SSAS Cube 中的计算度量要么非常慢，要么不具备所有功能

Posted 2023-03-29

【中文标题】SSAS Cube 中的计算度量要么非常慢，要么不具备所有功能

【英文标题】：Calculated measure in SSAS Cube either very slow or doesn't have all functionality

【发布时间】：2017-09-01 07:18:21

【问题描述】：

我有一个 SSAS 多维数据集，其中包含许多用 MDX 编写的计算度量。

一个特定的问题给我带来了麻烦 - 运行总计。

计算度量的目的

计算的度量值应汇总来自 B.O.T. 的所有移动。直到最后一刻， 意思是当因为我们已经到达现在而没有更多的运动时，那么应该重复该值，直到我的时间维度中没有更多的日期。 示例：

FY13  0.00
FY14  10.00
FY15  13.00
FY16  14.00
FY17  20.00
FY18  20.00
FY19  20.00
FY20  20.00
FY21  20.00

此外，该措施应该适用于我所有的日期层次结构（有四个）。 实际上，我使用以下代码使其按预期工作：

CREATE MEMBER CURRENTCUBE.[Measures].[Actual Balance LCY]
AS AGGREGATE(
  NULL:[Posting Date].[Calendar Year Y-Q-M-D].CurrentMember
   * NULL:[Posting Date].[Calendar Year Y-M-D].CurrentMember
   * NULL:[Posting Date].[Fiscal Year Y-M-D].CurrentMember
  * NULL:[Posting Date].[Fiscal Year Y-Q-M-D].CurrentMember
,[Measures].[Actual LCY]
), 
FORMAT_STRING = "#,##0.00;-#,##0.00", 
VISIBLE = 1 ,  ASSOCIATED_MEASURE_GROUP = 'Actual'; 

问题：

当度量添加到 Excel 中的数据透视表时，例如行上添加了两个维度，列上添加了一个日期层次结构，查询变得非常慢。 40-60 秒（我知道这很慢，因为我们在 timeXtender 中构建了一个遗留的多维数据集，它在 5-10 秒内对相同数量的数据执行相同的数据透视表）

我在 MDX 中添加了NON_EMPTY。然后查询很快，但在 FY17 之后没有更多值，这不是预期的行为。 在旧版解决方案中，NON_EMPTY 也没有输入，但它仍然更快。

问题：

如何做才能获得度量的预期行为和合理的查询速度？

【问题讨论】：

[Measures].[Actual LCY] 是否需要Aggregate？可以换成Sum吗？

应该可以。我不是 MDX 专家

【参考方案1】：

你的性能障碍在这里：

NULL:[Posting Date].[Calendar Year Y-Q-M-D].CurrentMember
* NULL:[Posting Date].[Calendar Year Y-M-D].CurrentMember
* NULL:[Posting Date].[Fiscal Year Y-M-D].CurrentMember
* NULL:[Posting Date].[Fiscal Year Y-Q-M-D].CurrentMember

这个交叉连接操作实在是太繁重了。 我会使用两种方法。选择你更喜欢的：

1：取决于您选择的层次结构，您会得到结果（无需交叉连接所有内容）。

Aggregate(
   case 
      when not [Posting Date].[Calendar Year Y-Q-M-D].CurrentMember is [Posting Date].[Calendar Year Y-Q-M-D].DefaultMember 
      then NULL:[Posting Date].[Calendar Year Y-Q-M-D].CurrentMember
      when not [Posting Date].[Calendar Year Y-M-D].CurrentMember is [Posting Date].[Calendar Year Y-M-D].DefaultMember 
      then NULL:[Posting Date].[Calendar Year Y-M-D].CurrentMember
      when not [Posting Date].[Fiscal Year Y-M-D].CurrentMember is [Posting Date].[Fiscal Year Y-M-D].DefaultMember 
      then NULL:[Posting Date].[Fiscal Year Y-M-D].CurrentMember
      when not [Posting Date].[Fiscal Year Y-Q-M-D].CurrentMember is [Posting Date].[Fiscal Year Y-Q-M-D].DefaultMember 
      then NULL:[Posting Date].[Fiscal Year Y-Q-M-D].CurrentMember
      else NULL
   end,
   [Measures].[Actual LCY]
)

2：添加最大天数度量（因此它知道当前成员的最后一天（与层次结构无关）：

Aggregate(
   NULL:StrToMember('[Posting Date].[Day].[' + cint([Measures].[Max Day]) + ']')
   [Measures].[Actual LCY]
)

【讨论】：

非常感谢。它将刷新时间从 4 多分钟缩短到大约 1-2 分钟，这更容易接受。我想如果不使用非空就没有任何方法可以快速实现它？

是的，在 SSAS 中滚动测量的快速而可靠的方法是痛苦的。它错过了 >= 关系。尽管如此，您可以准备一个包含滚动逻辑和 LastChild 聚合的度量表。您也可以在 Where 子句中使用 NULL:[Posting Date].[Calendar Year Y-Q-M-D].[20170101] 设置硬编码报告。

不幸的是，制作这些报告的人的需求变化很大。但不是很精通技术，所以越动态越好；) 创建度量表？像普通的事实表一样？听起来是个好主意，但我认为 SSAS 特别适合这些类型的计算——这难道不是使用立方体的力量之一吗？

是和不是。 MDX 对于这种计算非常灵活。但是您可能会损害性能和过滤器的完整性（这意味着您必须了解计算在不同层次结构上的行为方式）。关于度量表，我的意思是使用 LastChild 聚合计算每个时间段的滚动值，例如 Day1 ValueDay1、Day2 ValueDay1+ValueDay2 等。