果获得相同数量的记录。

假设情况并非如此，那么Cade建议的关于创建Date维和Time维的建议将是最明显的方法，但这在SSAS中是一个更大的禁忌。 有关更多信息，请参见本文： http : //www.sqlservercentral.com/articles/T-SQL/70167/

希望这可以帮助。

Answer 3

我还将检查以确保您正在运行SQL Server 2005的最新sp。

RTM版本存在一些SSAS性能问题。

还请检查以确保您已正确定义时间维度和其他暗淡的属性关系。

如果未定义这些关系，则SSAS存储引擎将扫描所需的更多数据

更多信息： http : //ms-olap.blogspot.com/2008/10/attribute-relationship-example.html

如上所述，将日期和时间分开会大大减少日期维度的基数，从而可以提高性能并提供更好的分析体验。