IBM Cognos TM1 FEEDER 最佳实践——Feeder经验总结

简介：
如示例所示，这是使用乘法因子为 TM1 Cube Feeds 的标准方法。然而，这可能导致 Overfeed 现象，但通常不会严重影响性能。除非采用条件性 Feeder 来处理，否则 Overfeeder 可能无法完全消除这些运算后的立方体中的溢出状态。为了缓解这一问题，可以考虑将最可能为零的变量作为 Feeder 设置目标。这个方法同样适用于另一个 FEEDER 原则：通过将变量 A 设定为零，在 Overfeeder 立方体中仍可观察到其溢出状态。这是因为一旦某个单元被 feeder 设置，该单元的数据就会一直被 fed，直到 TM1 服务器回收或执行 TurboIntegrator 函数 CubeProcessFeeders()为止。 在 IBM Cognos TM1 中，FEEDERS 是一种优化技术，旨在解决因规则计算导致的立方体性能下降的问题。具体而言，在立方体中存在某些基于规则的计算，这些规则可能会影响数据稀疏性，从而对系统性能造成负面影响。TM1 的计算引擎通过稀疏数据聚合算法来提升效率，但一旦应用了规则计算，则会自动禁用这一优化机制，因为这可能导致错误的结果汇总。为了应对这一挑战，FEEDERS 被引入并被设计为确保这些单元在聚合过程中不会被遗漏，同时保持稀疏数据聚合算法的高效执行能力。FEEDERS的主要作用是在计算过程中对由规则产生的值进行标识和包含，从而确保这些值在聚合运算中被适当处理，有效防止了性能明显降低。仅适用于叶级单元而非汇总单元，在需要时可结合合并元素指定多个叶级单元。通常建议采用带有条件控制的FEEDER，在满足特定条件时才进行数据注入。例如，仅在特定条件下实施喂入操作，这有助于进一步提升系统性能。SKIP_CHECK是一个与FEEDERS紧密相关的关键术语。在默认设置下，TM1生成的规则文件通常会关闭SKIP_CHECK功能，这会导致稀疏数据聚合算法无法正常运行。配置SKIP_CHECK参数后，该算法会被重新激活，并使分析处理速度显著提升。尽管单独启用SKIP_CHECK功能无法有效优化系统性能，但结合FEEDERS配置方案则能更全面地提升规则计算效率。在实际操作中，掌握FEEDERS的工作运作机制及其适用场景至关重要。例如，在高度稀疏的立方体架构下，并且涉及大量基于规则的计算任务时，采用FEEDERS与SKIPCHECK功能组合能够带来明显提升的性能表现。相反，面对数据密度较高或不具备规则计算需求的稀疏立方体，可能无需使用FEEDERS，因为这类场景下稀疏数据聚合算法已经具备足够的处理效率。IBM Cognos TM1的FEEDERS最佳实践旨在为开发者提供有效的TM1立方体管理与优化策略，以确保数据计算的精确性和系统的稳定运行。遵循这些最佳实践能够有效规避由复杂规则计算引发的系统性能问题，并显著提升OLAP系统的响应速度和用户满意度。在设计和维护TM1解决方案时，正确实施这些最佳实践是提升TM1系统性能的关键。