大きなデータセットに対して遅い区別カウント

Question

オンライン顧客注文に関する単一のファクトテーブルがあるキューブがあります。各行にはbasketIDとcustomerIDが含まれています。 basketID/customerIDの複数の行と、バスケット内のアイテムの別のIDがあります。

私のデータセット内の異なるbasketID秒の数はほぼ3200万です。したがって、パフォーマンスは物理的な別個のカウントとして信じられないほど遅く、特にディメンション階層を導入すると、

誰かがパフォーマンスを向上させるためのヒントがあるのだろうかと思います。私は集計で使用量ベースの最適化を実行していますが、ビットごとに役立ちますが、大きな影響はありません。顧客は複数のバスケットを持つことができますが、バスケットは複数の顧客を持つことはできません（間違っていれば私を修正してください）ので、私は多くを多くすることができるとは思わない。物理RAMはサーバー上で128GBでOKです。スタンドアロンのバスケットIDのカウントは約1分で、より複雑なドリルダウンクエリには2.5〜5分かかります。

私はグーグルを使い果たし、私はちょうどデータの量に起因する遅いのカウントで間に合わなければならないでしょうかしら始めますが、誰がどんな道を持っているのか疑問に思っていますか？

Answer 1

これらのホワイトペーパーと投稿を読むことをお勧めします。 basketIDのオーバーラップしない範囲を持つパーティションのような最適化を調べることができます。

http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=65df6ebf-9d1c-405f-84b1-08f492af52dd&displaylang=en

この古い投稿は、個別のカウントのためのSSDの性能向上について説明します。私はあなたが内蔵されているすべての集計を削除します3200万明確なbasketIDsに基づいて https://web.archive.org/web/20101129205756/http://sqlcat.com/technicalnotes/archive/2010/09/20/analysis-services-distinct-count-optimization-using-solid-state-devices.aspx

。別個の計数尺度のためのAggは異なる。 5年間のデータを含むデータセットのSumメジャーの場合、年ごとのaggはわずか5行になります。しかし、別個の計数尺度の場合、年ごとのAGGは、1つの別個のカウント値ごとに1つの行を格納します。したがって、生のファクトテーブルよりもそれほど小さくはありません。

basketIDが、私はそれはそれは、パフォーマンスを助けるようBIGINT作るためにいくつかの方法を見つけるだろうBIGINTではない場合。