优化 BSO 多维数据集

优化 BSO 多维数据集可减小数据库大小；其中涉及以下过程：

运行显式重建。
运行 Essbase 块分析报表以确定 BSO 多维数据集中的重复值和零。
将零块替换为 #missing 块。
对数据类型为“智能列表”、“日期”、“文本”和“百分比”的成员，使用从不作为合并运算符。

执行显式多维数据集重建

在 Planning 中，您可以手动或通过作业运行显式多维数据集重建。您还可以使用 restructureCube EPM Automate 命令或重建多维数据集 REST API 重建多维数据集。

Note:

这不是刷新数据库，而是显式重建密集多维数据集。
显式重建会删除 #missing 块以减小 BSO 数据库大小。

要使用 Calculation Manager 重建多维数据集：

在导航器中，在创建和管理下选择规则以打开 Calculation Manager。
依次选择操作和数据库属性。
在企业视图中，展开包含要重建的多维数据集的数据库。
右键单击要重建的多维数据集，然后选择重建数据库。

分析多维数据集中的数据

首先生成 Essbase 块分析报表。请参阅以下信息源：

《使用 EPM Automate》中的 "essbaseBlockAnalysisReport"
《REST APIs for Oracle Fusion Cloud EPM》指南中的 "Essbase Block Analysis Report"。

Note:

当您将多维数据集数据导出到导出文件（在生成 Essbase 块分析报表时，该文件将用作源）时，多维数据集置于只读模式。根据多维数据集的大小，导出可能需要一些时间。因此，建议将您的实例克隆到测试实例，以便进行此分析。

Essbase 块分析报表提供有关以下三个方面的信息：

仅包含零的块的百分比，显示仅包含零的块占导出文件中包含的所有块的百分比。
仅具有接近零值的单元格百分比，显示块中具有接近零值（例如 0.000000001604）的单元格百分比。
按数字单元格百分比列出的前 10 个重复数字单元格值，以导出文件中所有值的百分比形式显示前 10 个重复值。
具有重复值的前 100 个密集成员组合，显示多维数据集中具有重复值的前 100 个密集组合。单元格值列按在层次中出现的顺序将每个成员的值显示为不同的列。例如，如果“期间”跨列，则一月、二月等将对应不同的列。其他密集维出现在行中。这应该有助于您识别重复值的位置。

将 BSO 多维数据集中的接近零值转换为零

要删除 BSO 多维数据集中稀疏维中的接近零值或非常小的值，请使用 @round 或 @truncate 函数，这些函数可将它们转换为零。然后可以删除这些零值，并将它们替换为 #missing 块。请参阅“删除 BSO 多维数据集中的零”。

要将接近零值转换为零：

创建用于将接近零值或非常小的值舍入或截断为零的业务规则。
配置业务规则环境以优化此规则。此规则当前设置为在 0 级运行。在将接近零值转换为零并从多维数据集中清除后（请参阅下一节），如果启用了 SET AGGMISSG，则在下次聚合期间还会从高级别成员中清除这些值。
```
SET UPDATECALC OFF;
SET CREATENONMISSINGBLK OFF;
SET CREATEBLOCKONEQ OFF;
FIXPARALLEL(NumberThreads, @RELATIVE("SparseDim",0))
FIX on all level 0 sparse dimension @RELATIVE(SparseDim,0)
```
Note:
- 虽然默认情况下 UPDATECALC、CREATENONMISSINGBLK 和 CREATEBLOCKONEQ 处于禁用状态，但 Oracle 建议在业务规则中明确禁用它们。
- 务必将 "SparseDim" 替换为要替换零块的稀疏维的名称。
- 使用 FIXPARALLEL 以帮助提高性能，例如 FIXPARALLEL(4, @RELATIVE("Scenario",0))。
- 务必指定 ENDFIXPARALLEL。
使用以下优化计算设计之一将接近零值更改为零值。根据您的维设计、数据模式和流程，选择性能更好的计算设计。
计算设计 1（适用于密集或稀疏计算）

此计算将接近零值更改为零。
```
"DenseMbr" = @round("DenseMbr",<Insert Decimal Place>);
"SparseMbr" = @round("SparseMbr ",<Insert Decimal Place>);
```
计算设计 2（仅适用于块模式下的密集成员）
```
"DenseBlockHeader" (
    @CALCMODE(BLOCK);
       "DenseMbr" =@round("DenseMbr",<Insert Decimal Place>);
)
```
Note:
DenseMbr、SparseMbr 和 DenseBlockHeader 应替换为实际名称。
运行此规则后，删除生成的零。有关说明，请参阅“删除 BSO 多维数据集中的零”。

删除 BSO 多维数据集中的零

首先通过将多维数据集中稀疏维中的零块替换为 #missing 块，删除这些零块。

要将零块替换为 #missing 块：

创建用于将零块替换为 #missing 块的业务规则。
设置业务规则环境以优化此业务规则：
```
SET UPDATECALC OFF;
SET CREATENONMISSINGBLK OFF;
SET CREATEBLOCKONEQ OFF;
FIXPARALLEL(NumberThreads, @RELATIVE("SparseDim",0))
FIX on all level 0 sparse dimension @RELATIVE(SparseDim,0)
```
Note:
- 尽管默认情况下，UPDATECALC、CREATENONMISSINGBLK 和 CREATEBLOCKONEQ 处于禁用状态，Oracle 建议在业务规则中显式关闭它们。
- 务必将 "SparseDim" 替换为要替换零块的稀疏维的名称。
- 使用 FIXPARALLEL 以帮助提高性能，例如 FIXPARALLEL(4, @RELATIVE("Scenario",0))。
- 务必指定 ENDFIXPARALLEL。
使用以下优化计算设计之一将零块更改为 #missing 块。根据您的维设计、数据模式和流程，选择性能更好的计算设计。
计算设计 1（适用于密集或稀疏计算）

此计算将生成原始值，并将零值更改为 #missing。
```
"DenseMbr" = "DenseMbr" * "DenseMbr" / "DenseMbr";
"SparseMbr" = "SparseMbr" * "SparseMbr" / "SparseMbr";
```
计算设计 2（仅适用于块模式下的密集成员）
```
"DenseBlockHeader" (
    @CALCMODE(BLOCK);
       IF ("DenseMbr" == 0) 
           "DenseMbr" = #Missing;
       ENDIF
```
Note:
DenseMbr、SparseMbr 和 DenseBlockHeader 应替换为实际名称。

对数据类型为“智能列表”、“日期”、“文本”和“百分比”的成员，使用“从不”作为合并运算符

数据类型为“智能列表”、“日期”、“文本”和“百分比”的维成员应使用从不作为合并运算符。使用“加法”合并运算符会增加多维数据集大小，但不会添加任何值。使用“忽略”作为合并运算符将仅停止成员的维中的加法；它不会停止汇总来自其他维的值，这可能会创建不需要的块。