Auswahl der MDC-Dimensionen 

Gehen Sie bei der Auswahl der MDC-Dimensionen wie folgt vor:

●      Wählen Sie Dimensionen aus, auf denen Sie in Ihren Abfragen häufig einschränken.

●      Wählen Sie Dimensionen mit einer geringen Kardinalität aus.

Die MDC-Dimension wird auf der Spalte mit den Dimensionsschlüsseln (DIMID) angelegt. Die Kardinalität ist durch die Anzahl verschiedener Kombinationen in den Merkmalen der Dimension bestimmt. Wählen Sie daher eine Dimension mit einem oder nur wenigen Merkmalen aus und mit nur wenigen verschiedenen Merkmalswerten.

Line Item Dimensionen sind in der Regel nicht geeignet, da sie meist ein Merkmal mit hoher Kardinalität besitzen.

Möchten Sie eine MDC-Dimension gezielt auf ein Merkmal mit geringer Kardinalität anlegen, können Sie dieses Merkmal als eine Line Item Dimension im InfoCube definieren. Dies weicht zwar von der generellen Regel ab, dass Line Item Dimensionen Merkmale mit sehr hoher Kardinalität enthalten, hat aber speziell für das mehrdimensionale Clustering den Vorteil, dass die Faktentabelle anstelle von Dimensionsschlüsseln die SID-Werte dieses Merkmales enthält und die Datenbankabfrage direkt auf diese SID-Spalte eingeschränkt werden kann.

●      Sie können nicht mehr als drei Dimensionen, inklusive der Zeitdimension, auswählen.

●      Vergeben Sie die Ordnungsnummern nach den folgenden Kriterien:

○       Sortieren Sie die Dimension nach der Häufigkeit Ihres Vorkommens in Abfragen, d.h. vergeben Sie die niedrigere Ordnungsnummer an das InfoObject, das häufiger in Abfragen vorkommt.

○       Sortieren Sie die Dimensionen nach ihrer Selektivität, d.h. vergeben Sie die niedrigere Ordnungsnummer an die Dimension mit den meisten verschiedenen Datensätzen.

Beachten Sie, dass für jede Wertekombination in den MDC-Dimensionen mindestens ein Block angelegt wird. Dieser Speicherbereich wird unabhängig von der Anzahl der Datensätze, die die gleiche Wertekombination in den MDC-Dimensionen besitzen, reserviert. Reicht die Anzahl der Datensätze mit gleicher Wertekombination nicht aus um einen Block vollständig zu füllen, bleibt der freie Speicher ungenutzt, da Datensätze mit einer anderen Wertekombination in den MDC-Dimensionen nicht in den Block geschrieben werden können.

Wenn es für jede im InfoCube vorkommende Kombination in den ausgewählten MDC-Dimensionen jeweils nur wenige Datensätze gibt und somit die meisten Blöcke ungenutzten, freien Speicher enthalten, wird unnötig viel Speicherplatz für die Faktentabelle verbraucht. Dabei verschlechtert sich auch die Perfomance von  Tabellenabfragen, weil viele, nur wenig gefüllte Seiten gelesen werden müssen.

Beispiel

Die Größe eines Blockes richtet sich nach der PAGESIZE und der EXTENTSIZE des Tablespace. Die PAGESIZE für den Faktentabellen-Tablespace, der der Datenklasse DFACT zugeordnet ist, beträgt standardmäßig 16K. Bis zum Release SAP BW 3.5 war der Standardwert für EXTENTSIZE 16. Ab dem Release SAP NetWeaver 7.0 ist der neue Standardwert für EXTENTSIZE 2.

Bei einer EXTENTSIZE von 2 und einer PAGESIZE von 16K ergibt sich ein Speicherbereich von 2 * 16K = 32K, der pro Block reserviert wird.

Die Breite eines Datensatzes richtet sich nach der Anzahl Dimensionen und nach der Anzahl Kennzahlen im InfoCube. Ein Dimensionsschlüsselfeld belegt 4 Byte und eine Dezimalkennzahl 9 Byte.

Enthält beispielsweise ein InfoCube 3 Standarddimensionen, 7 Kundendimensionen und 30 Dezimalkennzahlen benötigt ein Datensatz 10 * 4 Byte + 30 * 9 Byte = 310 Byte. In einen Block der Größe 32K können somit 32768 Byte / 310 Byte ~ 105 Datensätze geschrieben werden.

Sind für diesen InfoCube das Zeitmerkmal Kalendermonat (0CALMONTH) und eine Kundendimension als MDC-Dimensionen ausgewählt, sollten pro InfoPaket, pro Kalendermonat und pro Dimensionsschlüssel der Kundendimension mindestens 100 Datensätze existieren, um den allokierten Speicherplatz in der F-Faktentabelle optimal zu nutzen. In der E-Faktentabelle gilt dies pro Kalendermonat und pro Dimensionsschlüssel der Kundendimension.