Aggregation von Daten in einem ASO-Cube

Um einen Essbase Aggregate Storage-(ASO-)Cube für den Abruf vorzubereiten, laden Sie die Werte der Ebene 0, und berechnen Sie den Cube durch Aggregation. Die restlichen Werte werden berechnet, wenn Daten abgerufen werden. Für Abrufe berechnete Werte werden nicht gespeichert.

Obwohl ASO-Cubes keine Berechnung erfordern, nachdem Datenwerte in Zellen der Ebene 0 geladen wurden, können Sie Datenwerte als Aggregatansichten vorab berechnen, um die Aggregation von Daten zu optimieren.

Essbase berechnet ASO-Werte durch Modellstrukturkonsolidierung und MDX-Formeln in gespeicherten und dynamischen Hierarchien. Wenn ein Dataload abgeschlossen ist, kann der Cube berechnet werden. Wenn Abrufanforderungen gestellt werden, konsolidiert Essbase die für Elemente der Ebene 0 geladenen Werte und berechnet Formeln.

Um die Abrufperformance zu verbessern, kann Essbase Werte aggregieren und im Voraus speichern. Das Aggregieren und Speichern aller Werte kann jedoch ein langwieriger Prozess sein, bei dem Speicherplatz benötigt wird. Essbase bietet einen intelligenten Aggregationsprozess, der Zeit- und Speicherressourcen ausgleicht.

Wenn Essbase-Cubes wachsen, müssen Abrufe mehr Datenwerte verarbeiten, um die Berechnungsanforderungen der Abfragen zu erfüllen. Für einen schnelleren Abruf können Sie mit Essbase Datenwerte vorab berechnen und diese Werte in Aggregationen speichern. Wenn sich die Cube-Größe einer Million Aggregatzellen nähert, sollten Sie unbedingt eine Aggregation durchführen. Je nach Nutzungsumgebung können Sie Performancevorteile erzielen, indem Sie auch kleinere Cubes vorab berechnen. Verwenden Sie MaxL oder den Job Aggregationen erstellen in der Essbase-Weboberfläche.

Aggregationsbezogene Essbase-Begriffe

Um zu verstehen, wie Essbase Aggregate Storage-(ASO-)Cubes berechnet werden, lernen Sie die Terminologie der Aggregation kennen. Dazu gehören: Aggregatzellen, Eingabezellen, Aggregatansichten, Konsolidierung, Aggregationen und Aggregationsskripte.

Zellen aggregieren

Zellen für Schnittmengen der Ebene 0 über Dimensionen hinweg, ohne Formeln, werden Eingabezellen genannt, was bedeutet, dass Datenwerte in sie geladen werden können. Zellen höherer Ebenen, die Elemente der Accounts-Dimension oder dynamische Hierarchien enthalten, werden immer zum Abrufzeitpunkt berechnet.

Alle anderen Schnittmengen auf höherer Ebene über Dimensionen hinweg sind aggregierte Zellen. Werte für Aggregatzellen müssen aus Werten niedrigerer Ebenen zusammengefasst (konsolidiert) werden.

Beispiel: In der ASOSamp.Basic-Gliederung ist "Preis bezahlt" > "Aktuelles Jahr" > "1. Hälfte" > "Portable Audio" > "CO" eine Aggregatzelle; "Originalpreis" > "Aktuelles Jahr" > "Jan" > "Camcorders" > "CO" ist eine weitere Aggregatzelle.

Abbildung 37-4: Beispiel für Aggregate Storage-Modellstruktur

Diese Abbildung zeigt die Modellstruktur der ASOSamp.Sample-Datenbank.

Aggregatzellwerte werden für jede Anforderung einzeln berechnet. Sie können aber auch vorab berechnet und auf dem Datenträger gespeichert werden.

Aggregierte Ansichten

Wenn Essbase definiert, welche Aggregatzellen vorab berechnet und gespeichert werden sollen, erfolgt dies durch Erstellen von Aggregatansichten. Eine Aggregatansicht ist eine Zusammenstellung von Aggregatzellen. Die Collection basiert auf den Ebenen der Elemente in jeder Dimension.

Beispiel: Eine Aggregatansicht für die Gliederung. Diese Aggregatansicht enthält Aggregatzellen für die folgenden Dimensionsebenen:

Measures-Dimension, Ebene 0
Years-Dimension, Ebene 0
Zeitdimension, Ebene 1 der Hierarchie 0
Produktdimension, Ebene 2 der Hierarchie 0
Geografiedimensionen, Ebene 0

Die Beispielaggregatansicht wird als 0, 0, 1/0, 2/0, 0 dargestellt.

