#MISSING 값
블록 저장영역 차원 멤버 조합에 대한 데이터 값이 없는 경우 Essbase는 조합에 #MISSING 값을 제공합니다. #MISSING 값은 0 값과 다릅니다. 기본적으로 #MISSING 데이터는 설정을 사용으로 설정하지 않는 한 통합되지 않습니다. #MISSING 블록을 제거하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
#MISSING 통합
다음은 Essbase가 #MISSING 값을 계산하는 방법을 보여줍니다. 이 표에서 X는 숫자를 나타냅니다.
표 34-8 Essbase가 #MISSING 값을 처리하는 방법
| 계산/작업 | 결과 |
|---|---|
|
X + #누락 |
X |
|
X - #누락 #누락 - X |
X -X |
|
X * #누락 |
누락 수 |
|
X / #누락 #누락 / X X/0 |
누락 수 누락 수 누락 수 |
|
X % 누락 #누락 % X X % 0 |
누락 수 누락 수 누락 수 |
|
X == #누락 |
FALSE - X가 #MISSING이 아닌 경우 |
|
X != #누락됨 X < > #누락 |
X가 #MISSING이 아닌 경우 TRUE X가 #MISSING이 아닌 경우 TRUE |
|
X <= #누락됨 |
(X <= 0) |
|
X >= #누락됨 |
(X >= 0) 또는 (X == #MISSING) |
|
X > #누락 |
(X > 0) |
|
X < #누락 |
(X < 0) |
|
X 및 #MISSING: Y AND #MISSING. 여기서 Y는 0이 아닌 값을 나타냅니다. 0 및 #MISSING #누락 및 #누락 |
누락 수 0 누락 수 |
|
X 또는 #MISSING: Y OR #MISSING. 여기서 Y는 0이 아닌 값을 나타냅니다. 0 또는 #MISSING #누락 또는 #누락 |
Y 누락 수 누락 수 |
|
IF(#MISSING) |
IF (0) |
|
f(누락됨) |
한 변수의 Essbase 함수에 대한 #MISSING |
|
f(X) |
f 도메인 및 여러 변수의 EssbaseEssbase 함수에 없는 X에 대한 #MISSING(특히 명시된 경우 제외) |
기본적으로 Essbase는 #MISSING 값을 롤업하지 않습니다. 그러나 항상 레벨 0에서 데이터를 로드하고 상위 레벨에서는 로드하지 않는 경우 #MISSING 값 통합을 위한 설정을 활성화해야 합니다. 이 설정은 1%-30%의 계산 성능 향상을 제공합니다. 성능 향상은 큐브 크기 및 구성에 따라 달라집니다.
주의:
#MISSING 값을 통합하지 않는 기본값은 하위 멤버 조합에 #MISSING 값이 있는 경우 하위 레벨이 아닌 상위 레벨에서 데이터를 로드하는 경우 적용되어야 합니다. 모든 하위 멤버 조합에 0을 비롯한 다른 값이 있는 경우 Essbase는 하위 값을 롤업하고 상위 값을 올바르게 덮어쓰므로 기본값을 안전하게 변경할 수 있습니다.
#MISSING 값을 통합하려면 다음 방법 중 하나를 사용합니다. 성능 향상 정도는 데이터베이스의 상위 레벨 블록과 입력 블록 사이의 비율에 따라 달라집니다.
#MISSING 값의 통합 방식을 변경하려면 다음 방법 중 하나를 사용합니다.
-
Essbase 웹 인터페이스에서 누락된 값 큐브 합산 옵션을 선택합니다.
고급 큐브 속성 설정을 참조하십시오.
-
계산 스크립트에서 SET AGGMISSG 계산 명령을 사용합니다.
-
alter database enable aggregate_missing MaxL 문을 사용합니다.
큐브 속성에서 #MISSING 값 통합을 사용으로 설정하면 데이터 블록 내의 셀 계산 순서가 변경됩니다.
#MISSING 값 통합 설정이 비활성화되면 다음 상황에서 성능 오버헤드가 특히 높습니다.
-
입력 데이터 블록에 대한 계산된 데이터 블록의 비율이 낮은 경우
-
희소 차원의 상위 레벨에서 많은 데이터 값을 로드할 때
이러한 상황에서 성능 오버헤드는 10%–30%입니다. 계산 성능이 중요한 경우 데이터베이스 구성이나 데이터 로드 방법을 재고할 수 있습니다.
#MISSING 블록 제거
CLEARDATA 명령을 사용하여 블록의 셀 값을 #MISSING으로 변경할 수 있습니다. 데이터 블록은 제거되지 않습니다. 이러한 추가 블록은 검색 및 계산 성능이 저하될 수 있습니다.
#MISSING 블록이 성능 저하 상태인 경우 다음 작업 중 하나를 수행합니다.
-
CLEARBLOCK 명령을 사용하여 데이터 블록을 제거합니다.
-
데이터를 내보내고 다시 가져옵니다.
빈 블록을 제거하면 데이터 값이 이미 로드된 경우 성능이 향상됩니다. 그러나 새 값에 해당 블록을 생성해야 하는 경우에는 데이터 로드 프로세스 시간이 늘어납니다.