где скорость получения информации часто является решающим фактором, производительность MDX-запросов играет ключевую роль. Даже самый элегантный и логически верный запрос может оказаться бесполезным, если его выполнение занимает слишком много времени. Оптимизация MDX — это не просто набор технических приемов; это искусство и наука, позволяющие извлекать максимальную выгоду из ваших OLAP-кубов, таких как куб AdventureWorks, обеспечивая быстрый доступ к критически важным бизнес-инсайтам.

Представьте себе, что вы в AdventureWorks, и ваш руководитель ждет ежеквартальный отчет по продажам. Если ваш запрос MDX выполняется несколько минут или даже часов, это не только замедляет процесс принятия решений, но и подрывает доверие к аналитической системе. Медленные запросы могут привести к тому, что пользователи будут избегать использования куба, предпочитая менее точные, но более быстрые методы.

В этой статье мы подробно рассмотрим ключевые стратегии и лучшие практики для оптимизации MDX-запросов. Мы поговорим о том, как писать эффективный код, как использовать мощные директивы NON EMPTY и NonemptyBehavior для борьбы с разреженностью данных, и как оптимизировать операции сортировки и суммирования.
Как подчеркивается в 'MDX Solutions', "производительность MDX-запросов напрямую зависит от понимания того, как движок OLAP обрабатывает данные, и от умения использовать это знание для написания эффективного кода".

Прежде чем углубляться в конкретные методы, важно понять, что влияет на производительность MDX-запросов:

1.     Размер куба и разреженность данных: Большие кубы с большим количеством измерений и мер, особенно если они сильно разрежены (много пустых ячеек), требуют больше ресурсов для обработки.
2.     Дизайн куба: Эффективность агрегаций, правильное проектирование измерений и иерархий, а также использование атрибутивных отношений играют огромную роль.
3.     Сложность MDX-выражений: Чем сложнее расчетные элементы, наборы и условия фильтрации, тем больше вычислений требуется.
4.     Количество возвращаемых ячеек: Чем больше ячеек возвращает запрос, тем дольше он выполняется и тем больше данных передается по сети.
5.     Контекст вычисления: Понимание, как MDX вычисляет выражения в различных контекстах, помогает избежать избыточных вычислений.

Наша цель — минимизировать количество вычислений и объем передаваемых данных, при этом получая точные результаты.

Директива NON EMPTY — это, пожалуй, самый важный инструмент для оптимизации MDX-запросов, особенно при работе с разреженными кубами (а большинство реальных кубов разрежены). Она позволяет исключить из результата запроса строки или столбцы, которые содержат только пустые (NULL) значения.

Почему это важно?
В OLAP-кубе, таком как AdventureWorks, может быть огромное количество потенциальных комбинаций членов измерений, для которых нет фактических данных. Например, определенный продукт мог не продаваться в конкретном регионе в определенный месяц. Без NON EMPTY MDX будет вычислять и возвращать эти пустые ячейки, что приводит к:
●       Избыточным вычислениям: Движок тратит время на поиск и обработку ячеек, которые в итоге окажутся пустыми.
●       Увеличению объема данных: Больше данных передается по сети, что замедляет работу клиентских приложений.
●       Загроможденным отчетам: Пустые строки и столбцы делают отчеты нечитаемыми.

Применение NON EMPTY:
NON EMPTY применяется непосредственно перед набором на оси.

Пример 1: Продажи AdventureWorks по подкатегориям продуктов и городам с исключением пустых срезов
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY CrossJoin(
   [Product].[Subcategory].Members,
   [Geography].[City].Members
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       Без NON EMPTY, этот CrossJoin вернул бы каждую подкатегорию продукта, скомбинированную с каждым городом, даже если в этом городе не было продаж данной подкатегории в 2007 году.
●       NON EMPTY гарантирует, что в результирующем наборе на оси ROWS будут только те комбинации подкатегорий и городов, для которых есть непустые значения [Measures].[Sales Amount] в 2007 году. Это значительно сокращает размер результирующей таблицы и ускоряет запрос.

Лучшие практики для NON EMPTY:
●       Применяйте всегда: Если вы не ожидаете и не хотите видеть пустые ячейки, всегда используйте NON EMPTY на всех осях (COLUMNS, ROWS, PAGES).
●       Порядок имеет значение: NON EMPTY должен быть первым оператором на оси. Например, NON EMPTY Order(...) ON ROWS будет работать быстрее, чем Order(NON EMPTY ..., ...) ON ROWS, потому что фильтрация пустых ячеек произойдет до сортировки, уменьшая объем данных для сортировки.

