Cognos8 OLAP报表优化技巧：性能提升策略

"这篇文档详细介绍了如何优化Cognos 8报表系统的性能，特别是针对OLAP（在线分析处理）操作，提供了多种调整策略，包括增强数据库访问速度、增大缓存容量、启用多CPU数据处理以及调整数据提交量等。" 在OLAP及Cognos 8报表性能调节方面，有几个关键的优化点可以显著提升系统效率： 1. 提高访问数据库速度：通过修改cer*\bin\cogdm**.ini文件中的FetchNumberofRows参数，如在Oracle数据库情况下，修改cogdmor.ini文件，取消FetchNumberofRows行的注释并将数值增大，例如设置为2000，这样每次查询将从数据库一次性获取更多的数据，减少数据库交互次数，从而提升性能。不同数据库的配置可能有所不同，但原理相似。 2. 加大缓存：在cer*\bin\Cer*.ini文件中调整[Services]下的SortMemory和[PowerPlayDataServer]下的WriteCacheSize。例如，SortMemory设置为系统空闲内存的10%至8%，而WriteCacheSize则根据立方体（Cube）大小预估设定。在2GB内存的系统中，如果剩余800MB空闲内存，可以分别设置SortMemory为512MB和WriteCacheSize为80MB，以提高数据处理和存储的效率。 3. 启用多CPU读取数据源：在Transformer组件中，启用DataSource的多处理选项，使得在读取大型数据源时能充分利用多核CPU的优势，尤其在处理巨型文本数据源时，性能提升显著。 4. 调节Transformer每次提交数据量：修改cerx\bin\trnsfrmr.ini文件中的MaxTransactionNum参数，将其值增大，例如设置为1000000，减少Cube构建过程中向数据库提交的事务次数，进一步缩短处理时间。 5. 恰当放置数据：在设计数据模型时，合理组织数据层次和结构，避免不必要的计算和重复数据传输，可以显著提升OLAP查询性能。例如，将常用和复杂计算的度量放在较低的层次，减少计算量；优化数据源结构，避免冗余数据。 6. 数据预处理：对大型数据源进行预处理，如数据清洗、汇总和索引，可以减轻Cognos在运行时的压力，提高报表生成速度。 7. 分布式处理：如果可能，可以考虑采用分布式计算架构，将数据处理负载分散到多个服务器上，提高整体系统处理能力。 8. 监控和调整：定期监控系统性能，分析瓶颈，针对性地调整配置和优化策略，持续优化报表性能。 以上这些方法都是为了提升Cognos 8报表系统在处理大量数据时的响应速度和处理能力，确保用户能够快速获取到所需信息，提高工作效率。在实际应用中，需要结合具体环境和需求进行灵活调整，以达到最佳的性能效果。