【问题标题】:Which gives better performance for connection with Qlikview??SQL server or SSAS Cube?哪个为与 Qlikview 的连接提供更好的性能?SQL 服务器或 SSAS Cube?
【发布时间】:2019-06-18 02:17:30
【问题描述】:

我想将我的数据处理到 Qlikview,但我对通过 Cube 或直接从 SQL 处理数据感到困惑。 谁能告诉我多维数据集和 SQL 哪个性能更好? 注意:我的数据库中有数百万条数据。

【问题讨论】:

  • 您 可以判断哪些选项会为您的设置提供更好的性能 - 为什么不尝试一下?如果反对意见是您不能等待数百万行进行处理,请从限制数据的视图中读取它,这样您就可以获得一个大概的数字。从多维数据集中读取预先聚合的数据几乎总是更快,但有一些限制,正是因为您不再可以随意聚合或过滤数据(与多维数据集提供的相反)。

标签: sql-server ssas cube qlikview


【解决方案1】:

通常随着数据量的增长,SSAS 的优势往往比使用 SQL Server 作为源的优势更加明显。数据将如何使用?当涉及到大规模聚合时,SSAS 变得非常有用。 SSAS 还将强制结构化布局,因为在多维数据集中预定义了关系,而不是连接。 SSAS 带来的一些附加功能是分层分析(层次结构)以及易于使用 Excel 和 SSRS 等工具,尽管听起来您只是想为此使用 Qlikview。但是,您最好的选择是在您的环境中为 SSAS 和 SQL Server 做一个基线,其中的查询最能代表实施时将运行的内容,并从那里评估结果。

【讨论】:

    【解决方案2】:

    从 BI 工具的角度来看,这并不重要,因为您可以连接到两个源(SQL 更常见,但这取决于您的专业知识)。关于性能,最好的策略是使用单独的提取层并将数据增量存储为 qvd(例如前一天的每晚),因此增量重新加载的性能并不像大数据集那样重要,它应该很快。

    如果您的原始数据源在我看来是 SQL,那么在 3 个位置(SQL、多维数据集和 QlikView)复制数据是没有意义的,最好直接连接到源,将其增量原始数据保存为 qvd,然后使用转换器将对这些数据进行建模。

    【讨论】:

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