若不使用混合模式，動態計算成員的區塊儲存演算法在用於大型稀疏維度時會有其限制。混合模式 (和聚總儲存) 為動態相依性分析提供更棒的最佳化。閱讀關鍵差異以協助您為 Essbase 應用程式選擇最適當的查詢處理器類型。
在沒有混合模式的情況下，系統必須儲存區塊儲存資料庫中的大型稀疏維度；若是讓這類維度成為動態維度，則會導致在查詢或計算時產生太多區塊 I/O 而影響效能。已儲存的稀疏維度若是非常大型，可能導致批次聚總時間變得很長，並且資料庫將隨著稀疏維度數量和大小的成長而變為大型資料庫。即使有這些缺點，區塊儲存仍因其強大功能而廣受使用。
聚總儲存是專為大型資料庫所設計，這類資料庫通常具有更多大型維度。與區塊儲存不同，聚總儲存不需要預先聚總大型稀疏維度，即具備良好的查詢效能。關鍵在於聚總儲存資料庫核心，此核心可協助整個大型維度快速進行動態聚總。
雖然聚總儲存提供非常多的優勢，但有許多使用者更適合使用區塊儲存，例如能以各種細微度載入資料、頻繁執行複雜的批次配置，或對全域的財務資訊實行幣別轉換等能力。在這類或許多其他情況下，混合模式可能才是最好的解決之道。混合模式是區塊儲存和聚總儲存的最佳功能組合。在混合模式下，Essbase 的特色如下：
即使在計算倚賴稀疏動態聚總的情況下，也能充分發揮程序計算彈性。
透過混合引擎處理存取動態稀疏成員的查詢。針對一小部分無法以此方式處理的查詢，Essbase 會採用區塊儲存計算流程以滿足要求。
如果您將稀疏成員標示為動態成員，便可提供下列優點：
提升重組結構效能
提升備份效能
降低磁碟空間需求
混合模式涉及動態計算，因此您可以運用解決順序來排列計算順序。
註：
不論混合計算是由查詢或計算命令檔驅動，都會使用公式快取和聚總儲存快取在暫存記憶體空間中執行。
關鍵差異
下列關鍵差異可協助您為應用程式選擇最適當的查詢處理器類型。
| 需求 | 聚總儲存 (ASO) | 區塊儲存 (BSO) | 混合模式 |
|---|---|---|---|
|
最佳化以跨多個稀疏維度快速聚總 |
是 |
否 |
是 |
|
最佳化以使用最少的磁碟空間並縮短備份時間 |
是 |
否 |
是 |
|
針對財務應用程式最佳化 |
否 |
是 |
是 |
|
可執行配置 |
是 |
是 |
是 |
|
可執行批次計算 |
否 |
是 |
是 |
|
支援成員公式 |
是，以 MDX 表示 |
是，以 Essbase 計算函數表示 |
是，以 Essbase 計算函數表示 |
|
最佳化以在成員公式中往前參照 |
否 |
否 |
是 |
|
可自訂計算/聚總解決順序 |
是 |
否 |
是 |
|
可指定自下而上的查詢執行以加速較小型輸入資料集的相依性分析 |
否 |
否 |
是 |
|
可追蹤查詢執行並進行除錯 |
是 |
否 |
是 |
|
可限制允許查詢使用的記憶體 |
是 |
否 |
是 |
|
支援二次計算 |
否 |
是 |
否 |
|
可載入任何層級的資料 |
否。只能載入沒有公式相依性的層級 0 儲存格 |
是 |
可載入儲存的層級 不能載入動態層級 |
|
可使用緩衝區以增量方式載入資料 |
是 |
否 |
否 |
|
相同公式在稀疏維度的評估結果與在密集維度的評估結果會不同 |
N/A |
是。在未使用混合模式的區塊儲存上，會反覆寫入 Essbase 計算命令檔以解析稀疏區塊的相依性。如果您將維度類型從稀疏變更為密集，反之亦然，會從相同的公式獲得不同的結果。 |
否。無論是稀疏或密集，公式相依性都會以相同的方式計算。 在混合模式中，Essbase 會使用演算法來解析動態相依性。在某些情況下，從計算命令檔衍生的資料，在混合模式和未使用混合的區塊儲存模式中可能不同。 |
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