Rendi i dati di origine il più piccoli possibile
Per migliorare le prestazioni del caricamento dei dati di memorizzazione a blocchi di Essbase, ridurre il più possibile i dati di origine e raggrupparli in intervalli per rimuovere la ridondanza. Il minor numero di campi letti da Essbase nell'origine dati richiede meno tempo per leggere e caricare i dati.
L'origine dei dati dell'esempio seguente non è organizzata in intervalli. Include la ripetizione non necessaria dei campi. Tutti i valori sono Profitto. Il profitto deve essere incluso solo all'inizio del gruppo di dati ad esso applicabili. Questo esempio contiene 33 campi che Essbase deve leggere per caricare correttamente i valori dei dati.
Profit
Jan "New York" Cola 4
Jan "New York" "Diet Cola" 3
Jan Ohio Cola 8
Jan Ohio "Diet Cola" 7
Feb "New York" Cola 6
Feb "New York" "Diet Cola" 8
Feb Ohio Cola 7
Feb Ohio "Diet Cola" 9L'esempio successivo fornisce gli stessi dati ottimizzati raggruppando i membri in intervalli. Eliminando la ridondanza, questo esempio contiene solo 23 campi che Essbase deve leggere per caricare correttamente i valori dei dati.
Profit
Jan "New York" Cola 4
"Diet Cola" 3
Ohio Cola 8
"Diet Cola" 7
Feb "New York" Cola 6
"Diet Cola" 8
Ohio Cola 7
"Diet Cola" 9Essbase assegna il primo valore, 4, a Jan->New York->Cola; assegna il valore successivo, 3, a Jan->New York->Diet Cola e così via.
Sebbene ordinati in modo efficiente, i dati di origine ordinati e raggruppati per dimensioni dense mostrano molta ripetizione che può rallentare il processo di caricamento. È possibile ottimizzare ulteriormente questi dati raggruppandoli in intervalli. I dati di origine ottimizzati riportati di seguito eliminano i campi ridondanti, riducendo i tempi di elaborazione.
Sales Margin COG Profit
Jan Actual Cola Ohio 25 18 20 5
Florida 30 19 20 10
"Root Beer" Ohio 18 12 10 8
Florida 28 18 20 8