合并 Analysis Services 分区
在合并分区之前，了解使用多个分区以及合并这些分区的最常见的应用场景是很有帮助的。 如果合并没有正确完成，加倍计数事实数据这一问题可能导致错误的后续分析结果。 无论分区合并策略考虑得多么细心周到，都需要坚持定期备份早期数据。
常见的分区合并应用场景
分区应用的唯一最常见配置涉及到跨时间维度分离数据。 与每个分区关联的时间的粒度因特定于项目的业务需求而有所不同。 例如，可能用年数进行除法运算，而最近一年用月数除。 另一种设计是用天数除，最近一天用当天已经过去的小时数来表示。 最常见的配置是按年分区，最近一年包含截至到当前日期的月数，再加上活动月份的单独分区，该分区定期采用新数据。 活动月份完成后，该分区被重新合并到截至到当前日期的分区中的月，该过程继续进行。 到年末时，就会形成一个完整的新的年分区。
数据分区的原因
除了纯粹的数据大小考虑因素之外，前面描述的分区配置如此普及的原因是，它可以为 Analysis Services 中的数据存储提供时间上最高效的设计。 例如，若要处理包含一年销售额数据的多维数据集，一个公司可能要用一整天才能完成。 当 2004 年结束且处理了该年度的数据后，继续向其中添加新数据就会变得效率很低，这需要冗长的重新处理才能产生截至到当前的所有聚合。 最有效的方法是将每年的日期分入各自的分区。