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大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多維分析技術(shù)——動態(tài)立方體的性能調(diào)優(yōu)(四)

原創(chuàng)|行業(yè)資訊|編輯:陳俊吉|2016-10-21 10:13:59.000|閱讀 615 次

概述:為了提升查詢性能,動態(tài)立方體可以利用聚合感知能力,實現(xiàn)對聚合數(shù)據(jù)集的自動路由,從而實現(xiàn)對于復(fù)雜多維分析應(yīng)用的性能提升。在Dynamic Cubes里,聚合數(shù)據(jù)集包括內(nèi)存內(nèi)部聚合與數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合兩種。本期文章我們來看看動態(tài)立方體如何使用數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合來進行性能調(diào)優(yōu)。

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通過前期的文章,我們知道,通過的Dynamic Cubes(動態(tài)立方體,下同)技術(shù)可以實現(xiàn)TB級的多維分析。為了提升查詢性能,動態(tài)立方體可以利用聚合感知能力,實現(xiàn)對聚合數(shù)據(jù)集的自動路由,從而實現(xiàn)對于復(fù)雜應(yīng)用的性能提升。在Dynamic Cubes里,聚合數(shù)據(jù)集包括內(nèi)存內(nèi)部聚合與數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合兩種。本期文章我們來看看動態(tài)立方體如何使用數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合來進行性能調(diào)優(yōu)。

大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合(Database aggregates)

對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫里的那些超大規(guī)模的集(由事實表與維表構(gòu)成),為了提高特定的多維分析的查詢性能,可以創(chuàng)建一些聚合表來存儲高層匯總數(shù)據(jù)。在設(shè)計Dynamic Cube模型時,將數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合指定到對應(yīng)的聚合表,即可保證在查詢這些維度和指標(biāo)時,優(yōu)先使用聚合表的數(shù)據(jù),而不是直接到最細粒度的維表與事實表里去查詢。這類聚合表,我們稱之為數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合。

要想使用數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合。首先,由DBA或者數(shù)據(jù)庫設(shè)計人員創(chuàng)建若干張聚合表。例如對于多維模型gosldw_sales(test),我們創(chuàng)建了一張聚合表AGGR_TIME_PROD_OM_FACT。如下圖所示。

大數(shù)據(jù)多維分析

這張表里面包括了多維模型使用時可能經(jīng)常用到的部分維度與度量,它并不是最細粒度的數(shù)據(jù)集。示例中,時間維度只到了季度層次,產(chǎn)品維度只到了產(chǎn)品類型層次。然后可以通過ETL方法,定期將底層多維模型數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)匯總后插入到該聚合表中。以下SQL語句示例供參考(只表現(xiàn)數(shù)據(jù)處理邏輯,物理性能參數(shù)應(yīng)由DBA負責(zé)確定):

大數(shù)據(jù)多維分析
大數(shù)據(jù)多維分析

然后,在Cube designer里將此聚合表放到動態(tài)立方體的模型設(shè)計當(dāng)中,如下圖所示。

大數(shù)據(jù)多維分析

最后,在發(fā)布此Dynamic Cube后,就可以使用到該數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合來加速多維分析性能了。

數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合建議

也許您現(xiàn)在會提出一個問題,既然數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合能夠提高多維分析查詢性能,那我如何確定聚合表應(yīng)該選擇哪些維度、哪些指標(biāo)來創(chuàng)建呢?這個問題Cognos已經(jīng)幫您考慮到了。在我們前期的文章《大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多維分析技術(shù)-動態(tài)立方體(Dynamic Cubes)的性能調(diào)優(yōu)(二)》中提到,通過Dynamic Query Analyzer(簡稱DQA,下同)工具可以對動態(tài)立方體的查詢性能進行評估并得到優(yōu)化建議。這些優(yōu)化建議里就包括對數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合的優(yōu)化建議。

在啟動對應(yīng)的動態(tài)立方體的工作負載記錄后,運行DQA工具,可以分析出用戶對于該動態(tài)立方體的查詢偏好,從而得到數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合的設(shè)計思路。如下圖所示。DQA得出的建議有25條,每條建議都有說明從哪些維度查詢哪些指標(biāo),以及占用的數(shù)據(jù)空間大小。

大數(shù)據(jù)多維分析

通過下圖中的詳細查詢甚至可以得到對應(yīng)聚合表的數(shù)據(jù)來源和建表腳本。

大數(shù)據(jù)多維分析

數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合的性能監(jiān)控

Cognos服務(wù)器還提供了對數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合的監(jiān)控功能。它通過一些特定的分析指標(biāo)來持續(xù)分析動態(tài)立方體里數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合的性能情況,來提示系統(tǒng)管理員如何持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合的設(shè)計。通過Cognos administration界面可以查看到數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合的性能情況,如下圖所示。

大數(shù)據(jù)多維分析

由上圖可以看出,我們的數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合命中率為0,說明設(shè)計不合理。對于數(shù)據(jù)庫內(nèi)部聚合的設(shè)計,我們有以下最佳實踐建議:

  • 使用DQA來獲得聚合表的設(shè)計建議;
  • 對于聚合表的設(shè)計,盡量將所有指標(biāo)都涵蓋到;
  • 對于指標(biāo)的聚合規(guī)則,盡可能使用SUM和COUNT,而避免使用AVERAGE方法;
  • 使用非規(guī)范化的聚合表,不要使用表關(guān)聯(lián)。

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