Umzug Durchschnitt In Tm1

TM1 Developer Jobs. TM1 Developer Gehalt Trend. Dieses Diagramm bietet die 3-Monats-Gleitender Durchschnitt für Gehälter in permanenten IT-Jobs zitiert TM1 Developer. TM1 Developer Top 8 Job Locations. Die Tabelle unten betrachtet die Nachfrage und bietet einen Leitfaden für den Median Gehälter in IT-Jobs zitiert TM1 Developer innerhalb des Vereinigten Königreichs über die 3 Monate bis 14. März 2017 Die Rank Change Spalte gibt einen Hinweis auf die Veränderung der Nachfrage in jedem Standort auf der Grundlage der gleichen 3 Monate Zeitraum im vergangenen Jahr. Rank Change on Same Period Last Year. Matching Permanent IT Job Ads. Median Gehalt Letzte 3 Monate. TM1 Developer Jobs. TM1 Developer Gehalt Trend. Dieses Diagramm bietet die 3-Monats-Gleitender Durchschnitt für Gehälter in permanenten IT-Jobs zitiert TM1 Developer. TM1 Developer Top 8 Job Locations zitiert. Die nachstehende Tabelle sieht die Nachfrage an und stellt einen Leitfaden für die Mediangehälter dar, die in IT-Jobs zitiert werden, die TM1 Developer innerhalb des Vereinigten Königreichs über die 3 Monate bis zum 14. März 2017 zitieren. Die Rangänderungsspalte gibt einen Hinweis auf die Veränderung der Nachfrage in jedem Standort auf der Grundlage von Die gleiche 3 Monate Zeitraum im vergangenen Jahr. Rank Änderung auf die gleiche Periode Letztes Jahr. Matching Permanent IT Job Ads. Median Gehalt Letzten 3 Monate. IBM Cognos TM1 FEEDERS. In Blick auf Zusammenfassung Ebenen für berechnete Felder jeder Wert ungleich Null wird eine über - feed. Figure 11 zeigt eine Ansicht des IBM Cognos TM1 Würfels Overfeeds, wo AB für P3 überfüllt ist, während es bis zu Q1-10 rollt, obwohl es null im Quellwürfel ist P3 für Jan-10 wurde mit 1 identifiziert, welcher Zeigt an, dass die Zelle überfasst wurde. Abbildung 11 zeigt die Überfütterung von P3 für den 10. Januar. Die Erklärung für die Überfütterung ist die Konstruktion des FEEDER. Das System verwendet den Wert von A, um festzustellen, ob es AB füttern soll Es ignoriert den Wert von B Als Ergebnis wird das System AB, wenn A 0 UND B 0, was zu einer Null A B..As wird später in einem anderen Beispiel gezeigt werden, ist dies die normale Art der Fütterung eines IBM Cognos TM1 Würfel durch Multiplikationsfaktoren Es wird zu einer Überfütterung führen, aber in der Regel nicht in einem solchen Ausmaß, wo es die Leistung stark beeinträchtigt. Sofern nicht bedingte Feeder verwendet werden, kann die Überfütterung nicht immer vollständig aus einem Cube eliminiert werden, wo Multiplikation, Division, Potenzierung oder Andere Operationen finden statt, aber es kann durch die Fütterung der Variablen, die am ehesten Null ist, gemildert werden. Die normale Lösung für die Überfütterung ist die Verwendung von bedingten FEEDERS Bedingte FEEDERS-Set-Bedingungen auf FEEDERS Dieses Beispiel kann auch verwendet werden, um ein weiteres FEEDER-Prinzip zu veranschaulichen A bis null wird immer noch A als überfüttert im Overfeeds-Cube zeigen. Denn sobald eine Zelle gefüttert wird, wird sie immer gefüttert, bis der TM1-Server recycelt wird oder die TM1 TurboIntegrator-Funktion CubeProcessFeeders ausgeführt wird. Method 6 Verwenden Sie den Performance Monitor. This Methode wird nicht speziell zeigen, welche FEEDERS über