Ssas 快速动态命名集计算

我有一个长而复杂的查询，包含大量计算和条件，但主要结构如下所示：

WITH
MEMBER [Id1] AS [Level].[Level1].CurrentMember.Member_Key
MEMBER [Id2] AS [Level].[Level2].CurrentMember.Member_Key
MEMBER [Level].[Level1].[FirstSet] AS NULL
MEMBER [Level].[Level1].[SecondSet] AS NULL
SET [Set 1] AS {some processed set members}
SET [Set 2] AS {some other processed set members}
SET [Common CrossJoin Set] AS [Level].[Level2].Members

MEMBER [Calculated Measure 1] AS
  IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'FirstSet',
    SUM(existing [Set 1]),
    IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'SecondSet',
      SUM(existing [Set 2]),
      SUM([Measures].[Measure1]) * 15
    )
  )

MEMBER [Calculated Measure 2] AS
IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'FirstSet',
  SUM(existing [Set 1]),
  IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'SecondSet',
    SUM(existing [Set 2]),
    SUM([Measures].[Measure2]) * 20
  )
)
SELECT 
  { [Id1], [Id2], [Calculated Measure 1], [Calculated Measure 2]} ON COLUMNS,
  { ([Common CrossJoin Set], [Level].[Level1].[FirstSet]),
    ([Common CrossJoin Set], [Level].[Level1].[SecondSet])
  } ON ROWS
FROM [Cube]

结果表如下所示：

WITH
MEMBER [Id1] AS [Level].[Level1].CurrentMember.Member_Key
MEMBER [Id2] AS [Level].[Level2].CurrentMember.Member_Key
MEMBER [Level].[Level1].[FirstSet] AS NULL
MEMBER [Level].[Level1].[SecondSet] AS NULL
SET [Set 1] AS {some processed set members}
SET [Set 2] AS {some other processed set members}
SET [Common CrossJoin Set] AS [Level].[Level2].Members

MEMBER [Calculated Measure 1] AS
  IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'FirstSet',
    SUM(existing [Set 1]),
    IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'SecondSet',
      SUM(existing [Set 2]),
      SUM([Measures].[Measure1]) * 15
    )
  )

MEMBER [Calculated Measure 2] AS
IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'FirstSet',
  SUM(existing [Set 1]),
  IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'SecondSet',
    SUM(existing [Set 2]),
    SUM([Measures].[Measure2]) * 20
  )
)
SELECT 
  { [Id1], [Id2], [Calculated Measure 1], [Calculated Measure 2]} ON COLUMNS,
  { ([Common CrossJoin Set], [Level].[Level1].[FirstSet]),
    ([Common CrossJoin Set], [Level].[Level1].[SecondSet])
  } ON ROWS
FROM [Cube]

║ ---------------║ ---------------------------║ Id1║ Id2║ 措施1║ 措施2║

║ L2成员║ L1.FirstSet成员║ L2-1║ L1-8║ 1.║ 5.║

║ L2成员║ L1.FirstSet成员║ L2-2║ L1-9║ 2.║ 6.║

║ L2成员║ L1.第二组成员║ L2-3║ L1-98║ 3.║ 7.║

║ L2成员║ L1.第二组成员║ L2-4║ L1-99║ 4.║ 8.║

结果是正确的，但查询速度非常慢（>4秒）。我的实际查询更大，并且包含很多这样的集合和度量，所以问题似乎出在现有的函数和总体结构中，从而阻止引擎执行内部优化

---

这种解决方案是错误和丑陋的，但我如何重写它并更快地获得相同的结果呢？

我怀疑瓶颈是因为当您使用

Iif

时，两个逻辑分支都不是

NULL

，因此您没有得到块模式计算：这是使用

Iif

的更好方法：

Iif（someBoolean，X，Null）

或

Iif（someBoolean，Null，X）

但不幸的是，在您的情况下，这两种类型中都不能有Null

也许您可以尝试实现Mosha建议的这种模式来替换

Iif

：

WITH 
MEMBER Measures.[Normalized Cost] AS [Measures].[Internet Standard Product Cost]
CELL CALCULATION ScopeEmulator 
  FOR '([Promotion].[Promotion Type].&[No Discount],measures.[Normalized Cost])' 
  AS [Measures].[Internet Freight Cost]+[Measures].[Internet Standard Product Cost]
MEMBER [Ship Date].[Date].RSum AS Sum([Ship Date].[Date].[Date].MEMBERS), SOLVE_ORDER=10
SELECT 
 [Promotion].[Promotion Type].[Promotion Type].MEMBERS on 0
 ,[Product].[Subcategory].[Subcategory].MEMBERS*[Customer].[State-Province].[State-Province].MEMBERS ON 1
FROM [Adventure Works]
WHERE ([Ship Date].[Date].RSum, Measures.[Normalized Cost])

这是关于优化

Iif

的博文：

看看你的一个计算结果——这一个：

MEMBER [Calculated Measure 1] AS
  IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'FirstSet',
    SUM(existing [Set 1]),
    IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'SecondSet',
      SUM(existing [Set 2]),
      SUM([Measures].[Measure1]) * 15
    )
  )

