Hva er en anbefalt beste praksis når du bestiller dimensjoner i en kube?
Hva er en anbefalt beste praksis når du bestiller dimensjoner i en kube?

Video: Hva er en anbefalt beste praksis når du bestiller dimensjoner i en kube?

Video: Hva er en anbefalt beste praksis når du bestiller dimensjoner i en kube?
Video: 🔴 RDD webinar: how to raise awareness among healthcare providers? 2024, November
Anonim

Vi generelt anbefale som du rekkefølge de dimensjoner som følger: minste sparsomme til største sparsomme, etterfulgt av minste tette til største tette. Det kreves imidlertid en viss fleksibilitet.

Dessuten, hva vil skje når en modellerer optimaliserer rekkefølgen av dimensjoner i en kube?

Når du optimalisere rekkefølgen av dimensjoner i en kube , TM1 gjør ikke endre den faktiske rekkefølge av dimensjoner i kube struktur. TM1 gjør endre veien dimensjoner bestilles internt på serveren, men fordi kube strukturen er ikke endret, noen regler, funksjoner eller applikasjoner som refererer til kube forbli gyldig.

Videre, hva er en sparsom dimensjon i tm1? Sparsomhet . EN sparsom kube er en kube der antallet fylte celler som en prosentandel av det totale antallet celler er lavt. Når du konsoliderer data i kuber som har regler definert, TM1 slår av dette sparsom konsolideringsalgoritme fordi en eller flere tomme celler kan beregnes av en regel.

I tillegg, hva er en kube i tm1?

TM1 kuber finnes i IBM Cognos TM1 løsning. EN TM1 kube er en flerdimensjonal database som må inneholde minst 2 dimensjoner og 1 fakta. Dataene lastes inn i kube ved å bruke en turbo-integratorprosess. Hver kube kan utvides for å se alle dimensjonene som utgjør kube.

Hva står tm1 for?

Tabellbehandler 1

Anbefalt: