Transformer 性能調(diào)節(jié)方法

OLAP及Cognos8報表性能調(diào)節(jié)方法文檔1提高訪問數(shù)據(jù)庫速度（ver8only）：Cognos和數(shù)據(jù)庫間參數(shù)在cer*\bin\cogdm**.ini文件中,（*根據(jù)版本不同是安裝目錄的數(shù)字，**根據(jù)連接的數(shù)據(jù)庫不同，是對應(yīng)數(shù)據(jù)庫名稱的關(guān)鍵字）以oracle數(shù)據(jù)庫為例,參數(shù)在cogdmor.ini文件中，打開這個文件查找字符串FetchNumberofRows=去掉這行前面的分號，將10改成2000；這樣這行就成了FetchNumberofRows=2000，表示是每次從數(shù)據(jù)庫取2000條數(shù)據(jù)其他數(shù)據(jù)庫基本上都有類似的配置。用以提高從數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)的速度。2加大緩存：cer*\bin\Cer*.ini（*根據(jù)版本不同是安裝目錄的數(shù)字）：[Services]SortMemory=5120（這里SortMemory單位是2kbytes，5120代表2kx5120=10M）（技巧：一般SortMemory取空閑內(nèi)存的十分之一到八分之一大?。PowerPlayDataServer]WriteCacheSize=16384（這里WriteCahceSize單位是Kbytes，16384代表16M）（技巧：一般WriteCacheSize可以通過估計生成的cube大小得到，和生成的cube大小差不多就可以了）在2G內(nèi)存的環(huán)境中，如果加載操作系統(tǒng)完成，并啟動所有所需服務(wù)后系統(tǒng)空閑800M內(nèi)存空間，則可設(shè)置：[Services]SortMemory=51200[PowerPlayDataServer]WriteCahceSize=819203啟用多CPU讀取數(shù)據(jù)源：在Transformer中，點擊開DataSource的屬性頁面：

可以看到下方有一個Enablemulti-processing選項，選中它，即可實現(xiàn)在讀取數(shù)據(jù)時啟用多CPU處理。多CPU處理可以在讀取大型數(shù)據(jù)源文件時起到很明顯的性能提升，對于讀取巨型文本數(shù)據(jù)源時性能提升特別明顯。4調(diào)節(jié)Transformer每次提交數(shù)據(jù)量在cerx\bin\trnsfrmr.ini文件中MaxTransactionNum的值為500000，可適當將其提高，比如改為MaxTransactionNum=1000000能減少Cube數(shù)據(jù)提交次數(shù)，縮短Cube生成時間。5恰當放置暫存文件：在Transformer中，點開File菜單中的Preferences對話框，切換到Directories頁：將DataTemporaryFiles和Modeltemporaryfiles放到兩個物理硬盤上，并且確認這兩個物理硬盤是速度快且空余空間大的。對于使用IDE(ATA)硬盤的系統(tǒng)，把這兩個暫存文件路徑分別放到兩個IDE控制器連接的硬盤上以避免出現(xiàn)等待，并最大限度的利用帶寬。對于使用SCSI硬盤的系統(tǒng)，把這兩個暫存文件分別放到兩個物理硬盤上，即能實現(xiàn)最大的帶寬占用，并盡量減少等待。如果有多余兩個物理硬盤，可設(shè)置多個數(shù)據(jù)，暫存目錄，中間用分號隔開就可以了。對于放置Datatemporaryfiles的硬盤，要求至少有數(shù)據(jù)量兩倍的空余磁盤空間，比如說各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)量總和有3.2GB，則要求放置Datatemporaryfiles的硬盤有6.4GB空余磁盤空間。對于放置Modeltemporaryfiles的硬盤，要求有(模型大小+立方體大小)x2的空余磁盤空間，因為模型和立方體體積都較小，所以一般硬盤都能滿足要求。優(yōu)化參數(shù)提高cube在cognos8上的展示性能。如果生成的立方體是通過cognos8平臺進行展示，我們可以將D:\cognos\cer4\bin目錄下的trnsfrmr.ini文件中的EnablePCOptimizer設(shè)置為1，從而優(yōu)化立方體在cognos8上的表現(xiàn)。恰當分配數(shù)據(jù)庫和Cognos之間的運算。OLAP服務(wù)器通常對類似數(shù)據(jù)庫中分組，匯總這樣的操作速度相對較快，如果SQL中有很多分組和匯總導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫返回數(shù)據(jù)速度比較慢時，可以嘗試去掉分組和匯總，讓OLAP服務(wù)器直接讀取數(shù)據(jù)，使用OLAP的方式運算，大部分情況下能夠明顯的提高Cube生成速度。恰當定義維度粒度有時候維度最低層次的節(jié)點比較多，從而造成立方體過于龐大，此時可以分析如此細的粒度對分析人員有多大幫助？提高立方體粒度減小立方體大小可以說是最有效的提高訪問速度的方法。對于細粒度匯總可以通過查詢報表進行展示。9Cognos8服務(wù)器緩存的調(diào)節(jié)\cognos\c8\configuration目錄下：ppds_cfg.xml文件ReadCacheSize=******根據(jù)具體環(huán)境情況適當提高ReadCacheSize,可減少用戶訪問時服務(wù)器的磁盤IO。提高訪問速度。10.通過crosstabcaching提高cube訪問速度進入：transformer—cube屬性一processing；通過開啟crosstabcaching提高cube訪問速度。但此方法會增加一定的cube體積。eJSalesStaffCount11.取消報表自動分組提高明細報表査詢速度如果報表要展現(xiàn)明細數(shù)據(jù)，不想使用任何匯總，我們可以到此報表對應(yīng)的查詢中將自動分組屬性定義為否。這樣Cognos8就不會自動像SQL語句中添加GroupBy語句了。