Jede Dimension wird in ihrer Abfolge im Outline von links nach rechts angezeigt. Wenn eine Dimension Hierarchien enthält, gibt die Notation die Elementebene innerhalb ihrer Hierarchie an. Hierarchien innerhalb einer Dimension werden von oben nach unten nummeriert, beginnend mit der Hierarchie 0.

Die Aggregatansicht 0, 0, 1/0, 2/0, 0 enthält Aggregatzellen, die folgende Elementschnittmengen enthalten:

Original Price, Curr Year, Qtr1, Personal Electronics, CO 
Original Price, Curr Year, Qtr1, Personal Electronics, KS 
Original Price, Curr Year, Qtr1, Home Entertainment,   CO 
Original Price, Curr Year, Qtr1, Home Entertainment,   KS 
Original Price, Curr Year, Qtr2, Personal Electronics, CO 
Original Price, Curr Year, Qtr2, Personal Electronics, KS 
Original Price, Curr Year, Qtr2, Home Entertainment,   CO 
Original Price, Curr Year, Qtr2, Home Entertainment,   KS 
Original Price, Curr Year, Qtr3, Personal Electronics, CO 
Original Price, Curr Year, Qtr3, Personal Electronics, KS 
Original Price, Curr Year, Qtr3, Home Entertainment,   CO 
Original Price, Curr Year, Qtr3, Home Entertainment,   KS 
Original Price, Curr Year, Qtr4, Personal Electronics, CO 
Original Price, Curr Year, Qtr4, Personal Electronics, KS 
Original Price, Curr Year, Qtr4, Home Entertainment,   CO 
Original Price, Curr Year, Qtr4, Home Entertainment,   KS 
Original Price, Prev Year, Qtr1, Personal Electronics, CO 
Original Price, Prev Year, Qtr1, Personal Electronics, KS 
Original Price, Prev Year, Qtr1, Home Entertainment,   CO 
Original Price, Prev Year, Qtr1, Home Entertainment,   KS 
and so on...

Aggregationen

Aggregationen sind auf der Modellstrukturhierarchie basierende Konsolidierungen von Datenwerten der Ebene 0. Eine Aggregation enthält eine oder mehrere aggregierte Ansichten, die zusammengefasst (konsolidiert) werden. Essbase bietet einen intelligenten Aggregationsprozess, der aggregierte Ansichten auswählt, die zusammengefasst werden sollen, und dann die Werte für die Zellen in den ausgewählten Ansichten speichert. Wenn eine Aggregation Aggregatzellen enthält, die von Werten der Ebene 0 abhängen, die durch einen Dataload geändert werden, werden die Werte der höheren Ebene am Ende des Dataload-Prozesses automatisch aktualisiert.

Der Begriff Aggregation wird für den Aggregationsprozess und das Werteset verwendet, das als Ergebnis des Prozesses gespeichert wird.

Rollup von ASO-Datenwerten

Die hierarchische Struktur einer Aggregate Storage-Modellstruktur bestimmt, wie Werte aggregiert werden. Elementwerte der Ebene 0 werden zu Elementwerten der Ebene 1, Elementwerte der Ebene 1 zu Elementwerten der Ebene 2 usw. zusammengefasst.

Konsolidierungsoperatoren, die Elementen dynamischer Hierarchien zugewiesen sind, definieren die Vorgänge, die im Rollup verwendet werden: addieren (+), subtrahieren (-), multiplizieren (*), dividieren (/), Prozent (%), kein Vorgang (~) und (^) nie konsolidieren.

Elemente gespeicherter Hierarchien können nur den Operator "Hinzufügen" (+) oder "Keine Konsolidierung" (~) aufweisen.

Für komplexere Vorgänge können Sie MDX-Formeln für Elemente dynamischer Hierarchien bereitstellen. MDX-Formeln werden im selben Format wie MDX-Ausdrücke mit numerischen Werten geschrieben.

Aggregationsskripte

Jedes Aggregationsskript ist eine Datei, die eine bestimmte Auswahl von Aggregatansichten definiert, die materialisiert werden sollen. Siehe Aggregationsskripte für Essbase-ASO-Cubes.