В некоторых случаях, особенно с расчетными элементами, NON EMPTY может работать не так, как ожидается, если движок не знает, как расчетный элемент взаимодействует с пустотой. Для этого существует свойство NonemptyBehavior.
NonemptyBehavior — это свойство, которое можно установить для расчетного элемента (обычно меры) в MDX-скрипте куба. Оно указывает движку OLAP, какая базовая мера или набор мер должен использоваться для определения пустоты при применении NON EMPTY.

Когда это нужно?
Если ваш расчетный элемент всегда будет пустым, когда пуста определенная базовая мера, вы можете указать эту меру в NonemptyBehavior. Это позволяет движку не вычислять расчетный элемент для пустых ячеек, значительно ускоряя запросы, использующие NON EMPTY с этим расчетным элементом.

Пример (концептуальный, так как NonemptyBehavior задается в скрипте куба):
Предположим, у нас есть расчетная мера [Measures].[Sales Per Order], которая вычисляется как [Measures].[Sales Amount] / [Measures].[Order Quantity]. Если [Sales Amount] и [Order Quantity] пусты, то и [Sales Per Order] будет пустым.
В MDX-скрипте куба для этой расчетной меры можно было бы указать:
CREATE MEMBER CURRENTCUBE.[Measures].[Sales Per Order] AS
 IIF(
   [Measures].[Order Quantity] = 0,
   NULL,
   [Measures].[Sales Amount] / [Measures].[Order Quantity]
 ),
 NON_EMPTY_BEHAVIOR = { [Sales Amount], [Order Quantity] };


Разбор:
●       NON_EMPTY_BEHAVIOR = { [Sales Amount], [Order Quantity] }: Это указывает движку, что если [Sales Amount] и [Order Quantity] пусты, то [Sales Per Order] также будет пустым. Движок может использовать эту информацию для оптимизации, избегая вычисления [Sales Per Order] для ячеек, где эти базовые меры уже пусты.

Важно: NonemptyBehavior применяется к расчетным элементам, определенным на уровне куба. Для расчетных элементов, определенных в запросе (WITH MEMBER), это свойство не применимо. Однако понимание его принципов помогает писать более эффективные выражения, которые естественным образом учитывают пустоту.

Помимо NON EMPTY, существует ряд общих советов, которые помогут вам писать более производительные
MDX-запросы.

1.     Минимизируйте количество возвращаемых ячеек:
○       Фильтруйте рано: Используйте WHERE Clause для максимально ранней фильтрации всего куба. Это уменьшает объем данных, с которыми приходится работать на осях.
○       Будьте специфичны: Вместо [Product].[Product].Members используйте [Product].[Product].[Product Name].Members только если вам нужны конечные продукты. Если достаточно категории, используйте [Product].[Category].Members.

2.     Оптимизируйте использование функций:
○       Избегайте ненужных итераций: Функции, которые итерируют по большим наборам (Filter(), Generate(), Sum() по набору), могут быть медленными. Старайтесь минимизировать размер наборов, по которым происходит итерация.
○       Используйте IIF для деления на ноль: Всегда проверяйте делитель на ноль (IIF(Denominator = 0, NULL, Numerator / Denominator)). Это не только предотвращает ошибки, но и может помочь движку в оптимизации.
○       Предпочитайте встроенные функции: MDX имеет множество встроенных функций (например, для анализа времени). Они обычно оптимизированы и работают быстрее, чем их самописные аналоги.
○       Осторожно с EXISTING: Функция EXISTING возвращает набор членов из текущего контекста. Она может быть очень мощной, но ее неправильное использование может привести к неожиданным результатам или проблемам с производительностью, если контекст слишком широк.

3.     Используйте именованные наборы (WITH SET) и расчетные элементы (WITH MEMBER) с умом:
○       Читаемость и повторное использование: Именованные наборы и расчетные элементы улучшают читаемость и позволяют повторно использовать сложную логику. Это косвенно влияет на производительность, упрощая отладку и поддержку.
○       Избегайте "цепных" вычислений: Если один расчетный элемент ссылается на другой, который ссылается на третий, это может создать цепочку зависимостей, которая усложняет оптимизацию для движка. Старайтесь минимизировать глубину таких цепочек.

4.     Понимание контекста вычисления:
○       MDX вычисляет выражения в контексте каждой ячейки. Понимание, как этот контекст формируется (осями, слайсером, функциями), критически важно. Ошибки в контексте могут привести к неверным результатам или избыточным вычислениям.
○       Используйте CurrentMember для ссылки на текущий элемент в итерации, чтобы обеспечить контекстную точность.

Операции сортировки (Order()) и суммирования (Sum() по набору) могут быть одними из самых затратных с точки зрения производительности, особенно на больших наборах.

