聚合函数在不频繁变化的大型数据集上的性能

Question

我需要从夜间批量更新的数据中提取一些管理信息(MI)。我将使用聚合函数从具有数十万行和潜在的数百万行的表中生成MI。信息将显示在网页上。

这里的关键因素是Server处理聚合函数的效率。

在生成数据时，我面临两个选择：

1. 编写存储的过程/视图，以从原始数据生成信息，每次访问页面时都调用原始数据。
2. 创建每天刷新并充当MI缓存的表。

最好的方法是什么？

Answer 1

如果数据在一天中没有变化，则在夜间加载期间缓存这些值。它将使检索速度快得多。必要的时候我非常喜欢汇总表。在你的情况下，他们是必要的！

您可能想了解的一件事是，因为您拥有Server。通过创建多维数据库或多维数据集，这些聚合都是自动发生的，您可以向下钻取数据，并在数据中以最快的速度找到数字，而不是试图编写包含所有这些数字的报告。花10分钟和观看介绍视频的时间，我想你会得到一个真正的欣赏的SSAS的力量。

Answer 2

这听起来像一个分析服务立方体实际上是最适合你的问题。数据集处理可以在发生数据加载后运行，以聚合数据以供以后使用。

但是，您也可以使用索引视图，如果设计正确，并与NO展开表提示一起使用，则可以显著提高性能。

SQL 2005索引视图

SQL 2008索引视图