介绍

　　联机分析处理系统都需要快速的查询响应和及时的数据更新，以提供高效的数据分析。传统的OLAP系统使用层次组织和汇总数据，层次为有效地分析提供合理的数据结构。但严格的层次结构又限制了用户自由的组织和分析数据。

　　为了提供更自由和更弹性的数据分析，Microsoft® SQL Server™ Analysis Services (SSAS) 2005既包含了传统层次分析的优点，又有新一代的更弹性的属性层次。属性层次允许用户在查询时自由的组织数据，而不限于设计好的导航路径。要支持这样的弹性化分析，Analysis Services OLAP构架经过了特殊的设计，以应用属性和层次分析，同时还保持传统OLAP数据库的快速查询性能。

　　你需要理解OLAP构架是如何支持属性和层次构架，理解如何有效使用这种构架满足分析需求，以及如何让构架充分利用系统资源。

　　注意 要使用此白皮书中讨论的性能调校技术，你必须安装了SQL Server 2005 Service Pack 2。

　　为了满足各种OLAP设计方案的性能需要，此文档提供了广泛的指导，指导你使用更多手段优化Analysis Services性能。因为Analysis Services性能调校是非常宽泛的话题，此白皮书的内容按如下的四个章节组织。

　　增强查询性能 – 查询性能直接影响终端用户的体验，也是衡量OLAP是否成功的主要标准。Analysis Services提供了多种机制加速查询性能，包括聚合、缓存、数据索引，而且你可以通过优化维度属性、cube、MDX查询语句来提升性能。

　　调校处理性能 – 处理是更新Analysis Services数据库的操作。处理速度越快，用户能更及时地获取更新后的数据。Analysis Services提供了多种机制让你影响处理性能，包括有效的维度设计、合适的聚合、分区、节制的处理策略(例如用增量更新代替完全更新，主动缓存技术等)。

　　为特殊应用优化设计 – 复杂的设计场景要求特殊的性能调校技术，以确保OLAP能够成功的应用，特别是复杂的设计再加上大数据量。例如，在OLAP中包含了特殊聚合函数、父子层次、复杂的维度关系、近实时地更新数据。

　　调校服务器资源 – Analysis Services的操作受服务器资源的限制，理解Analysis Services如何使用内存、CPU和磁盘资源可以帮助你更有效的管理服务器，优化查询和处理性能。

　　增强查询性能

　　查询是指Analysis Services依据多维表达式(MDX)将数据提供给客户端应用程序。因为查询的性能直接影响到客户的体验，这部分将详述改进查询性能的几种手段。下面就是这部分的主要内容：

　　理解查询构架 – Analysis Services查询构架支持三种主要操作：会话管理、MDX查询执行和返回数据。若要优化查询性能就需理解这三种操作如何协调工作实现查询。

　　优化维度设计 – 经过良好调校的维度设计可能会是提高Analysis Services性能最重要的因素。创建属性关系和在层次中使用属性会影响到聚合设计、MDX计算、维度数据存储效率和磁盘读取数据的性能。

　　最大化聚合数据 – 通过预汇总计算，聚合数据能够提高查询性能。为了最大化聚合数据，确保你有一种合适聚合设计以满足你特定的需求。

　　使用分区增强查询性能 – 分区是一种将度量值组存储到独立物理单元的机制，这种机制能提高查询、处理性能，使管理更简便。而且分区能实现并发查询，可以通过聚合设计选项和服务端属性设置优化分区性能。

　　编写高效的MDX语句 – 这部分详述如何编写高效的MDX语句，例如：1)在MDX语句中使用更精确和更窄的计算空间。2)设计多用户可重用的计算成员。3)用最简洁的方式编写计算成员表达式，使查询执行引擎能最有效的选择执行路径。