聚集列存储索引是否会影响最终用户的 SSAS 性能查询，如何解决此问题？ 在此处阅读以下文章 排序顺序如何影响 SSAS 查询客户用户性能。
有没有办法解决这个问题？
重新生成 SSAS 索引/聚合是否有效？已知处理从数据仓库到 SSAS 的多维数据集的时间可能会受到影响。真正关心的是最终用户 SSAS 查询体验。
当前在 SSAS 多维数据集中实现多维模型。
- 将关系源切换到列存储索引后，多维数据集处理速度较慢，并生成更大的度量值组
嗯，这取决于。让我们从问题定义开始。
- SSAS 多维在处理步骤中馈送有序数据时性能更好。本文提供了原因和有关数据排序的见解。
- SSAS 索引和聚合处理不会修复未排序的源数据;因此，它不会修复上述问题。这些处理任务基于接收的数据构建工件，并且无法解决数据本身的问题。
- MS SQL 列存储索引大致是一种新的存储技术 - 应用于堆表的列存储压缩。与具有聚簇索引的表相比，这提供了快速插入(无需索引，无需预排序)。缺点 - 对具有聚集索引的表进行SELECT查询可能会返回在聚集索引基上排序的行(除非使用ORDER BY语句设置排序)，而对聚集列存储表的相同查询将生成未排序的数据。
使用聚集列存储索引的未排序数据问题不仅会影响 SSAS，还会在 CCI 可以执行所谓的段消除时降低查询性能。有一些技术可以解决这个问题 - 在将常规表转换为 CCI 之前对数据进行排序，或者在加载到 CCI 表时对数据进行排序。 - 您提到的讨论的主要问题是数据排序是通过SQL级别的附加视图完成的。然后，作者在 SSAS 上定义分区，并报告 SSAS 生成的查询具有次优执行计划。
关于无序数据的 SSAS 性能。它肯定会是次优的，但在多大程度上呢？事实上，只有测试才能显示它;它可能取决于多种因素 - 初始数据集，多维数据集设计，最终用户查询。立方体结构的增长会减慢运营速度，但会减慢多少？根据经验 - 如果多维数据集为 100+ GB，并且其最大的分区/度量值组超过 SSAS 使用的 RAM 的 10%，我会费心并努力提供数据排序。在其他情况下，我不会为这个问题而烦恼。
从 CCI 订购数据。首先，避免过时的语法
SELECT TOP 2147483647 ... FROM ... ORDER BY ...
使用符合 ANSI 标准且限制较少
SELECT ... FROM ... ORDER BY ... OFFSET 0 ROWS
关于在 SSAS 分区定义中使用时的次优执行计划。不幸的是，SSAS查询生成引擎不允许神奇的option (recompile)。同样，如果这是一个严重的问题 - 定义一个表值函数(参数视图)以实现最佳执行计划，并在 SSAS 分区定义中使用此 TVF。
如果这是项目的第一次实施 - 我会不采取此类措施并将其报告为项目风险，需要注意 去生产 并可能 - 之后的额外努力。
遗憾的是，重新生成 SSAS 索引/聚合不会改善这种情况。在馈送到 SSAS 时，您需要在数据库查询级别对数据进行预排序。