哪个为与 Qlikview 的连接提供更好的性能？SQL 服务器或 SSAS Cube？

Posted 2023-02-19

【中文标题】哪个为与 Qlikview 的连接提供更好的性能？SQL 服务器或 SSAS Cube？

【英文标题】：Which gives better performance for connection with Qlikview??SQL server or SSAS Cube?

【发布时间】：2019-06-18 02:17:30

【问题描述】：

我想将我的数据处理到 Qlikview，但我对通过 Cube 或直接从 SQL 处理数据感到困惑。 谁能告诉我多维数据集和 SQL 哪个性能更好？ 注意：我的数据库中有数百万条数据。

【问题讨论】：

您 可以判断哪些选项会为您的设置提供更好的性能 - 为什么不尝试一下？如果反对意见是您不能等待数百万行进行处理，请从限制数据的视图中读取它，这样您就可以获得一个大概的数字。从多维数据集中读取预先聚合的数据几乎总是更快，但有一些限制，正是因为您不再可以随意聚合或过滤数据（与多维数据集提供的相反）。

【参考方案1】：

通常随着数据量的增长，SSAS 的优势往往比使用 SQL Server 作为源的优势更加明显。数据将如何使用？当涉及到大规模聚合时，SSAS 变得非常有用。 SSAS 还将强制结构化布局，因为在多维数据集中预定义了关系，而不是连接。 SSAS 带来的一些附加功能是分层分析（层次结构）以及易于使用 Excel 和 s-s-rS 等工具，尽管听起来您只是想为此使用 Qlikview。但是，您最好的选择是在您的环境中为 SSAS 和 SQL Server 做一个基线，其中的查询最能代表实施时将运行的内容，并从那里评估结果。

【参考方案2】：

从 BI 工具的角度来看，这并不重要，因为您可以连接到两个源（SQL 更常见，但这取决于您的专业知识）。关于性能，最好的策略是使用单独的提取层并将数据增量存储为 qvd（例如前一天的每晚），因此增量重新加载的性能并不像大数据集那样重要，它应该很快。

如果您的原始数据源在我看来是 SQL，那么在 3 个位置（SQL、多维数据集和 QlikView）复制数据是没有意义的，最好直接连接到源，将其增量原始数据保存为 qvd，然后使用转换器将对这些数据进行建模。