聚總儲存立方體的壓縮維度

為 Essbase 彙總儲存 (ASO) 立方體選擇壓縮維度會大幅影響效能。依預設，它是 Accounts 維度。良好的候選項目是最佳化資料壓縮的範圍，同時維持擷取效能。

變更壓縮維度會觸發 Cube 的完整重組結構。壓縮維度必須是單一的動態階層。如果維度有不同的階層設定，例如多個階層，則會自動設定為單一動態階層。原始階層設定會遺失 (將不同的維度設定為壓縮，並不會傳回原始階層設定)。屬性維度不能是壓縮維度，也不能有與維度相關聯的屬性維度。

附註：

本主題中的資訊適用於載入的資料庫。請參閱將資料載入聚總儲存立方體。

維護擷取效能

由於壓縮維度是動態計算的，因此在選擇壓縮維度時，您必須考慮動態計算維度的設計考量。動態維度會在擷取時計算，因此資料擷取時間比儲存的階層長。

如果具有大量層級 0 成員的維度標記為壓縮，則上層查詢會花費較長的時間，因為需要擷取許多層級 0 成員。如果使用者在大型維度上執行許多上層擷取，則不適合用於壓縮維度。

檢視壓縮預估統計資料

您可以在 Essbase Web 介面、 MaxL 或 REST API 中檢視詳細的壓縮和查詢統計資料。這些估算有助於您選擇最佳維度作為壓縮維度。對於每個維度，您可以檢視儲存的層級 0 成員數目，這些成員會影響擷取效能；平均組合填入和平均值長度會影響壓縮；以及層級 0 大小。

若要檢視統計資料，請選取下列其中一種方法：

• Essbase Web 介面。範例：

  
  
  
  
  

• 查詢資料庫 MaxL 敘述句的聚總儲存版本。範例：

  query database ASOSamp.Basic list aggregate_storage compression_info;

• REST API 端點取得 ASO 壓縮資訊。

請參閱下列每一項壓縮與查詢相關統計資料的描述。

預存層級 0 成員

標記為「壓縮」時，具有大量儲存層級 0 成員的尺寸表現不佳。如同任何動態計算的維度，來自壓縮維度的較高層擷取通常是緩慢的。

平均組合填入

如果在維度或階層的連續成員中將值分組，而不是在整個大綱中分攤，且值之間有許多 #MISSING 資料，壓縮會更有效率。Essbase 會儲存群組位置與內容的相關資訊，而非針對每個成員個別儲存，以節省記憶體。平均組合填充是儲存在群組中的數值平均數。其值可介於 1 到 16 之間，16 是最佳值。選擇具有較高平均組合填充的壓縮維度表示資料庫壓縮情況較佳。

在某些大綱，您可以透過排序壓縮維度中的數字來改善壓縮，以便將經常填入的成員群組在一起。當植入的成員群組在一起時，每個組合會有更多的值，增加平均組合填入並改善壓縮。

平均值長

平均值長度是儲存儲存格中儲存值所需的平均儲存大小 (位元組)。其值可介於 2 個位元組到 8 個位元組之間，2 位元組是最佳值。如果沒有壓縮，則需要 8 個位元組來將值儲存在儲存格中。如果有壓縮，則需要較少的位元組，視值長度而定。例如，即使已壓縮，10.050001 可能需要使用 8 個位元組進行儲存，但是 10.05 可能只需要 2 個位元組 (壓縮後則需要 4 個位元組來儲存)。具有較小平均值長度的維度可將資料庫壓縮得更好。

將資料值四捨五入至小數點後兩位數以下可減少平均值長度，改善壓縮。

預期的層級 0 大小

此欄位指示壓縮資料庫的預估大小。較小的預期層級 0 大小表示選擇此維度預計可有較佳的壓縮。