Работа с большими наборами результатов в службах аналитики SQL Server

Question

У меня есть база данных, которая содержит данные о статьях , структурах и производителях . То есть статья связана с 1 производителем и с N узлами структуры (представьте себе, как узлы классификации статьи).

Запросы статей с использованием T-SQL с большим количеством условий в настоящее время слишком медленные, чтобы их можно было использовать в интернет-магазине, даже с хорошим оборудованием и правильно проиндексированными таблицами. (Должно быть меньше 1 сек). Теперь мне интересно, имеет ли смысл обращаться к этим данным через куб OLAP. Я уже разработал один для получения агрегатов, например: Сколько статей производителя X существует ниже узла Y рекурсивно ?

Эти агрегации довольно быстрые, теперь мне интересно, имеет ли смысл также извлекать целые наборы статей-результатов через кубы. Значение: Дайте мне каждый идентификатор статьи производителя X, который существует рекурсивно ниже узла Y . Поскольку наборы результатов могут быть довольно большими, запрос занимает еще больше времени.

Поэтому мой вопрос, есть ли способ работать с большими наборами результатов в SSAS или это совершенно неправильное направление, в котором я иду?

Answer 1

Вы можете определенно иметь дело с большими наборами данных и заставить их работать достойно в SSAS, используя агрегации. Конечно, если вы идете по проводам, это еще много данных для перемещения, так что имейте это в виду. Ваш запрос вернется быстро; передача результатов займет некоторое время.

Реальная сила SSAS заключается в том, чтобы быть нацеленным на ваш подход. Вместо того чтобы сказать «Дай мне все» мы можем начать с высокого уровня, выполнить детализацию, найти желаемый уровень и продолжить детализацию вниз, вниз, вниз, пока вы не получите те данные, которые вам действительно нужны.