ASO-Aggregationen ausführen

Eine Aggregation umfasst die Auswahl und Materialisierung von Ansichten. Für die Auswahl von Aggregatansichten, die sich als nützlich erweisen, können Sie sie als Aggregationsskripte speichern und die Ansichtsauswahl umgehen, wenn sie das nächste Mal benötigt werden. Wenn Sie eine Aggregation durchführen, werden die ausgewählten Ansichten berechnet.

Sie können vorab berechnete Werte optional als Aggregationen in einem Essbase Aggregate Storage-Cube speichern. Verwenden Sie MaxL oder Jobs, um Aggregationen auszuführen.

Der Aggregationsprozess besteht aus zwei Phasen:

Auswahl für Aggregatsicht.
Berechnung und Speicherung von Werten für die ausgewählten Aggregatansichten. Diese Phase wird auch als Materialisierung der Aggregation bezeichnet.

Während der Auswahlphase der Aggregatansicht analysiert Essbase, wie sich das Berechnen und Speichern verschiedener Kombinationen von Aggregatansichten auf die durchschnittliche Antwortzeit der Abfrage auswirken kann. Als Eingabe für die Analyse können Sie physische Speicher- und Performanceanforderungen definieren. Sie können auch die Datennutzung verfolgen und die Informationen für den Analyseprozess bereitstellen, wie unter Ansichten basierend auf Nutzung auswählen beschrieben.

Basierend auf ihrer Nützlichkeit und ihren Ressourcenanforderungen erstellt Essbase eine Liste mit Aggregatansichten. In jeder Ansicht in der Liste sind Speicher- und Performanceinformationen enthalten, die gelten, wenn diese Aggregatansicht plus alle anderen darüber aufgeführten Aggregatansichten gespeichert werden. Sie können die aufgelisteten Ansichten aggregieren, eine Teilmenge der aufgelisteten Ansichten auswählen und aggregieren oder den Auswahlprozess mit verschiedenen Eingabekriterien erneut ausführen. Sie können einer Aggregation auch die Materialisierung neuer Ansichten hinzufügen, die auf neuen Auswahlkriterien basieren. Weitere Informationen finden Sie unter Optimierung für Aggregatansichtsauswahl.

Unabhängig davon, ob Sie die Auswahl materialisieren oder nicht, können Sie die Auswahl von Aggregatansichten als Aggregationsskript speichern. Aggregationsskripte bieten Flexibilität und können Zeit sparen, da sie es Ihnen ermöglichen, den Auswahlprozess zu umgehen, wenn dieselbe Auswahl erneut benötigt wird. Siehe Aggregationsskripte für Essbase-ASO-Cubes.

Nachdem der Auswahlprozess abgeschlossen ist, werden die ausgewählten Aggregatansichten berechnet, wenn Sie die ausgewählten Aggregatansichten in eine Aggregation materialisieren.

Für die Definition und Materialisierung von Aggregationen wird der folgende Prozess empfohlen:

Laden Sie Datenwerte, nachdem die Outline erstellt oder geändert wurde.
Standardaggregation ausführen

Optional: Geben Sie einen Speicherstopppunkt an.
Materialisieren Sie die vorgeschlagenen Aggregatansichten, und speichern Sie die Standardauswahl in einem Aggregationsskript.
Führen Sie die Abfragetypen aus, für die die Aggregation konzipiert ist.
Wenn die Abfragezeit oder Aggregationszeit zu lang ist, sollten Sie die Aggregation optimieren.
(Optional) Speichern Sie die Aggregationsauswahl als Aggregationsskript.

Um eine ASO-Cube-Aggregationsauswahl oder -Materialisierung auszuführen, können Sie die Essbase-Weboberfläche oder die folgenden MaxL-Anweisungen verwenden:

Sie können Essbase bei Bedarf auch so konfigurieren, dass Aggregatansichten automatisch generieren.

Optimierung für Aggregatansichtsauswahl

Die Essbase-Standardansichtsauswahl für Aggregate Storage-(ASO-)Cubes bietet eine hervorragende Performance. Die Annahme aller Aggregatansichten in der Auswahlliste garantiert jedoch keine optimale Performance. Sie können die Ansichtsauswahl für die Umgebung und die Abrufmuster des Cubes optimieren.

