Dimension de compression pour les cubes en mode "aggregate storage"

Le choix d'une dimension de compression pour le cube en mode "aggregate storage" (ASO) Essbase peut avoir une incidence significative sur les performances. Par défaut, il s'agit de la dimension Accounts. Une dimension d'optimisation de la compression des données tout en conservant des performances d'extraction est un bon candidat.

La modification de la cote de compression déclenche une restructuration complète du cube. La dimension de compression doit être une hiérarchie dynamique unique. Si la dimension possède un paramètre de hiérarchie différent (par exemple, plusieurs hiérarchies), celui-ci sera automatiquement défini sur la hiérarchie dynamique unique. Le paramètre d'origine de la hiérarchie est perdu (la définition d'une dimension différente car la compression ne renvoie pas le paramètre d'origine de la hiérarchie). Les dimensions d'attribut ne peuvent pas être des dimensions de compression, ni les dimensions avec des attributs qui leur sont associés.

Remarques :

Les informations de cette rubrique s'appliquent aux bases de données chargées. Reportez-vous à la section Load Data into Aggregate Storage Cubes.

Gérer les performances d'extraction

Etant donné que les dimensions de compression sont calculées dynamiquement, vous devez tenir compte des considérations de conception pour les dimensions calculées dynamiquement lorsque vous choisissez une dimension de compression. Les dimensions dynamiques sont calculées au moment de l'extraction, de sorte que la durée d'extraction des données est plus longue que pour les hiérarchies stockées.

Si une dimension avec un grand nombre de membres de niveau 0 est marquée comme compression, les interrogations de niveau supérieur prennent plus de temps car elles nécessitent l'extraction de nombreux membres de niveau 0. Si les utilisateurs effectuent de nombreuses extractions de niveau supérieur sur une dimension volumineuse, ce n'est pas un bon candidat pour une dimension de compression.

Afficher les statistiques d'estimation de compression

Vous pouvez visualiser des statistiques de compression et de requête détaillées dans l'interface Web Essbase, MaxL ou l'API REST. Ces estimations peuvent vous aider à choisir la meilleure dimension à utiliser comme dimension de compression. Pour chaque dimension, vous pouvez afficher le nombre de membres de niveau 0 stockés, ce qui a une incidence sur les performances d'extraction, le remplissage moyen du groupe et la longueur moyenne des valeurs, ce qui a une incidence sur la compression, ainsi que la taille de niveau 0.

Pour afficher les statistiques, sélectionnez l'une des méthodes suivantes :

  • Interface Web Essbase. Par exemple :


    Informations de compression estimées pour le cube ASO lorsque différentes dimensions sont hypothétiquement utilisées comme dimension de compression. Ces estimations peuvent vous aider à choisir la meilleure dimension à utiliser comme dimension de compression. Les statistiques renvoyées incluent le nom de la dimension, la compression (vrai/faux), les membres de niveau 0 stockés, le remplissage moyen du bundle, la longueur moyenne des valeurs et le niveau 0 (Mo).

  • Version en mode "aggregate storage" de l'instruction MaxL de la base de données d'interrogation. Par exemple : 

    query database ASOSamp.Basic list aggregate_storage compression_info;

  • Adresse d'API REST Obtention des informations de compression ASO.

Reportez-vous aux descriptions suivantes de chacune des statistiques relatives à la compression et aux requêtes.

Membres de niveau 0 stockés

Les dimensions dans lesquelles sont stockés de nombreux membres de niveau 0 n'offrent pas de performances si elles ont été marquées comme compression. Comme avec toutes les dimensions calculées de façon dynamique, les extractions de niveau supérieur à partir des dimensions de compression sont généralement lentes.

Remplissage moyen de lot

La compression est plus efficace si les valeurs sont regroupées dans un membre consécutif sur une dimension ou une hiérarchie, plutôt qu'éparpillées dans l'outline avec des lots de données #MISSING entre les valeurs. Essbase permet d'économiser de la mémoire en stockant des informations sur l'emplacement et le contenu des groupes, plutôt qu'en les stockant séparément pour chaque membre. Le remplissage de lot moyen correspond au nombre moyen de valeurs stockées dans les groupes. It peut varier entre 1 et 16, 16 étant la valeur optimale. Le choix d'une dimension de compression avec une valeur élevée de remplissage de lot moyen signifie que la base de données est compressée plus efficacement.

Dans certaines outlines, vous pouvez améliorer la compression en classer les nombres dans la dimension de compression de manière à regrouper les membres fréquemment remplis. Lorsque les membres remplis sont regroupés, les lots peuvent en contenir davantage de valeurs, ce qu'accroît le remplissage moyen de lot et améliore sa compression.

Longueur de la valeur moyenne

La longueur moyenne de la valeur est la taille moyenne de stockage, en octets, requise pour les valeurs stockées dans les cellules. Cette longueur est comprise entre 2 et 8 octets, 2 octets étant la valeur la plus efficace. Sans compression, il faut 8 octets pour stocker une valeur dans une cellule. Avec la compression, il faut moins d'octets, en fonction de la longueur de valeur. Par exemple, le stockage de la valeur 10.050001 peut nécessiter 8 octets même en cas de compression, mais il ne faudra peut-être que 2 octets pour 10.05 (4 octets à stocker avec la compression). La compression de la base de données est plus efficace avec des dimensions à faible valeur de longueur moyenne.

L'arrondi des valeurs de données à deux chiffres maximum après la virgule permet de réduire la longueur de valeur moyenne, ce qui améliore la compression.

Taille attendue de niveau 0

Ce champ indique la taille estimée de la base de données compressée. Une taille de niveau 0 attendue plus faible indique que le choix de cette dimension entraîne une compression plus efficace.