การเปรียบเทียบโหมดไฮบริด พื้นที่เก็บข้อมูลบล็อค และพื้นที่เก็บข้อมูลการสรุปรวม

หากไม่มีโหมดไฮบริด จะต้องจัดเก็บไดเมนชันขนาดใหญ่แบบสปาร์ซในฐานข้อมูลพื้นที่เก็บข้อมูลบล็อค การทำให้เป็นแบบไดนามิคจะทำให้เกิด I/O บล็อคมากเกินไปในเวลาการสืบค้นหรือการคำนวณ ทำให้มีผลต่อประสิทธิภาพการทำงาน ไดเมนชันแบบสปาร์ซที่จัดเก็บที่มีขนาดใหญ่มากสามารถทำให้เกิดเวลาการสรุปรวมแบทช์ที่ใช้เวลานาน รวมถึงขนาดของฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่เติบโตขึ้นตามจำนวนและขนาดของไดเมนชันแบบสปาร์ซ แม้จะมีข้อด้อยดังกล่าว แต่ก็มีการใช้พื้นที่เก็บข้อมูลบล็อคอย่างกว้างขวางเนื่องจากฟังก์ชันการใช้งานที่มีประสิทธิภาพ

พื้นที่เก็บข้อมูลการสรุปรวมออกแบบมาเพื่อใช้งานฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีไดเมนชันขนาดใหญ่กว่าและจำนวนมากกว่าโดยเฉพาะ พื้นที่เก็บข้อมูลนี้ต่างกับพื้นที่เก็บข้อมูลบล็อคตรงที่ไม่จำเป็นต้องสรุปรวมไดเมนชันแบบสปาร์ซล่วงหน้าเพื่อประสิทธิภาพของการสืบค้นที่ดี กุญแจสำคัญอยู่ที่เคอร์เนลฐานข้อมูลของพื้นที่เก็บข้อมูลการสรุปรวม ซึ่งช่วยให้การสรุปรวมแบบไดนามิคทำได้รวดเร็วข้ามไดเมนชันขนาดใหญ่

แม้พื้นที่จัดเก็บการสรุปรวมจะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีหลายการใช้งานที่เหมาะกับพื้นที่จัดเก็บบล็อคมากกว่า เช่น ความสามารถในการโหลดข้อมูลที่ความละเอียดใดๆ หรือรันการปันส่วนแบทช์ที่ซับซ้อนบ่อยครั้ง หรือใช้งานการแปลงสกุลเงินสำหรับการเงินระดับโลก ในกรณีดังกล่าว และอีกมากมาย โหมดไฮบริดอาจเป็นโซลูชันที่ดี โหมดไฮบริดเป็นการผสานรวมคุณสมบัติที่ดีที่สุดของพื้นที่เก็บข้อมูลบล็อคและพื้นที่เก็บข้อมูลการสรุปรวม ในโหมดไฮบริด Essbase

• ทำให้เกิดความยืดหยุ่นในการคำนวณโปรซีเจอร์อย่างเต็มที่ แม้ว่าการคำนวณจะขึ้นอยู่กับการสรุปรวมสปาร์ซแบบไดนามิค

• ใช้เอ็นจินแบบไฮบริดสำหรับการสืบค้นที่เข้าใช้สมาชิกสปาร์ซแบบไดนามิค สำหรับการสืบค้นเพียงไม่กี่เปอร์เซ็นต์ที่ไม่สามารถประมวลผลด้วยวิธีนี้ได้ Essbase จะใช้งานโฟลว์การคำนวณพื้นที่เก็บข้อมูลบล็อคเพื่อตอบสนองต่อคำขอ

• มีประโยชน์เหล่านี้ หากคุณทำเครื่องหมายสมาชิกสปาร์ซเป็นแบบไดนามิค:

  • กำจัดความจำเป็นสำหรับการสรุปรวมล่วงหน้า

  • ปรับปรุงประสิทธิภาพของการปรับโครงสร้าง

  • ปรับปรุงประสิทธิภาพของการสำรองข้อมูล

  • ลดความต้องการพื้นที่ว่างในดิสก์

• เนื่องจากโหมดไฮบริดเกี่ยวข้องกับการคำนวณแบบไดนามิค คุณสามารถจัดลำดับการคำนวณโดยใช้ ลำดับการแปลค่า

ความแตกต่างสำคัญ

ความแตกต่างสำคัญต่อไปนี้จะช่วยให้คุณเลือกประเภทตัวประมวลผลการสืบค้นที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