可能な限りリアルタイムである必要がある Analysis Services キューブがあります。これは、現在処理に数秒かかる比較的小さな立方体です。
これに関するガイドラインはありますか？他の人が何をしているのか興味があります。
また、キューブを頻繁に処理するとどのような影響がありますか? 主な懸念事項は、SSAS サーバーとソース DB の負荷ですか? 私たちの場合、それはかなり名目上のものです。SSAS クライアントはどのような影響を受けますか? 現在の SSAS コンシューマーは、Excel、PerformancePoint、Sharepoint/Excel Services です。
最初に考慮しなければならない問題は、この立方体が時間の経過とともにどれだけ成長するかということです。常に更新および処理されている場合、その数秒がすぐに 20 分に変わる可能性があります。
たとえば、現在、2,000 万行 (おそらく今はそれ以上) のキューブがあり、病院の請求と料金に関連する財務データが含まれており、処理に約 20 分かかり、1 日 1 回朝に実行しています。時期によっては日中に処理を行うこともありますが、これを行っていることを人々に通知している限り、苦情はありません.
当日のデータを格納するリアルタイム (ROLAP) パーティションを検討しましたか? このようにして、当日より前のすべてのデータについて MOLAP のパフォーマンスを得ることができます。これは毎晩処理できますが、最後のキューブ プロセス以降に収集されたデータについては ROLAP の低レイテンシーを実現します。
キューブが十分に小さい場合は、それを拡張して現在の週のデータにすることも、それ以上にすることもできます。
頻繁に処理することの欠点については、次の記事を参照してください。「処理ジョブが成功すると、変更がコミットされているときにオブジェクトに排他ロックが設定されます。つまり、オブジェクトは一時的にクエリまたは処理に使用できなくなります。 .トランザクションのコミット フェーズの間、クエリは引き続きオブジェクトに送信できますが、コミットが完了するまでキューに入れられます。" http://technet.microsoft.com/en-us/library/ms174860.aspx
そのため、ユーザーはクエリのパフォーマンスに影響を与えることになります。
「そこに出して」、それがどのように機能するかを追跡する必要があるかもしれません。
人々がキューブをどのように使用しているかがわかれば、一定の再処理が本当に必要かどうかを判断できます。必要な場合は、これがどのように行われるかを最適化する必要があります。
ここで説明されているように、「使用ベースの最適化」を具体的に使用します。