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聚集及多立方体 从事过数据库性能管理的朋友都知道，如何提高数据库系统的性能，这是一个让人着迷的话题，很多初级DBA特别崇拜富有经验的DBA短时间把查询性能提高好几个数量级的“佳作”，想象他们是否拥有独到的经验。我以前有过一段时间从事数据库管理，如何提高数据库系统性能尤其是查询性能，其实有简单的道理：第一点：保证“系统”（同时包含操作系统，数据库系统，也包括网络系统）运行在正常的状态，有遇到“发狂”的进程消耗太多的系统资源（内存，CPU,网络带宽），要深入探究原委，加以排除。第二点：要提高查询效能，根本的原则不外乎两点：让数据库引擎扫描的数据块的数量尽可能的少；让查询尽可能的并行（常理条件下，2个人同时干活一般要比一个人干活块）。第三点：要有“平衡术”；本章节中要讲述的“聚集”同数据库中“物化视图”或者“实体化视图”背后的概念一致，通过预先运算，额外的存贮空间，来让查询时，数据库引擎扫描的数据块尽可能的少；本章节中要讲述的“多立方体”上建立的查询，一般表现为成员立方体上的查询连接，这种查询会自动的分化为成员立方体上的子查询，这些子查询可以“并行”执行，从而提高查询性能；顺带说一下，“并行”执行也要讲究平衡术，在CPU/Memory足够条件下，“并行”执行能够很好提高性能，如果资源不够条件下，反而不要并行执行查询。这和我们生活中最简单道理一样(我每天要遇到这样的问题)：一座很宽的大桥，当然适合很多车辆并行通过，如果大桥不够宽阔或者入口处同时有很多道路，这时候，红绿灯来控制轮流进桥（减少并行查询度）比大家同时想挤进来（扩大并行查询度），效果更好。 题外话（扯远了，跑题了！）我在想，如何解决超级大城市的交通问题(举办一个具有广泛性参与者Forum,我已经看到过这样的电视节目)？如何提高数据库的性能（我们举办一个Workshop）？最后分别得到的结论/观点在概念/理论上具有极大的类似性。我曾经想完成一个《Oracle性能优化培训在线视频教程》，我就想利用这样的思路来讲述。 本部分内容视频中所用的CVS文件 ?类型 ?标题 ?大小 ?附件 创建多立方体时所用CVS文件： IC_DEMOBC_Delivery.csv ?1K ?附件 论坛上关于MultiCube的讨论参考： MultiCube_REF.zip ?1K 本文内容来自Askguoyu网站的《SAP BW顾问课程》： /sap/bwindex.htm