Работа с большими наборами результатов в службах аналитики SQL Server

Question

У меня есть база данных, которая содержит данные о статьях , структурах и производителях . Значение статьи связано с 1 производителем и с N узлами структуры (представьте себе, как узлы классификации товара).

Запросы статей с использованием T-SQL с большим количеством условий в настоящее время слишком медленные, чтобы их можно было использовать в интернет-магазине, даже с хорошим оборудованием и правильно проиндексированными таблицами. (Должно быть меньше 1 сек). Теперь мне интересно, имеет ли смысл обращаться к этим данным через куб OLAP. Я уже разработал один для получения агрегаций, например: Сколько статей производителя X существует ниже узла Y рекурсивно ?

Эти агрегации довольно быстрые, теперь мне интересно, имеет ли смысл также получать целые наборы статей-результатов через кубы. Значение: Дайте мне каждый идентификатор статьи производителя X, который существует ниже узла Y рекурсивно . Поскольку результирующие наборы могут быть довольно большими, запрос занимает еще больше времени.

Поэтому мой вопрос, есть ли способ иметь дело с большими наборами результатов в SSAS, или это совершенно неправильное направление, в котором я иду?

Answer 1

Вы можете определенно иметь дело с большими наборами данных и заставить их работать достойно в SSAS, используя Aggregations. Конечно, если вы идете по проводам, это еще много данных для перемещения, так что имейте это в виду. Ваш запрос вернется быстро; для передачи результатов потребуется некоторое время.

Реальная сила SSAS заключается в том, чтобы быть нацеленным на ваш подход. Вместо того, чтобы говорить «Дай мне все», мы можем начать с высокого уровня, развернуть, найти нужный нам уровень и продолжить углубляться вниз, вниз, пока не дойдете до данных, которые действительно нужны.