Indizes:

Mit wachsender Anzahl der Datensätze im InfoCube kann sowohl die Lade- also auch die Query-Performance beeinträchtigt werden. Dies ist auf den steigenden Systemaufwand für die Indizespflege zurückzuführen. Um dies zu beheben, können Sie die in der Administration der InfoCubes die Sekundärindizes der F- und E-Faktentabelle und die Aggregatstabellenindizes prüfen, löschen, reparieren oder bei Bedarf neu aufbauen.

Wenn die F-Faktentabelle Ihrer InfoCubes in unkomprimierter Form klein ist, dann sollten Sie die Sekundärindizes vor dem Laden löschen und sie direkt nach dem Laden wieder aufbauen. Das geht bei einer kleinen F-Faktentabelle schneller als das Angleichen. Klein bedeutet, dass die Anzahl der geladenen Sätze größer ist als die Anzahl der vorhandenen Sätze in der F-Faktentabelle. Für Standard InfoCubes setzt paralleles Laden das Löschen der Indizes voraus.

Weitere Informationen: InfoCube Performance

Aggregate:

Beim Laden von Daten in Aggregate können Sie einige Punkte beachten, um eine gute Performance zu erhalten.

Weitere Informationen: Effizientes Laden von Daten in Aggregate

Diverse Einstellungen zu Indizes/Aggregaten/Statistiken:

In der InfoCube-Modellierung können Sie noch verschiedene weitere Einstellungen vornehmen.

Weitere Informationen: InfoProvider-Eigenschaften

Line Item und hohe Kardinalität:

Wenn Ihr InfoCube eine Dimension hat, die fast genauso viele Einträge besitzt wie die Faktentabelle selbst, dann sollten Sie für diese Dimension das Kennzeichen Line Item bzw. hohe Kardinalität setzen, um die Performance zu optimieren.

Weitere Informationen: Line Item und hohe Kardinalität

Änderungslauf:

Wenn sich Hierarchien und Attribute von Merkmalen eines InfoCubes, zu dem es Aggregate gibt, geändert haben, werden Strukturänderungen in den Aggregaten nötig, um die Daten entsprechend anzupassen. Beachten Sie, dass bei einer Strukturänderung sämtliche von den Änderungen an Hierarchien und InfoObjects betroffenen Aggregate aller InfoCubes angepasst werden. Dies kann längere Zeit in Anspruch nehmen.

Beachten Sie daher Folgendes:

Nummernkreispuffer:

Beim Laden großer Datenmengen in einen InfoCube sollten Sie den Nummernkreispuffer für die entsprechenden Dimensionen erhöhen. Wenn möglich, setzen Sie ihn nach dem Laden wieder zurück, um unnötigen Speicherverbrauch zu vermeiden.

Weitere Informationen finden Sie im SAP Hinweis 130253.

Komprimieren:

Beim ersten Komprimieren der Daten eines InfoCubes sollten Sie nur einen Request auswählen. Nach der ersten Komprimierung können Sie dann mehrere Requests zur nächsten Komprimierung auswählen.

Wenn das Komprimieren recht lange dauert, dann können Sie die Performance in folgendem Fall optimieren: Wenn die Daten, die Sie in den InfoCube laden, disjunkt zu den Daten anderer Requests sind. Disjunkt heißt hier, dass alle Sätze eines Requests sich in mindestens einer benutzerdefinierten Dimension unterscheiden müssen.

Weitere Informationen finden Sie im SAP Hinweis 375132.

Bestände:

Wie Sie die Ablage von Beständen im BI-System modellieren, hängt von Ihrem Szenario ab. Wenn sich die Bestände selten ändern, dann sollten Sie sich für die Bestandsführung mit Bestandskennzahlen entscheiden. Wenn sich die Bestände häufig ändern, dann sollten Sie sich für die Bestandsführung mit normalen Kennzahlen, also Flusskennzahlen entscheiden.

Weitere Informationen: Bestände