Für die Standardauswahl von Aggregatansichten analysiert Essbase gespeicherte Hierarchien und geht davon aus, dass alle Aggregatzellen abgerufen werden. Essbase kann keine externen Faktoren berücksichtigen, wie den zum Zeitpunkt einer Abfrage verfügbaren Arbeitsspeicher. Der verfügbare Speicher kann durch Faktoren wie die Cache-Speicherdefinition zum Zeitpunkt des Abrufs oder den Speicher, den andere gleichzeitige Prozesse benötigen, beeinflusst werden.

Wenn Sie verfolgen möchten, welche Daten am meisten abgefragt werden, und die Ergebnisse und alternativen Ansichten im Auswahlprozess für die Aggregatansicht einbeziehen möchten, lesen Sie Ansichten basierend auf Nutzung auswählen.

Um die Performance von Aggregate Storage-(ASO-)Cubes in Essbase 21c zu verbessern, können Sie Essbase so konfigurieren, dass die Erstellung und Verwaltung von Standardaggregatansichten basierend auf der Metadatenanalyse automatisiert wird. Außerdem können Sie die Größe der Aggregatansicht steuern. Weitere Informationen finden Sie unter Aggregatansichten automatisch generieren.

Berücksichtigen Sie beim Optimieren und Testen von Aggregationen die folgenden Punkte:

Die Verbesserung der Abrufleistung kann die Kosten für den Plattenspeicher und die Zeit, die für die Aggregation benötigt wird, erhöhen.
Tracking-Abfragen können zu einer Gruppe vorgeschlagener Aggregatansichten führen, die für einige Abfragen eine bessere Performance bieten als für andere Abfragen. Durch die Auswahl vorgeschlagener Aggregat-Views kann die Performance bei einigen Abfragen erheblich verbessert werden, wobei sich die Performance bei anderen Abfragen nur geringfügig verbessert (aber nie schlechter), solange Abfragetyp und -häufigkeit nahe dem Typ und der Häufigkeit von Abfragen liegen, die während des Überwachungszeitraums ausgeführt wurden.
Die Optimierung von Aggregationen kann einen iterativen Feinabstimmungsprozess erfordern.

Um Essbase dabei zu unterstützen, die Größe von Aggregatansichten zu schätzen, können Sie die Konfigurationseinstellung ASOSAMPLESIZEPERCENT anpassen, mit der die Anzahl der Eingabezellen geändert wird, aus denen Essbase-Beispiele stammen. Die Stichprobengröße wird als Prozentsatz der Daten auf Eingabeebene angegeben. Die Standard- und Mindestprobengröße beträgt 1 Million (1.000.000) Zellen.

Essbase stellt Informationen bereit, mit denen Sie den richtigen Saldo von Aggregatansichten für Ihren ASO-Cube auswählen und speichern können. Wägen Sie diese Informationen mit dem ab, was Sie über Ihre Abrufanforderungen und Ihre Umgebung wissen. Verwenden Sie die folgenden Informationen, um Aggregationsansichten für eine Aggregation auszuwählen:

Der maximale Speicherbedarf

Sie können einen Speichergrenzwert für die Auswahl von Aggregatansichten auf zwei Arten angeben:
- Wenn die Aggregationsauswahl initiiert wird, geben Sie einen maximalen Wert für das Stoppen des Speichers an. Aggregatansichten werden ausgewählt, bis das angegebene Speicherlimit erreicht ist oder keine weiteren Ansichten mehr ausgewählt werden können.
  
  Wenn Sie die execute aggreg process-Anweisung MaxL mit der Grammatik stopping when total_size excess verwenden, können Sie den maximalen Festplattenspeicher der resultierenden Datendateien als Verhältnis zur aktuellen Cube-Größe angeben. Beispiel: Wenn die Größe eines Cubes 1 GB beträgt, bedeutet die Angabe der Gesamtgröße als 1,2, dass die Größe der resultierenden Daten 20% von 1 GB für insgesamt 1,2 GB nicht überschreiten darf.
- Nach jeder Analyse des Cubes zeigt Essbase Informationen zur Eingabezellenansicht der Ebene 0 an, gefolgt von einer Liste der vorgeschlagenen Aggregatansichten. Die von jeder Aggregatansicht angezeigte Anzahl umfasst diese Aggregatansicht und alle anderen Aggregatansichten, von denen sie abhängt. Sie können diese Speicherungsnummer berücksichtigen, wenn Sie die Aggregatansichten auswählen, die in die Aggregation aufgenommen werden sollen.
Die relative Performanceverbesserung der "Abfragekosten"

Die Abfragekostennummer, die von jeder Aggregatansicht in der Liste angezeigt wird, projiziert eine durchschnittliche Abrufzeit für den Abruf von Werten aus der zugehörigen Aggregatansicht. Die Auswahl der Standardansicht schätzt die Kosten als Durchschnitt aller möglichen Abfragen. Bei Verwendung der Abfrageverfolgung sind die geschätzten Kosten der Durchschnitt für alle verfolgten Abfragen. Die Kostennummer für eine bestimmte Aggregatansicht kann in verschiedenen Auswahllisten unterschiedlich sein. Beispiel: Die Aggregatansicht 0, 0, 1/0, 2/0, 0 kann in der Standardauswahlliste andere Abfragekosten anzeigen als in einer Auswahl, die verfolgte Abfragen in der Analyse enthält.

Um die prozentuale Verbesserung zu berechnen, teilen Sie den Abfragekostenwert für die Aggregatansicht in den Abfragekostenwert auf, der angezeigt wird, um nur Eingabezellen der Ebene 0 zu speichern.
Verfolgte Nutzung

Bevor Sie eine Aggregatansichtsauswahl ausführen, können Sie das Abfrage-Tracking aktivieren, um zu bestimmen, welche Daten am häufigsten abgerufen werden. Nach einer gewissen Periode der Cube-Aktivität können Sie festlegen, dass Essbase die Nutzungsstatistiken in den Aggregationsanalyseprozess einbezieht.
Aggregationszeit

Die Zeit, die nach Abschluss des Auswahlprozesses für eine Aggregation benötigt wird, erhöht sich für jede Materialized View. Um die tatsächliche Aggregationszeit zu bestimmen, müssen Sie die Aggregation ausführen.

Für die Feinabstimmung von Aggregationen wird der folgende Prozess empfohlen:

Führen Sie die unter ASO-Aggregationen ausführen beschriebenen Standardaggregationen aus.
Speichern Sie die Standardauswahl in einem Aggregationsskript. Siehe Aggregationsskripte für Essbase-ASO-Cubes.
Abfrageverfolgung aktivieren. Siehe Ansichten basierend auf Nutzung auswählen.
Lassen Sie Benutzer ihre üblichen Abfragen für den Cube ausführen oder die Batch-Abfragevorgänge ausführen, für die die Aggregation entworfen wird. Abfragen aus allen Abfragewerkzeugen werden verfolgt.
Führen Sie nach ausreichender Zeit zur Erfassung der Anforderungen an den Datenabruf eine weitere Aggregation aus, einschließlich verfolgter Daten.
Analysieren Sie die vorgeschlagene Liste der zu speichernden Aggregatansichten, und wählen Sie die Aggregatansichten aus, die Sie bestimmen, um das beste Gleichgewicht zwischen Systemressourcen und Abrufperformance zu gewährleisten.
Materialisieren Sie die ausgewählten Aggregatansichten, und speichern Sie die Auswahl gegebenenfalls in einem Aggregationsskript.
Wenn Sie mit Aggregationsskripten und verschiedenen Auswahlkriterien arbeiten, wiederholen Sie den Vorgang, bis Sie glauben, dass Sie die optimale Auswahl an Aggregatansichten für Ihre Situation haben.

Hinweis:

Um Aggregationen für verschiedene Abrufsituationen zu optimieren, z. B. zum Generieren von Berichten oder Benutzerabfragen, müssen Sie möglicherweise den Optimierungsprozess wiederholen und für jede Situation ein Aggregationsskript erstellen.

Aggregatansichten automatisch generieren

Um die Performance von Aggregate Storage-(ASO-)Cubes in Essbase 21c zu verbessern, können Sie METADATABASEDAGGVIEWSBUILD so konfigurieren, dass Essbase die Erstellung und Verwaltung von Standardaggregatansichten basierend auf der Metadatenanalyse automatisiert. Sie können die Größe der Aggregatansicht mit DEFAULTVIEWBUILDSIZE steuern.

In Releases vor Essbase 19c wurden von Essbase mithilfe interner Analysen basierend auf Datensampling Standardaggregatansichten erstellt. Ab Essbase 19c kann Essbase die Metadatenanalyse zur Auswahl der Standardansichten verwenden.

