Справка F1 мастера оптимизации с учетом использования
Результаты работы мастера оптимизации с учетом использования похожи на результаты, выдаваемые мастером статистических схем, и используются для разработки статистических схем для секции. Однако мастер оптимизации Usage-Based создает агрегаты на основе конкретных шаблонов использования запросов, записанных в журнале запросов экземпляра служб Analysis Services. Агрегаты обеспечивают повышение производительности, позволяя microsoft SQL Server Analysis Services получать предварительно вычисляемые итоги непосредственно из хранилища кубов, а не пересчитывать данные из базового источника данных для каждого запроса.
Чтобы открыть мастер оптимизации Usage-Based из SQL Server Data Tools (SSDT), откройте конструктор кубов для проекта служб Analysis Services и перейдите на вкладку Агрегаты. Нажмите кнопку Оптимизация на основе использования на панели инструментов.
Чтобы открыть мастер оптимизации Usage-Based из SQL Server Management Studio, подключитесь к базе данных служб Analysis Services, а затем откройте папку Cubes. Выберите куб, а затем откройте папку Группы мер и разверните группу мер, которую нужно изменить. Щелкните правой кнопкой мыши папку Секции и выберите пункт Оптимизация на основе использования.
Для создания таких схем может быть использован мастер статистических схем. Мастер помогает выполнять следующие этапы:
Выбор стандартных или специальных настроек для хранилища и параметров кэша секции, группы мер или куба.
Предоставление предполагаемого или фактического числа объектов, на которые ссылается секция, группа мер или куб.
Определение статистических параметров и ограничений, чтобы оптимизировать хранилище и повысить производительность запросов, предоставляемых разработанными статистическими схемами.
Сохранение и возможность обработки секции, группы мер или куба для создания определяемых статистических схем.
Службы Analysis Services предоставляют мастер статистического проектирования для разработки агрегатов на основе статистического анализа структуры секции, чтобы обеспечить структуру агрегирования, которая может быть ограничена размером хранилища или предполагаемым повышением производительности. Этот мастер может быть использован для повышения общей производительности секции, однако статистическая схема не имеет своей целью удовлетворить конкретные нужды пользователей предприятия. Мастер оптимизации Usage-Based может предоставить схему агрегирования, ориентированную на эти конкретные потребности, но мастер может сделать это только в том случае, если журнал запросов для экземпляра служб Analysis Services содержит достаточно сведений для создания таких запросов.
Обычно оба мастера используются совместно для повышения производительности при развертывании и при эксплуатации. При начальном развертывании секции (куба или группы мер, содержащей эту секцию) применяют мастер статистических схем, обеспечивая общий выигрыш производительности. По истечении некоторого времени, в течение которого происходит запись пользовательских запросов к секции в журнал запросов, может быть использован мастер оптимизации на основе использования для выработки специальной статистической схемы, чтобы повысить производительность и лучше удовлетворить потребности пользователей предприятия.
Примечание
Дополнительные сведения о настройке журнала запросов см. в разделе Настройка журнала запросов в службах Analysis Services.
В этом разделе
Выбор секций для изменения (мастер оптимизации на основе использования)
Определение критериев запросов (мастер оптимизации с учетом использования)
Просмотр оптимизируемых запросов (мастер оптимизации с учетом использования)
Просмотр использования статистической обработки (мастер оптимизации с учетом использования)
Задание счетчиков объектов (мастер оптимизации с учетом использования)
Параметры статистической обработки (мастер оптимизации с учетом использования)
Завершение работы мастера (мастер оптимизации на основе использования)
См. также:
Aggregations and Aggregation Designs
Кубы в многомерных моделях
Справка F1 мастера статистических схем
Мастера служб Analysis Services (многомерные данные)