Cognos Cube的常遇问题

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1、1.与数据相关的考虑事项   对源数据进行分析是确定数据质量、存储方式、源数据类型和所需准备工作的重要一步。   1.1清洁合并数据   对数据进行预处理可以带来性能上的提高:   ·如果源数据只含有模型所需的信息,将会加快Transformer的读取时间。例如,如果在数据源中包含了一些没有用的列,那么即使在模型中没有用到这些列,Transformer也会花费额外的时间对它们进行处理。   ·数据合并可以减少被读取的记录的数量。Transformer读取的记录数量越少,PowerCube生成的时间也就越短。   1.1.1提示   ·当设计将在Tr

2、ansformer中所使用的数据源时,要尽量只包含那些生成模型所需的列,使处理时间最小化。如果包含了不需要的列,可能就会对数据源的处理时间产生影响。   ·在可能的情况下,请保持Transformer模型中的类别结构,这样就可以减少对它们进行重建所需的多余的处理过程。   ·如果模型中包含了较长的描述,我们推荐您使用已经含有和描述相关联的类别的模型来生成PowerCubes。   1.2定时(Timing)   定时控制(在数据源属性页上)可以控制Transformer在什么时候对数据源进行处理。   首先应该执行结构型数据源来创建模型中的类别结构

3、。完成这一步后,如果在PowerCube生成过程中不需要执行它们(数据源中没有添加新的类别,并且含有这些类别的模型已经得到保存),那么可以将数据源的定时功能(timing)设置如下:   有些结构型数据源代表一种易变动的结构,这种结构需要在每次生成PowerCube时对这些类别进行更新。可以将这种类型的数据源的定时功能设置为在创建PowerCube的类别生成阶段来运行。   事务型数据源随着每次生成PowreCube时度量值所需的新数据的变化而不断发生变化。事务型数据源在PowerCube创建过程中执行来提供度量值:   1.3验证类别唯一性,最大

4、化数据访问的速度   在数据源属性页上有两个用于唯一性验证的设置。默认的属性设置为VerifyCategoryUniqueness。对于所提供的列与含有唯一层的维度中的层相关联的数据源,推荐使用该项设置。通常这些数据源为结构型数据源。   如果设置为VerifyCategoryUniqueness并且Transformer检测到在一个标识为“Unique”(层属性)的层上有两个类别具有相同的源值,就会返回以下错误信息:   (TR2317)Thelevel'City'isdesignatedasunique.Sourcevalue'GreenBay

5、'wasusedinanattempttocreateacategoryinthepath(Bystate,Illinois,GreenBay).'GreenBay'alreadyexistsinlevel'City'inthepath(Bystate,Wisconsin,GreenBay).   (TR0136)Auniquenessviolationwasdetected.Theprocesshasbeenaborted.   例如,State维度在City层上被设置为Unique:   该错误表示在City层下存在第二个GreenBay实例(

6、本例中为Illinois)。例如,如果您的源数据如下:   Measure,State,City   1,Wisconsin,GreenBay   2,Wisconsin,Appleton   3,Illinois,GreenBay   当在City层上没有选定“Unique”时,维度视图显示为:   当在City层上选定“Unique”,过程会被中断,维度视图显示为:   如果您确定模型数据源中的值被映射到层的唯一类别中,则可以设置MaximizeDataAccessSpeed属性。当启用该属性时,唯一性验证将会将到最低,数据源处理的性能将会提高

7、。Transformer不会不停的对现有值和类别值进行验证。这就意味着性能可以得到极大的提高。   警告!如果启用了MaximizeDataAccessSpeed,而在数据中存在违反唯一性的问题,Transformer将不会通知您。会造成在PowerCube中产生类别丢失和值不准确的问题。   使用和上面相同的例子,如果启用了MaximizeDataAccessSpeed并且City层被设置为“Unique”,Transformer将不会通知您GreenBay存在于两个不同的State(Wisconsin和Illinois)下,PowerPlay中

8、的最终结果如下:   注意:上面的交叉表中不存在Illinois   如果删除City层的唯一性并对立方体进行重建,Pow

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