Wenn Sie den Ansichtsauswahlalgorithmus basierend auf Metadatenanalysen verwenden, wird in Essbase die automatische Auswahl, Erstellung und Verwaltung der Standardaggregatansichten aktiviert. Wenn Sie die Option zur Verwendung automatisch generierter Aggregatansichten auswählen, kann sich die Abfrageperformance verbessern. Diese Auswahl hat auch Auswirkungen auf die von den Daten genutzte Speicherplatzmenge, weil direkt nach einem Dataload die Aggregatansichten erstellt werden (oder aktualisiert werden, falls bereits Ansichten vorhanden sind).

Um die Generierung und Verwaltung von Standardaggregatansichten zu automatisieren, setzen sie die METADATABASEDAGGVIEWSBUILD-Konfiguration auf AUTO (in Essbase 21c oder höher), oder setzen sie die DEFAULTVIEWBUILD-Konfiguration auf TRUE (in Essbase 19c). Bei Aktivierung werden Aggregationsansichten automatisch basierend auf Qualifizierungskriterien oder bei Bedarf generiert (wenn die MaxL-Anweisung Aggregationsauswahl ausführen).

Einzelheiten zu den Qualifizierungskriterien finden Sie unter METADATABASEDAGGVIEWSBUILD (für Essbase 21c) oder DEFAULTVIEWBUILD (für frühere Releases).

Um die Größe der resultierenden Aggregatansichten zu kontrollieren, fügen Sie die zusätzliche Anwendungskonfigurationseinstellung DEFAULTVIEWBUILDSIZE hinzu und setzen Ihren Wert auf das gewünschte Gesamtgrößenverhältnis. Beispiel: Mit DEFAULTVIEWBUILDSIZE AsoSamp 1.2 wird das resultierende Wachstum des aggregierten Cubes auf maximal 20% der Größe vor der Aggregation beschränkt.

Ansichten basierend auf der Nutzung wählen

Erfassen Sie Abrufstatistiken für den Essbase Aggregate Storage-(ASO-)Cube, und erstellen Sie anhand dieser Statistiken Aggregationen, die auf Abrufmuster in Ihrem Unternehmen zugeschnitten sind. Essbase enthält alternative Hierarchien in der Cube-Analyse, wenn Sie die Abfrageverfolgung aktivieren, um den Auswahlprozess für die Aggregatansicht zu informieren.

Die für die periodische Berichtsgenerierung erforderliche Essbase-Cube-Verwendung Ihrer Organisation kann sich von der für laufende Benutzerabrufe unterscheiden. Um für verschiedene Abrufsituationen zu optimieren, sollten Sie Situationsnutzungsmuster verfolgen und Aggregationsskripte für jede Situation erstellen.

Bevor Sie mit dem Aggregationsauswahlprozess beginnen, stellen Sie sicher, dass das Abfragetracking aktiviert ist und dass das Abfragetracking lang genug ist, um die repräsentative Nutzung zu erfassen. Um es zu aktivieren, verwenden Sie die MaxL-Anweisung alter database mit der Grammatik enable query_tracking.

Das Abfrage-Tracking speichert Informationen zur Abfrageauslastung im Speicher. Wenn Sie einen der folgenden Vorgänge ausführen, werden die Informationen zur Abfrageverwendung gelöscht.

Daten laden oder löschen
Aggregation materialisieren oder löschen
Abfrageverfolgung deaktivieren

Die Abfrageverfolgung bleibt aktiviert, bis Sie sie deaktivieren, die Anwendung stoppen oder die Gliederung ändern.

Hinweis:

Das Abfragetracking ist nicht das Gleiche wie das Abfragetracing.

Mit dem Abfragetracking können Sie Benutzerabrufstatistiken für einen Aggregate Storage Cube erfassen, damit Essbase ansichtsbasierte Optimierungen vornehmen und die Performance von Aggregationen verbessern kann. Diese Funktion ist standardmäßig aktiviert. Zugehörige MaxL-Anweisungen:

import query_tracking
export query_tracking
alter database enable query_tracking
query database appname.dbname get cube_size_info

Mit dem Abfrage-tracing können Sie Essbase-Abfragemetriken für Aggregationsspeicher-Cubes überwachen (einschließlich Blockspeicher mit Hybridmodus). Diese Funktion ist standardmäßig deaktiviert. Wenn Sie sie aktivieren, protokolliert Essbase Metriken in einem Tracebericht. Zugehörige Konfigurationsparameter: TRACE_REPORT, QUERYTRACE, QUERYTRACETHRESHOLD, LONGQUERYTIMETHRESHOLD.