我认为我们可以首先将其分解为：

MEMBER [Measures].[x] AS SUM(existing [Set 1])
MEMBER [Measures].[y] AS SUM(existing [Set 2])
MEMBER [Measures].[z] AS SUM([Measures].[Measure1]) * 15
MEMBER [Calculated Measure 1] AS
  IIF([Level].[Level].CurrentMember IS [Level].[Level].[Level].[FirstSet],
    [Measures].[x],
    IIF([Level].[Level].CurrentMember IS [Level].[Level].[Level].[SecondSet],
      [Measures].[y],
      [Measures].[z]
    )
  )  

现在尝试应用Mosha的模式（我以前没有尝试过，所以您需要进行相应的调整）

---

我怀疑瓶颈是因为当您使用

Iif

时，两个逻辑分支都不是

NULL

，因此您没有得到块模式计算：这是使用

Iif

的更好方法：

Iif（someBoolean，X，NULL）

或

Iif（someBoolean，NULL，X）

但不幸的是，在您的情况下，这两个选项中都不能有null

也许您可以尝试实现Mosha建议的这种模式来替换

Iif

：

WITH 
MEMBER Measures.[Normalized Cost] AS [Measures].[Internet Standard Product Cost]
CELL CALCULATION ScopeEmulator 
  FOR '([Promotion].[Promotion Type].&[No Discount],measures.[Normalized Cost])' 
  AS [Measures].[Internet Freight Cost]+[Measures].[Internet Standard Product Cost]
MEMBER [Ship Date].[Date].RSum AS Sum([Ship Date].[Date].[Date].MEMBERS), SOLVE_ORDER=10
SELECT 
 [Promotion].[Promotion Type].[Promotion Type].MEMBERS on 0
 ,[Product].[Subcategory].[Subcategory].MEMBERS*[Customer].[State-Province].[State-Province].MEMBERS ON 1
FROM [Adventure Works]
WHERE ([Ship Date].[Date].RSum, Measures.[Normalized Cost])

这是关于优化

Iif

的博文：

看看你的一个计算结果——这一个：

MEMBER [Calculated Measure 1] AS
  IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'FirstSet',
    SUM(existing [Set 1]),
    IIF([Level].[Level].CurrentMember.Member_Key = 'SecondSet',
      SUM(existing [Set 2]),
      SUM([Measures].[Measure1]) * 15
    )
  )

我认为我们可以首先将其分解为：

MEMBER [Measures].[x] AS SUM(existing [Set 1])
MEMBER [Measures].[y] AS SUM(existing [Set 2])
MEMBER [Measures].[z] AS SUM([Measures].[Measure1]) * 15
MEMBER [Calculated Measure 1] AS
  IIF([Level].[Level].CurrentMember IS [Level].[Level].[Level].[FirstSet],
    [Measures].[x],
    IIF([Level].[Level].CurrentMember IS [Level].[Level].[Level].[SecondSet],
      [Measures].[y],
      [Measures].[z]
    )
  )  

现在尝试应用Mosha的模式（我以前没有尝试过，所以您需要进行相应的调整）

---

您是否可以使用

IS

运算符替换这些语句，例如

[Level].[Level].[Level].[Level].[CurrentMember.Member_Key='FirstSet'

用于特定成员，例如

[Level].[Level].[Level].[FirstSet].[code>这些空语句的目的是什么？
成员[Level].[Level1].[FirstSet]AS NULL
我尝试用IS运算符替换，但不起作用。NULL成员的目的只是为[Common CrossJoin set]（或[Level].[Level2].成员）中的每个成员创建一个空行，其中包含特定的集合。为什么不起作用？

是检查成员之间平等性的标准方法，速度会更快：是的，我知道。可能是因为本例中的成员为空，这就是为什么我通过名称设置的成员密钥进行比较。无论如何，此算法的比较部分不是瓶颈。总执行时间大约需要60-100毫秒离子时间，但它只是百分之几。您认为，也许还有其他方法可以从根本上重写查询？您能否替换这些语句

[Level].[Level].[Level]。CurrentMember.Member\u Key='FirstSet'

用于使用

is

运算符的特定成员，例如

[Level].[Level]。CurrentMember是[Level].[Level].[Level]。[FirstSet]

这些NULL语句的用途是什么？

成员[Level].[Level 1].[FirstSet]为NULL

我尝试用is运算符替换，但无效。NULL成员的用途只是为[Common CrossJoin set]（或[Level].[Level 2].成员）中的每个成员创建一个空行，其中包含特定的集合。为什么不起作用？是检查成员之间平等性的标准方法，速度会更快：是的，我知道。可能是因为本例中的成员为空，这就是为什么我通过名称设置的成员密钥进行比较。无论如何，此算法的比较部分不是瓶颈。总执行时间大约需要60-100毫秒离子时间，但它只是百分之几。你认为，也许还有其他方法可以从根本上重写查询？嗨，whytheq，谢谢你的回答。我理解这个解决方案的想法，并在我的查询中实现了它，所以结果是一样的，但到目前为止性能没有任何改善。甚至计算出的单元格数也是一样的在MdxStudio中几乎相同。您好，whytheq，谢谢您的回答。我理解了此解决方案的思想，并在查询中实现了它，因此结果相同，但到目前为止性能没有任何改进。甚至在MdxStudio中计算的单元格数也几乎相同。