oracle - 物化 View 与 SSAS 多维数据集

Question

这是当前场景 - 我们在 Oracle DB 中有 3 个表(包含数百万条记录)，用于生成 SSRS 报告。
这些报告显示复杂的数据计算，例如偏差、中位数等。

SSRS 根据日期参数使用 oracle 中的存储过程获取数据(加入所有 3 个表)

计算在 SSRS 中执行，数据显示在表格和图表中

现在，对于小日期持续时间，报告生成得非常快，所以没有问题。
当日期范围很大(如一周或 2-3 个月)时，报告需要大量时间来处理，而且大部分时间也会超时。

为了解决这个问题，我想从 SSRS 中删除计算并将它们移到 DB 级别。我们可以在哪里获得预先计算的数据
它将提供给 SSRS 报告以加快报告生成速度。

为了做到这一点，我可以看到 2 个选项 -

Oracle Materialized Views

SSAS Cube

我以前从未使用过物化 View ，所以我对它的性能特别是快速刷新问题有点怀疑。

你更喜欢哪种方式？ MV 或 SSAS 或两者的混合？

Answer 1

数据模型 (SSAS) 非常适合组织数据、整合业务逻辑以及定义计算在不同范围内的行为方式。它们通常比您目前拥有的原始数据查询更快。涉及一些缓存，但您仍然必须查询数据并等待它被处理。当您有多个将使用一组通用数据的报告时，模型也是最合适的。

使用物化 View ，您可以将繁重的计算时间转移到计划刷新。将其视为本质上与创建由过程刷新的新表相同。这将大大缩短报告的查询时间，尤其是在您筛选的日期列已编入索引的情况下。另外，开发维护需求是多这比模型低。

因此，根据您的规范，我建议使用物化 View 。