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优化 BSO 多维数据集

优化 BSO 多维数据集可减小数据库大小；其中涉及以下过程：

将零块替换为 #missing 块
删除 #missing 块以减小数据库大小
对数据类型为“智能列表”、“日期”、“文本”和“百分比”的成员，使用从不作为合并运算符

删除 BSO 多维数据集中的零

首先通过将多维数据集中稀疏维中的零块替换为 #missing 块，删除这些零块。

要将零块替换为 #missing 块：

创建用于将零块替换为 #missing 块的业务规则。
设置业务规则环境以优化此业务规则：
```
SET UPDATECALC OFF;
SET CREATENONMISSINGBLK OFF;
SET CREATEBLOCKONEQ OFF;
FIXPARALLEL(NumberThreads, @RELATIVE("SparseDim",0))
FIX on all level 0 sparse dimension @RELATIVE(SparseDim,0)
```
Note:
- 尽管默认情况下，UPDATECALC、CREATENONMISSINGBLK 和 CREATEBLOCKONEQ 处于禁用状态，Oracle 建议在业务规则中显式关闭它们。
- 务必将 "SparseDim" 替换为要替换零块的稀疏维的名称。
- 使用 FIXPARALLEL 以帮助提高性能，例如 FIXPARALLEL(4, @RELATIVE("Scenario",0))。
- 务必指定 ENDFIXPARALLEL。
使用以下优化计算设计之一将零块更改为 #missing 块。根据您的维设计、数据模式和流程，选择性能更好的计算设计。
计算设计 1（适用于密集或稀疏计算）

此计算将生成原始值，并将零值更改为 #missing。
```
"DenseMbr" = "DenseMbr" * "DenseMbr" / "DenseMbr";
"SparseMbr" = "SparseMbr" * "SparseMbr" / "SparseMbr";
```
计算设计 2（仅适用于块模式下的密集成员）
```
"DenseBlockHeader" (
    @CALCMODE(BLOCK);
       IF ("DenseMbr" == 0) 
           "DenseMbr" = #Missing;
       ENDIF
```
Note:
DenseMbr、SparseMbr 和 DenseBlockHeader 应替换为实际名称。

从多维数据集中删除 #Missing 块

删除 #missing 块以减小 BSO 数据库大小。使用以下两种方法之一清除 #missing 块：

方法 1

执行显式密集重建

在 Planning 中，可以手动或通过作业运行此过程。也可以使用 EPM Automate 和 REST API 执行数据库重建。

要使用 Calculation Manager 执行数据库重建：

打开 Calculation Manager。从导航器中，从创建和管理中选择规则。
单击操作，然后选择数据库属性。
在企业视图中，展开包含要重建的多维数据集的数据库。
右键单击要重建的多维数据集，然后选择重建数据库。

信息源：

《在 Oracle Enterprise Performance Management Cloud 中使用 EPM Automate》中的 restructureCube 命令
《REST API for Oracle Enterprise Performance Management Cloud》中的“Restructure Cube”

方法 2

清除所有数据。从以前上传到环境的文件重新加载所有数据。

对数据类型为“智能列表”、“日期”、“文本”和“百分比”的成员，使用“从不”作为合并运算符

数据类型为“智能列表”、“日期”、“文本”和“百分比”的维成员应使用从不作为合并运算符。使用“加法”合并运算符会增加多维数据集大小，但不会添加任何值。使用“忽略”作为合并运算符将仅停止成员的维中的加法；它不会停止汇总来自其他维的值，这可能会创建不需要的块。