Auswahl basierend auf Verwendung auf Aggregatebene anzeigen

Wenn Sie einen Aggregate Storage-(ASO-)Cube verwalten, können Sie Ansichtsauswahleigenschaften auf gespeicherte Hierarchien anwenden, um zu verhindern, dass Essbase bestimmte Ebenen für die Aggregation auswählt. In der Essbase-Weboberfläche wenden Sie diese Eigenschaften mit dem Gliederungseditor in der Optionsgruppe mit der Bezeichnung Verwendung auf Gruppierungsebene an.

Standardmäßig verwendet Essbase interne Mechanismen, um zu entscheiden, wie Aggregationen erstellt werden. Mit der benutzerdefinierten Ansichtsauswahl können Sie die Auswahl der Standardansicht und der Ansicht basierend auf Abfragedaten beeinflussen.

Datenbankmanager können Ansichtsauswahleigenschaften auf gespeicherte Hierarchien anwenden, um Essbase daran zu hindern, bestimmte Ebenen für die Aggregation auszuwählen.

In der REST-API können Sie Ansichtsauswahleigenschaften mit dem Endpunkt Batch-Gliederungsbearbeitung ausführen mit der Eigenschaft aggLevelUsage anwenden.

Hinweis:

Sekundäre (alternative) Hierarchien sind entweder gemeinsame oder Attributhierarchien.

Tabelle 37-3: View-Auswahleigenschaften

Attribut	Auswirkung
Standard	In primären Hierarchien berücksichtigt Essbase alle Ebenen. Sie aggregiert nur dann in sekundären Hierarchien, wenn alternative Rollups aktiviert sind.
Alle Ebenen berücksichtigen	Alle Ebenen der Hierarchie werden als potenzielle Kandidaten für die Aggregation betrachtet. Dies ist der Standardwert für primäre Hierarchien, nicht jedoch für sekundäre Hierarchien.
Nicht aggregieren	Aggregiert nicht entlang dieser Hierarchie. Alle von Essbase ausgewählten Ansichten befinden sich auf der Eingabeebene.
Nur unterste Ebene berücksichtigen	Gilt nur für sekundäre Hierarchien. Essbase berücksichtigt für die Aggregation nur die untere Ebene dieser Hierarchie.
Nur oberste Ebene berücksichtigen	Gilt nur für primäre Hierarchien. Berücksichtigt nur die oberste Ebene dieser Hierarchie für die Aggregation.
Nie auf Zwischenebenen aggregieren	Gilt für primäre Hierarchien. Wählt nur das obere und das untere Level aus.

Hinweis:

Die untere Ebene einer Attribute-Dimension besteht aus den Attributelementen mit Null-Ebene. Wenn eine sekundäre Hierarchie mit gemeinsamen Elementen gebildet wird, umfasst die untere Ebene die unmittelbaren übergeordneten Elemente der gemeinsamen Elemente.

Essbase berücksichtigt nur Ansichten, die den ausgewählten Ansichtsauswahleigenschaften entsprechen.

Sie sollten mit den dominanten Abfragemustern von Cubes vertraut sein, bevor Sie die Standardeigenschaften ändern. Wenn Sie die Auswahl bestimmter Views verhindern, werden Abfragen an diesen Views langsamer, während die Geschwindigkeit anderer Abfragen verbessert wird. Wenn Sie "Alle Ebenen berücksichtigen" in einer sekundären Hierarchie aktivieren, können Abfragen in dieser Hierarchie beschleunigt werden, während andere Abfragen langsamer ausgeführt werden.

Zum Definieren von Ansichtsauswahleigenschaften können Sie die folgenden MaxL-Anweisungen verwenden:

Aggregationsskripte für Essbase ASO-Cubes

Aggregationsskripte stellen bestimmte Aggregatansichtsauswahlen in einem Essbase Aggregate Storage-(ASO-)Cube dar. Sie ermöglichen Ihnen die Flexibilität, den Auswahlprozess der Aggregatansicht zu überspringen, der nach einem Dataload möglicherweise erforderlich ist.

Informationen zu Aggregationsskripten

Jedes Aggregationsskript stellt eine bestimmte Aggregatansichtsauswahl für den Cube dar.

Aggregationsskripte können Zeit sparen. Beispiel: Nach dem Laden neuer Datenwerte müssen Sie keine weitere Auswahl für die Aggregatansicht ausführen. Sie können den Aggregationsprozess beschleunigen, indem Sie die in einem Aggregationsskript gespeicherte Auswahl verwenden, um die Aggregation zu materialisieren.

