一般analysis services cube的效能問題可能由多方面的原因造成。源系統，cube設計，mdx查詢，網路問題等因素都可能導致效能問題的產生。在這個系列文章中，我會分享一些設計和開發cube的最佳實踐和可以用來解決現存一些效能問題的小技巧。
下面的架構圖展示了經典的微軟bi應用架構，從左到右我們可以看到不同的層次。
第一層是源系統或者資料倉儲。第二層是analysis services cube，它從源系統拉取資料，然後將資料儲存到cube/olap庫中。第三層是從cube/olap消費資料的報表應用。
儘管典型的微軟bi應用架構將不同的層次放在不同的物理機器上，但是並不是所有的情況都是如此。比如，三層應用都放在一台物理機器，或者前兩層放在一台機器，第三層單獨一台機器等等實際場景。
1.查詢效能
2.處理效能(process)
3.合理和充分的利用硬體資源
查詢直譯器的xmla***接收請求，解析請求，然後將解析過的請求傳輸給查詢處理器執行請求。
從查詢直譯器接收經過驗證和解析的請求後，查詢處理器生成乙個執行計畫，該執行計畫指示如何從多維資料集(cube)和所使用的計算中返回請求結果。然後，查詢處理器會將計算結果快取到公式引擎快取（查詢處理器快取），使具有同意許可權的使用者之間能重用計算結果。
查詢處理器操作總結：
1.從儲存引擎請求子cube資料查詢
a.將請求轉換為子cube資料請求
2.通過以下方式產生結果姐
a.子cube的批量計算
3.將計算結果儲存在公式引擎的不同域中
a.查詢域 - 快取不會再會話的查詢中共享
b.會話域 - 快取將在會話的查詢中共享
c.全域性域 - 快取可在具有相同安全角色的會話之間跨會話共享
儲存引擎響應查詢處理器產生的子cube資料請求（用於查詢、快取和資料檢索的資料的子集或邏輯單元）。它首先檢查所請求的子資料是否已經在儲存引擎快取中可用，如果快取有查詢的資料，直接返回資料集。如果沒有，那麼它將檢查聚合儲存是否有所需查詢的聚合資料，如果是，那麼它將從聚合儲存中獲取聚合資料並將其快取到儲存引擎快取，並將其傳送到查詢處理器來響應請求。如果不能直接獲取聚合資料，它就會捕獲細節資料，計算所需的聚合，將其快取到儲存引擎，然後傳送到查詢處理器來響應請求。
儲存引擎操作總結：
1.建立屬性儲存(鍵儲存、關係儲存、位圖索引等)
2.建立層次結構儲存
3.建立聚合儲存
3.儲存引擎快取
a.當查詢執行時，從儲存引擎快取中載入資料
b.cleaner執行緒清除儲存引擎快取中的資料(在記憶體壓力下)，或者處理分割槽
4.聚合資料
a.使用儲存的聚合值來響應請求
b.根據需要，聚合低粒度的資料，產生新的聚合值
5.事實資料
a.並行地掃瞄molap分割槽和分割槽段
b.使用位圖索引掃瞄頁面以查詢請求的資料
儲存引擎時間 = 每個子cube查詢事件的時間總和
公式引擎 = 總執行時間(query end event) - 儲存引擎時間(a)
處理效能
在處理資料過程(process)中，ssas將從源系統和資料倉儲中獲取最新資料，重新整理cube/ olap庫，生成集合資料。同時也會為維度的屬性和自然層次分別建立屬性儲存(store)和層次儲存。雖然處理時間並不會像查詢時間一樣，直接影響使用者體驗。但是，保證使用者報表在定義的服務水平協議(sla)範圍內展現最新資料是很重要的。
查詢效能
優化查詢效能的方法：關注維度和度量組的設計，建立聚合和點陣圖索引(通過設定適當的屬性)，優化mdx查詢(例如，通過單元模式和使用子空間模式來避免單元格)
ssas例項/硬體資源優化
處理資料(process)和查詢效能取決於如何優化資源以獲得更好的吞吐量。您可以通過指定並行處理的執行緒數，設定可供ssas使用的記憶體、改進或使用更好的i/o(輸入/輸出)系統或者將資料和臨時檔案放置在更快的磁碟上來獲取更好的效能。
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