Lidar com grandes conjuntos de resultados no SQL Server Analysis Services

Question

Eu tenho um banco de dados que contém dados sobre artigos , estruturas e fabricantes . Seja, um artigo está ligada a um fabricante e a estrutura N-nós (pensar como artigo-classificação-nodes).

artigos Consultando usando T-SQL com um monte de condições é atualmente muito lento para ser utilizável para uma e-loja, mesmo com bom hardware e tabelas corretamente indexados. (Deve ser inferior a 1 segundo). Agora eu me pergunto se ele faria sentido para acessar esses dados através de um cubo OLAP. Eu já desenvolveu um para obter agregações, como: Como muitos artigos de existir fabricante X abaixo nó Y recursivamente

?

Essas agregações são bastante rápido, agora eu me pergunto se faz sentido para também recuperar conjuntos artigo para os resultados integrais através de cubos. Significado: Dê-me cada artigo ID do fabricante X que existem abaixo nó Y recursivamente . Porque os conjuntos de resultados podem ser muito grandes, a consulta leva ainda mais tempo ..

Portanto, a minha pergunta, existe uma maneira de lidar com grandes conjuntos de resultados no SSAS, ou isso é totalmente a direção errada Eu estou tomando?

Answer 1

Você pode definitivamente lidar com grandes conjuntos de dados e torná-los executar decentemente no SSAS, aproveitando agregações. Claro, se você está indo ao longo do fio, que ainda é um monte de dados para mover, de modo a manter isso em mente. Sua consulta irá retornar rapidamente; os resultados vão demorar um pouco para transferência.

O verdadeiro poder do SSAS é ser capaz de ser alvejado na sua abordagem. Em vez de dizer "Give Me Everything", podemos começar a um nível elevado, drill down, encontrar o nível que queremos, e continuar a perfuração para baixo, para baixo, para baixo até chegar aos dados que você realmente quer.