1.使用半加性度量值替代Calculation
这算是半加性度量值函数的模拟能力之一,但是,有些只在SSAS Enterprise SKU版本中才支持。但是半加性函数操作更快,差不多是MDX脚本两本的速度
2.使用一元操作符替代Calculation
服从分配律一元操作符(与位置顺序无关的操作符)一般来说要比同样作用的赋值操作快两倍。那是不是所有的Calculation都要抽取出来,然后用一元操作符替换呢,答案是否定的。例外就是那些不服从分配律的一元操作符(包括*,/或者数字值)。在这种情况下,才会有可能改进性能。
3.减小集合计算的大小
当计算值是基于集合,使用NONEMPTY函数减小集合的大小。例如,当计算城市间每个产品的销售平均值,这个查询大约耗时1分46秒,在我的机器上:
- with member measures.x as avg(existing
- [Product].[Product].[Product].members*[Customer].[Customer Geography].[City].members,
- [Measures].[Internet Sales Amount])
- select [Date].[Calendar].[Month].members on 0,
- non empty [Product].[Subcategory].members on 1
- from [Adventure Works] where measures.x
但是添加了NONEMPTY,耗时大约39秒:
- with member measures.x as avg(existing
- nonempty( [Product].[Product].[Product].members*[Customer].[Customer Geography].[City].members,[Measures].[Internet Sales Amount])
- , [Measures].[Internet Sales Amount])
- select [Date].[Calendar].[Month].members on 0,
- non empty [Product].[Subcategory].members on 1
- from [Adventure Works] where measures.x
避免赋给cell像0, Null, “N/A”, “-“ 这样的值
之前翻译的文章已经提过了,AS的引擎在排除空行方面是很高效的。下面的查询使用"-"替换了null值,并且non empty不会排出它们:
- with member measures.x as
- iif( not isempty([Measures].[Internet Sales Amount]),[Measures].[Internet Sales Amount],"-")
- select descendants([Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2004] ) on 0,
- non empty [Customer].[Customer Geography].[Customer].members on 1
- from [Adventure Works]
- where measures.x
Non empty操作符不能用来格式化的值上,因此要使用格式化字符串的方式来替换null值,但却排除了空的行,耗时大约是一半的时间:
- with member measures.x as
- [Measures].[Internet Sales Amount], FORMAT_STRING = "#.00;(#.00);#.00;-"
- select descendants([Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2004] ) on 0,
- non empty [Customer].[Customer Geography].[Customer].members on 1
- from [Adventure Works]
- where measures.x
有的读者可能已经观察到,上面的两个查询其实是不等效的——第二个查询完全排除了空行。
4.计算格式化值的成本
在某些情况下,采用格式化字符串的成本消耗甚至操作了求值本身。这时候就需要对比是否应用格式化属性时两者的执行时间,例如:
- select [Measures].[Internet Average Sales Amount] on 0 from [Adventure Works] cell properties value
- 如果不带格式化的结果明显快的话,可以使用下面的语句实现格式化:
- scope([Measures].[Internet Average Sales Amount]);
- FORMAT_STRING(this) = "currency";
- end scope;
执行这个查询(应用了格式化),然后在决定是否采用吧
5.使用属性
在SSAS 2000中,当要查找一个集合中哪些成员满足条件通常使用filter函数,例如下面查找男性的顾客:
Filter(Customer.name.Name.members, Customer.name.currentmember.properties(“Gender”) = “Male”)
在SSAS 2005/2008中这样的方式就要避免了,取而代之的是添加一个hierarchy属性Customers.Gender :
(Customers.Gender.Male, Measures.Sales)
这个hierarchy属性可以对终端用户隐藏,但是对MDX表达式仍然有效。
下面查询男性客户的平均销售额:
Avg(Customer.Name.Name.members*Customers.Gender.Male, Measures.Sales)
为什么使用.properties会慢呢?因为在获取一个成员的时候每个成员其实都要获取到,这样才能得到property的值,EXISTS更快些是因为直接使用了内部存储结构
6.使用IS比较操作符
当比较成员时,比较对象时使用IS,不要像下面这样:
Iif( [Currency Code].currentmember.Name = “USA”], …)
正确的方法是:
Iif( [Currency Code].currentmember IS [Currency Code].[USA], …)
这是因为第一个语句要将成员转型为string,这是要耗时的,而且没有必要
7.使用NONEMPTY函数
NONEMPTY函数(SSAS 2005新增的)在提出元组方面进行了优化,因此下面的查询就不可取了:
Filter(Customer.Name.members, not IsEmpty( ([Measures].[Unit Sales], [Product].[Name].[Xbox])
合适的方式是:
NonEmpty (Customer.Name.members, ([Measures].[Unit Sales], [Product].[Name].[Xbox]))
其实Filter(, Not Isempty()) 和NonEmpty(,) 是等效的,现在引擎已经自动做了优化
另外:
- Count(Filter([year and month].[Month],
- Not IsEmpty(([Project Count], [Layer].[Layer].[web]))
- or Not IsEmpty(([Project Count], [Layer].[Layer].[server]))))
上面的方式也不可取,应该这样:
- Count(NonEmpty ([year and month].[Month],{([Project Count],
- [Layer].[Layer].[web]), ([Project Count], [Layer].[Layer].[server])})
8.条件计算
IIF的存在可能会破环引擎的优化,因为优化器不能接受在求值过程中的表达式,这个问题可能以后会解决,但是可以采用一些方案绕过这个问题:
9.条件计算和条件域
IIF有时候用于限定应用于集合成员的计算的域,例如:
- This =
- IIF([account].[Account Type].currentmember IS [Account].[Account Type].[Flow],
- ,
- )
上面的做法不推荐,下面可能会获得更好的性能:
- Scope ([Account].[Account Type].[Flow]);
- This = ;
- End Scope;
- Scope ([Account].[Account Type].[Account Type].members –
- [Account].[Account Type].[Flow]);
- This = ;
- End Scope;
10.使用ValidMeasure减少计算求值的空间消耗
在SSAS 2005中,每个度量值组都有一个IgnoreUnrelatedDimensions 属性,这个属性定义了如何处理与度量值不相关的维度 --或者忽略这个维度,或者剔除默认成员上的空值。
在定义计算的时候,不要使用这个behavior而是使用ValidMeasuer函数,例如:
- scope(leaves([Time]), [Currency].[Currency].members - [Currency].[Currency].[Currency].[USA]
- Scope [Measures].[store Sales];
- This = iif( isempty(validmeasure([Measures].[Exchange Rate])), null, [Measures].[Store Sales]/validmeasure([Measures].[Exchange Rate]));
- End Scope;
11.使用Sum或Aggregate替代求和运算,
避免:
Create Member measures.x as
(Sales, Country.USA) + (Sales, Country.Canada) + (Sales, Country.Mexico)…
推荐:
Create Member measures.x as Sum({Country.USA, Country.Canada, Country.Mexico}, Sales)
12.在大数据量Crossjoin中多重的Hierarchy
如果可能,尽量使在同一纬度中的hierarchy在一起。为什么呢?因为在引擎内部有一个exists在进行Crossjoin的相邻的集合之间。如果一个来自不用纬度的hierarchy插在两个属于相同纬度的hierarchy之间,exists的行为会变化,就会增加占用的空间,影响性能
13.缓存计算结果
在公式引擎内部有一个缓存,用于重用计算结果,但是要进行缓存,这个结果在Cube空间中就要有一个可定地址的单元格或者元组。
例如,一个应用程序在集合中定义了一个比率:一个值除最大值,并且展示为柱状图。
第一种方法:
- with
- member measures.y as
- measures.[unit sales]
- /
- max(customers.[name].[name].members, measures.[unit sales])
- select
- measures.y on 0,
- customers.[name].[name].members on 1
- from sales
这个执行大约需要15秒。这个计算其实效率不高,因为最大值其实是不变的,但是每次表达式都要进行求值,下面的查询就要好一些:
- with
- member measures.x as
- max(customers.[name].[name].members, measures.[unit sales])
- member measures.y as
- measures.[unit sales]
- /
- (measures.x,[Customers].[Customers].[All Customers] )
- select
- measures.y on 0,
- customers.[name].[name].members on 1
- from sales
这个查询不到1秒!性能得到了数量级的提升!
不知道读者有没有注意到一个问题?为什么SSAS表达式中的measure.y必须要在分母中包含[Customers].[Customers].[All Customers] ,换句话说为什么不能这样:
- with
- member measures.x as
- max(customers.[name].[name].members, measures.[unit sales])
- member measures.y as
- measures.[unit sales]
- /
- (measures.x)
- select
- measures.y on 0,
- customers.[name].[name].members on 1
- from sales
这是因为我们需要引用缓存值。如果[Customers].[Customers].[All Customers]没有写上customer维度的属性,那么单元格会跟着客户名的引用和计算值变化,而计算值每次都要重新求值