SAPBW學習筆記(精選版二)

1、性能優(yōu)化InfoCube為什么快之所以cube比ods速度快，和它采用的 SID機制分不開的。眾所周知integer是比char檢索速度要快很多的。再就是cube的index，cube里的所有 characteristics都是key,都有索引，不然 IO 的效率就大大降低了。優(yōu)化方案：顆粒度盡量大：盡量不要在 Cube里放太detail的數據，這種需求首先考慮 R3用 ABAP解決，如果非要在 BW，可以考慮在 DSO出明細報表，在 Cube出匯總報表， 通過RRI接口調用明細報表。查分多個：當Cube的數據量很大時，可以拆分成多個 Cube,再用Multi Provider拼起來，這樣qu

2、ery會在N個Cube中并行，提高效率。這就是所謂的邏輯分區(qū)。常 見的分區(qū)方式有按年月，按國家，按BU,按類型等。壓縮（慎用，最好是半年甚至一年以上的數據）：給Cube做Compression。Compression本質上是去掉 Data Dimension，這樣fact table就被壓縮了，但是 request id也消失了，將無法通過 request id去管理數據。數據庫的索引可以加快查詢速度索引：分區(qū)：對于很大的Cube，可以做partition,這是物理分區(qū)，只支持按時間分區(qū)。聚集：使用Aggregation可以提高性能。 但是Aggregation本身是cube的一個子集， 提高

3、性能的同時也加大了數據冗余，所以不要用太多。Staitics:定期刷新 DB Statistics可以提高reporting的效率。使用MP:維度設計上，避免很多數據量很大char.放在一個維度上，因為這樣會讓維度表變得很大。通常，盡可能拆分成更多的維度，然后在multi provider層面，把相關的char都放一個維度里，然后做好Mapping，這樣可以讓用戶更容易理解Multi Provider.不過維度太多會導致 fact table巨大，所以要做好平衡。Line item Dimension :對于 material 等很大的主數據，使用Line item Dimension.BIA

4、:使用BIA是比Aggregation更有效的方法，就是要花不少錢。lnfoCube.docDSOStandard標準DSO （生成主數據標識、對于相同關鍵字段的值進行合并、可直接出具報表），對應后臺 3 個表，NEW TABLE/LOG TABLE/ACTIVE TABLE保存了 DELTA增量的 CHANGE LOG 數據。一般通過 DTP來更新數據。這種 DSO也是我們用的最多的類型。數據需要激活后才能使用。含有Key Field與Data Field，通過Key Field的組合作為唯一值判斷，進行合計、覆蓋的操作標準DSO需注意的問題如果是激活業(yè)務內容的 DSO,然后復制出來作為自己

5、的DSO使用的話，一般不需考慮關鍵字段的問題， 系統(tǒng)的設置一 般會保證DSO數據與PSA數據完全一致，但如果是自己通過直接輸入信息對象創(chuàng)建的DSO,則需考慮值的合并，因為在標準DSO對于相同關鍵字段的值系統(tǒng)會自動合并，這個時候需注意轉換中的規(guī)則明細是覆蓋還是合計，如果有合并的字段，即DSO更新的數據少于 PSA的數據，建議把轉換中值字段的規(guī)則明細全部修改為合計，以保證值的正確，總之，在使用標準DSO時需考慮值的合并問題（項目中如何使用的），并考慮轉換的規(guī)則明細， 但使 用寫優(yōu)化的DSO則不存在該問題建議如果采用三層數據模型架構的話，可考慮第一層使用寫優(yōu)化的DSO,保證該層DSO數據與PSA完全一致，第二層 DSO使用標準DSQ第三層使用 CUBE（顆粒度 變粗），完全更新的數據源情況下，寫優(yōu)化DSO在新增數據時，會重復計算以前已抽取數據，在建立 DSO時需仔細考慮 DSO類型、數據更新方式、 DSO關鍵字段和 數據字段設置、以及轉換中的明細規(guī)則中的集合設置為覆蓋還是合計廚 5ettin OSSraincardVI10IJUMC 05* 0 T/ps af Da|* 0 SIDs Genera* 3 UiiQue Dn估* 0 5就 Qualify V1 i/t即 nn zK至pvBn 4抽 sAH1191 . !aiA11XIffJ