Pentaho-Anazyer-Mondrian大型日期集性能

我在Pentaho面临一些性能问题。它非常慢。 数据集大小约为3500000行

有人有同样的问题吗？我不确定这是因为Pentaho Analyzer还是Mondrian

有没有人体验过Analyzer或Mondrian处理大型数据集的经验？尺寸？演出怎么样？它真的是适合这种数据集的工具吗？ 有什么建议吗

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谢谢

通常analyzer本身不会导致性能问题：相对于DB请求或mondrian聚合时间而言，呈现时间应该非常小。你能补充更多细节吗？至少能看到查询的执行时间，这会很好吗？您可以检查analyzer日志以获取有关sql执行时间、mondrian执行时间和呈现时间的信息。根据这些时间安排、您的用例和您的环境，可能会采用不同的优化技术。@user4637357:谢谢您的回答。这是sql日志：SEGMENT.LOAD:DONE EXECUTING sql[选择“DIM_ES”，“ES_ID”作为“c0”，“DIM_ES_MAE”，“ES_MA NAME”作为“c1”，SUM（“DIM_ES”，“count_ES”）作为“m0”，从“DIM_ES”，“DIM_ES_MAE”“DIM_ES_ES_MAE”中选择“DIM_ES”，其中“DIM_ES”，“ES_ID”=“DIM_ES_ES_MAE”，“ES_ID”和“DIM_ES”；“DIM_ES”；“em_MA”（此处是一个由100个元素组成的长列表），“DIM_ES_MAE”“ES_MA_NAME”]，EXEC+FETCH 58465 ms，829129行，ex=91，CLOSE=90，OPEN=[54]。虽然这是一个简单的查询，但耗时58秒，您有什么建议吗？谢谢您的mondrian服务器和DB服务器位于同一网络中？如果没有，我怀疑您的网络带宽有限：首先您需要传输所有名称（可能是字符串）对于查询的

IN

子句，则需要将名称以及ID和总和作为查询结果从DB传输到mondrian。不过，最好直接在DB中检查查询执行计划，以检查DB端是否存在问题（例如，统计数据不好或缺少索引）.我可能错了，但我认为Mondrian以ROLAP的方式向数据库发出查询-尽管它提供了“语义层”的价值，使查询更容易，但它并不总是生成性能最好的查询。如果你想要一种提高性能的技术，它可能不适合你。