Aggregationsskripte bieten Ihnen auch Flexibilität. Sie können sie verwenden, um für verschiedene Abrufsituationen optimierte Aggregatansichtsauswahlen zu speichern. Beispiel: Sie können ein Skript verwenden, um Abrufe im Monatsabschlussreporting und ein anderes für tägliche Abrufanforderungen zu optimieren.

Aggregationsskripte für einen ASO-Cube werden ungültig, wenn die darin enthaltene Auswahl für den Cube ungültig ist. Aggregationsskripte erstellen, wenn Sie Aggregationen erstellen. Ändern Sie Aggregationsskriptdateien nicht manuell, was zu unvorhersehbaren Ergebnissen führen kann.

Erstellen von Aggregationsskripten

Mit gespeicherten Aggregationsskripten können Sie den gesamten Aggregationsprozess aufteilen. Sie können eine Aggregation zu einem anderen Zeitpunkt materialisieren als bei der Auswahl der Aggregatansichten für die Aggregation. Das Aggregationsskript enthält Informationen, die während der Auswahlphase der Aggregatansicht abgeleitet wurden.

Um ein Aggregationsskript zu erstellen, können Sie die folgenden MaxL-Anweisungen verwenden:

Aggregationsskripte werden im Cube-Verzeichnis als Textdateien mit der Erweiterung .csc gespeichert und sind gültig, solange sich die Dimensionsebenenstruktur in der Modellstruktur nicht geändert hat.

Um eine mögliche Unordnung ungültiger Aggregationsskriptdateien zu vermeiden, löschen Sie Aggregationsskripte manuell, wenn sie nicht mehr nützlich sind.

Aggregationsskripte ausführen

Wenn Sie ein Aggregationsskript ausführen, werden die darin angegebenen Aggregatansichten materialisiert. Obwohl Sie mehrere Aggregationsskripte erstellen können, kann jeweils nur eine Aggregation materialisiert werden.

Um ein Aggregationsskript auszuführen, können Sie die execute aggreg build-Anweisung MaxL verwenden.

Aggregierte Daten aus dem Cube löschen

Wenn Sie Aggregationen aus Ihrem Essbase Aggregate Storage-(ASO-)Cube löschen, werden Daten entfernt, die nicht zur Ebene 0 gehören. Nachdem Aggregationen gelöscht wurden, berechnen Benutzerabfragen abgerufene Werte dynamisch aus den Werten der Ebene 0.

Manchmal können Sie Aggregationen manuell von der Festplatte löschen, z. B. um den Festplattenspeicher für datenträgerintensive Vorgänge verfügbar zu machen. Wenn Sie Aggregationen löschen, werden alle Daten, mit Ausnahme der Werte der Ebene 0, aus dem Cube gelöscht, und der Plattenbereich wird für eine andere Verwendung freigegeben.

Um Aggregationen zu löschen, können Sie die alter database MaxL-Anweisung verwenden.

Aggregierte Daten im Cube ersetzen

Sie können eine Aggregation Ihrer Essbase-ASO-Cube-Daten ersetzen, indem Sie die vorhandene Aggregation löschen und eine andere Auswahl von Aggregatansichten materialisieren. Sie können eine neue Aggregatansichtsauswahl und einen neuen Materialisierungsprozess ausführen oder ein Aggregationsskript ausführen.

Ersetzen Sie die Aggregation in den folgenden Situationen:

Optimierung der Auswahl von Aggregatansichten zur Verbesserung der Performance.
Erstellen von Aggregationen, die für verschiedene Abrufsituationen optimiert sind, z.B. zum Generieren von Berichten oder Benutzerabfragen.
Optimierung einer Aggregation nach signifikantem Wachstum der Cube-Größe. Mit zunehmender Größe eines Cubes kann eine Aggregation nach und nach weniger effizient werden. Ersetzen Sie eine Aggregation, wenn die Performance beeinträchtigt wird oder wenn die Cube-Größe auf etwa 150% der ursprünglichen Größe ansteigt.
Um Aggregationen für neue oder andere Betriebsumgebungen zu optimieren, wie Änderungen der Speicher- und Datenträgerressourcenverfügbarkeit.

Sie müssen eine Aggregation und zugehörige Aggregationsskripte ersetzen, nachdem die Anzahl der Ebenen in einer Dimension geändert oder mindestens eine Dimension der Modellstruktur hinzugefügt oder daraus entfernt wurde.