12．在大數(shù)據(jù)量報表中如無特別需要不要使用排序或MAX等函數(shù)在大數(shù)據(jù)量報表中如果正常情況，Cognos8會根據(jù)先select出的記錄展現(xiàn)出報表的第一頁，后面的記錄會根據(jù)我們點擊下一頁時繼續(xù)select出來以此提高性能。但如果我們使用了排序或max等操作，那報表就只能將所有記錄進行操作了。13．通過修改CognosConfiguration配置提高Cognos8速度如果我們的服務(wù)器配置較高（超過2G內(nèi)存），我們就可以考慮通過增加分配給Cognos8的內(nèi)存來提高其運行速度。進入CognosConfiguration。修改下列ACognosConfiguration一ij￡-hp580FileEditViewActionsHelp9卜因砂(gBOEnvironment-GroupProperties團LocalConfiguration^-[3申-凰Logging—[□]File沖恥Cognos8service匣Cognos8恥SourceControlSystems恥PortalServicesE)-[=Security申-駁AuthenticationCognos軒恥CryptographyL[Q]CognosEnvironment]E}-[=DataAccess申恥ContentManager[□]ContentStore恥NotificationNameValueDeploymentfileslocation../deploymentDatafileslocation../data米Mapfileslocation../mapsTemporaryfileslocation../tempEncrypttemporaryfiles?False米Nrmatspecificationfilelocation../confiquration/coqformat.xml1S^rtbuffersizeinMB@16GatewaySettings米GatewayURIhttp://localhost:80/cognos8/cgi-bin/(GatewaynamespaceAllownamespaceoverride?False米DispatcherURIsforgateway⑨http://localhost:9314/p2pd/servlet/c米ControllerURIforgatewayhttp://localhost:80/cognos8/controlkDispatcherSettings米ExternaldispatcherURI@http://localhost:9314/p2pd/servlet/c米InternaldispatcherURI⑨http://localhost:9314/p2pd/servlet/cOtherURISettings米DispatcherURIfor