Оптимизация сортировки (Order())

1.     Применяйте NON EMPTY перед сортировкой: Это самое важное правило. Сортировка меньшего набора данных всегда быстрее.
○       Плохо: Order([Product].[Product].[Product Name].Members, [Measures].[Sales Amount], BDESC) (сортирует все продукты, включая те, у которых нет продаж).
○       Хорошо: NON EMPTY Order([Product].[Product].[Product Name].Members, [Measures].[Sales Amount], BDESC) (сначалаудаляетпустыепродукты, затемсортирует).
○       Лучше: Order(NON EMPTY [Product].[Product].[Product Name].Members, [Measures].[Sales Amount], BDESC) (хотя NON EMPTY долженбытьпервымнаоси, внутри Order онможетбытьпримененкнабору, чтобыуменьшитьегоразмерпередсортировкой).

2.     Используйте TopCount() / BottomCount() для "топ-N" выборок: Если вам нужен только определенный "топ-N" элементов, используйте TopCount() или BottomCount() вместо того, чтобы сортировать весь набор, а затем брать первые N. Эти функции оптимизированы для этой задачи.

Пример: Топ-5 самых продаваемых продуктов AdventureWorks за 2007 год
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 TopCount(
   NON EMPTY [Product].[Product].[Product Name].Members, -- Сначала убираем пустые
   5,
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007])
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]

3.     Сортировка по атрибутам: Если возможно, сортируйте по атрибутам, которые имеют индексы в кубе, или по свойствам членов, а не по сложным выражениям.
Оптимизация суммирования (Sum())Функция Sum() в MDX может быть использована для суммирования меры по набору. Ее производительность сильно зависит от размера набора, по которому она итерирует.
1.     Минимизируйте размер набора для Sum():
○       Используйте NON EMPTY: Если вы суммируете по набору, который может содержать пустые элементы, используйте NON EMPTY для создания этого набора.
○       Фильтруйте набор до Sum(): Применяйте Filter() к набору перед передачей его в Sum(), если вам нужно суммировать только подмножество элементов.

Пример: Сумма продаж только для клиентов из Северной Америки в 2007 году
WITH MEMBER [Measures].[Sales North America 2007] AS
 Sum(
   Filter(
[Customer].[Customer].[Customer].Members,
     ([Measures].[Sales Amount], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[North America], [Date].[Calendar Year].&[2007]) > 0
   ),
   [Measures].[Sales Amount]
 )
 , FORMAT_STRING = "Currency"
SELECT
 [Measures].[Sales North America 2007] ON COLUMNS
FROM
 [Adventure Works]

Разбор:
○       Здесь Filter создает набор только тех клиентов, у которых были продажи в Северной Америке в 2007 году, а затем Sum агрегирует [Sales Amount] только по этому отфильтрованному набору. Это гораздо эффективнее, чем суммировать по всем клиентам, а затем пытаться отфильтровать.
2.     Используйте агрегации куба: Если вы часто суммируете одну и ту же меру по определенным измерениям, убедитесь, что в кубе созданы соответствующие агрегации. Это позволяет движку использовать предварительно вычисленные значения, а не пересчитывать их каждый раз.
3.     Избегайте избыточных вычислений внутри Sum(): Выражение, которое суммируется, должно быть максимально простым. Если оно содержит сложные расчетные элементы или функции, это может замедлить итерацию.

Чтобы эффективно оптимизировать запросы, вам нужно уметь измерять их производительность. В SQL Server Analysis Services для этого используются:
●       SQL Server Profiler: Позволяет отслеживать события, связанные с выполнением запросов MDX, включая время выполнения, количество обработанных ячеек и использование кэша.
●       Performance Monitor (PerfMon): Предоставляет счетчики производительности для SSAS, такие как использование CPU, памяти, количество запросов и т.д.
●       DAX Studio (для табличных моделей, но концепции применимы): Хотя DAX Studio в основном для DAX, она имеет мощные функции трассировки и анализа выполнения запросов, которые могут дать представление о производительности и для MDX-подобных запросов.

Регулярный мониторинг поможет вам выявлять медленные запросы и определять области для оптимизации.

Оптимизация MDX-запросов — это непрерывный процесс, требующий глубокого понимания как самого языка, так и архитектуры OLAP-кубов. Применяя лучшие практики, такие как повсеместное использование NON EMPTY, разумное применение NonemptyBehavior (для расчетных элементов куба), а также оптимизация сортировки и суммирования, вы сможете значительно повысить производительность ваших аналитических решений.

Помните, что каждый куб AdventureWorks, как и любой реальный куб, имеет свои особенности и разреженность. Поэтому важно экспериментировать, измерять и адаптировать свои запросы. Эффективные MDX-запросы не только обеспечивают быстрый доступ к данным, но и повышают доверие пользователей к аналитической системе, делая ее ценным инструментом для принятия обоснованных бизнес-решений. Инвестиции в изучение и применение этих методов оптимизации окупятся сторицей, превращая ваши данные в быстрые и действенные инсайты.