Sql server 使用索引改进多维数据集处理

我有一个用于多维数据集处理的大型事实表（我们称之为分组）。目前，1年的数据量约为8.5亿行，每天仍在加载，我认为每天至少有200万行

此表有20列，其中三列为：

• GroupCategory varchar（100）
• 集团子类别nvarchar（100）
• dateint（它也是将用于多维数据集分区的聚集索引）

我有几个MeasureGroup，其查询如下：

Select 
    GroupName
    , GroupCategory
    , ...
    , ...
from [Groupings] 
Where 
    GroupCategory = 'GroupCategory_1'
    AND Date >= AnIntDate
    AND Date <  AnIntDate

选择
组名
，GroupCategory
, ...
, ...
来自[分组]
哪里
GroupCategory='GroupCategory_1'
日期>=某一日期
日期<截止日期

查询其他度量值组的唯一区别是

'GroupCategory\u 1'

，在其他度量值组中可能是

'GroupCategory\u 2'

或

'GroupCategory\u 3'

我们需要减少多维数据集的处理时间，而这些度量组是瓶颈。我已经尝试将

GroupCategory

和

Date

作为ClusteredIndex

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我认为我使用了正确的索引。我有什么可以检查的吗？

如果您有一个测试环境，请仔细阅读索引设计，然后尝试几个不同的索引。您可以强制查询使用索引并运行估计的执行计划（或者只运行包含实际计划的查询），并确定哪个具有更好的性能。如果你经常向表中添加批次，也要阅读统计数据。每天200万行是插入的吗？更新？都是最近一个月的吗？您在多维数据集中分区了吗？您是否使用SQL进行分区？您当前每天都在处理所有SSAS分区吗？我们不做UPDTE，只做当前月份或日期的删除和插入。我们还没有对多维数据集/sql进行分区，但我们正计划进行分区。我们每天都在对多维数据集进行完整的处理。如果您有一个测试环境，请阅读索引设计，然后尝试几个不同的索引。您可以强制查询使用索引并运行估计的执行计划（或者只运行包含实际计划的查询），并确定哪个具有更好的性能。如果你经常向表中添加批次，也要阅读统计数据。每天200万行是插入的吗？更新？都是最近一个月的吗？您在多维数据集中分区了吗？您是否使用SQL进行分区？您当前每天都在处理所有SSAS分区吗？我们不做UPDTE，只做当前月份或日期的删除和插入。我们还没有对多维数据集/sql进行分区，但我们正计划进行分区。我们每天都在对立方体进行全面处理。