Рекомендации по определению максимальной частоты обработки куба SSAS?

Question

У нас есть куб служб Analysis Services, который должен работать в режиме реального времени, насколько это возможно. Это сравнительно небольшой куб, для обработки которого в настоящее время требуется несколько секунд.

Есть ли какие-либо рекомендации для этого? Мне любопытно, что делают другие люди.

Кроме того, каково будет влияние обработки куба слишком часто? Главной проблемой будет нагрузка на сервер SSAS и исходную БД? В нашем случае это было бы довольно номинально. Как это повлияет на клиентов SSAS? Текущие потребители SSAS - это Excel, PerformancePoint и Sharepoint / Excel Services.

Answer 1

Может случиться так, что вам придется «поставить его там» и отследить, как он работает.

Как только вы увидите, как люди используют куб, вы можете определить, действительно ли необходима постоянная повторная обработка, и если это так, вам, возможно, придется оптимизировать, как это происходит.

Специально, используя "оптимизацию на основе использования", как описано здесь:

http://www.databasejournal.com/features/mssql/article.php/3575751/Usage-Based-Optimization-in-Analysis-Services-2005.htm

Answer 2

Рассматривали ли вы раздел реального времени (ROLAP) для хранения данных текущего дня? Таким образом, вы получаете производительность MOLAP для всех ваших данных до текущего дня, которую вы можете обрабатывать ночью, но у ROLAP низкая задержка для данных, собранных со времени последнего процесса куба.

Если ваш куб достаточно мал, вы можете даже растянуть его до данных текущей недели или даже больше.

Что касается недостатков частой обработки, ознакомьтесь с приведенной ниже статьей, в которой говорится: «Если задание на обработку выполнено успешно, при фиксации изменений на объект устанавливается исключительная блокировка, что означает, что объект временно недоступен запрос или обработка. На этапе фиксации транзакции запросы по-прежнему можно отправлять объекту, но они будут помещены в очередь до завершения фиксации. " http://technet.microsoft.com/en-us/library/ms174860.aspx

Таким образом, ваши пользователи увидят влияние на производительность запросов.

Answer 3

Я бы сказал, что первая проблема, которую вы должны рассмотреть, это то, насколько этот куб будет расти со временем? Если он постоянно обновляется и обрабатывается, эта пара секунд может быстро превратиться в 20 минут.

Например, в настоящее время у нас есть куб, имеющий 20 миллионов строк (вероятно, больше сейчас хе-хе) с финансовыми данными, связанными с выставлением счетов больниц и сборов, для обработки которых требуется около 20 минут, и мы делаем это раз в день утром. В зависимости от времени года мы иногда снова выполняем обработку в течение дня, но никаких жалоб не поступало, пока мы уведомляли людей, что мы делаем это.