Fütterung sind, aber es wird eine Vorstellung davon geben, wo man anfängt zu schauen Häufig TM1-Entwickler werden mit einem fertigen oder teilweise fertigen Modell präsentiert, das langsam läuft und eine Menge Speicher ausnutzt. Starten Sie die Leistung Überwachen Sie in TM1 Architect, indem Sie mit der rechten Maustaste auf den Namen des TM1-Servers klicken und den Startmonitor aus dem Menü auswählen, wie in Abbildung 12 gezeigt. Vergewissern Sie sich, dass die Anzeigekontrollobjekte, wie sie unter der Menüoption Ansicht gefunden wurden, aktiviert wurden. Abbildung 12 Das Kontextmenü wird nach rechts angezeigt - Klick auf eine TM1 Server-Instanz. Bestätigen Sie, dass Display Control Objects, wie sie unter der Menüoption View gefunden wurden, aktiviert wurde. Öffnen Sie den StatsByCube-Systemcube in IBM Cognos TM1 Cube Viewer und beachten Sie, dass er die folgenden Informationen zu FEEDERS enthält, wie in Abbildung 13 gezeigt Feeders-Linie zeigt die Anzahl der gespeisten Zellen und Speicher, die von den FEEDERS unter den Spalten mit dem Titel Anzahl der Fed-Zellen und dem Speicher verwendet werden, der für Feeder verwendet wird. Suchen Sie nach Würfeln mit besonders großen Werten unter diesen Spalten Verwenden Sie einen Überfüllungswürfel, wie zuvor in Methode 5 beschrieben, um zu bestimmen Ob oder nicht alle Berechnungen überfressen werden. Figure 13 FEEDER Informationen aus dem TM1 Control Objekt StatsByCube. Method 7 Überprüfen Sie die. Als war der Fall in der vorherigen Methode, diese Methode wird nicht direkt Liste, welche FEEDERS ineffizient sind, aber es wird Bieten einen guten Platz zum Starten in der Datei, das System protokolliert das Laden von jedem der Cubes einschließlich der Auswertung der FEEDERS für jeden Würfel Die Datei befindet sich standardmäßig im TM1 Data Directory für die spezifische TM1 Server-Instanz, die Sie arbeiten Mit den Standorten von TM1 Data Directories sind benutzerdefiniert Mit dem Beispiel PlanSamp TM1 Server, der mit dem Standard IBM Cognos TM1 Installationspaket geliefert wird, befindet sich die Datei standardmäßig in der folgenden Position C Programm. Das folgende Beispiel zeigt ausgewählte Zeilen aus der Datei für Der Würfelname BW COST CALCULATION. Diese Informationen können verwendet werden, um die Zeit zu bestimmen, die es braucht, um die FEEDERS für jeden Würfel zu bewerten. Wenn es lange dauert, die FEEDERS für einen bestimmten Würfel auszuwerten, dann könnte das ein Hinweis darauf sein, dass die FEEDERS enthalten sind In den Würfel sind ineffizient. Defining FEEDERS. Dieser Abschnitt Details die meisten der verschiedenen Arten von Berechnungen und zeigt, wie die konstruktive FEEDER zu konstruieren Als allgemeine Regel, wenn Sie ein Element auswählen, um eine Berechnung zu füttern, wählen Sie das Element, wenn null die Berechnung s Die Ergebnisse sind auch Null. Es ist wichtig zu beachten, dass die Art und Weise, wie ein FEEDER definiert ist, von der Art der Berechnung abhängt. In diesem Abschnitt wird für jede der folgenden Berechnungsarten eine FEEDER-Strategie beschrieben. Wenn die Berechnung eine Kombination der oben genannten ist , Dann wird eine Kombination der entsprechenden FEEDER-Strategien für jede Komponente der Berechnung benötigt. Wie bei den Regeln gibt es zwei Möglichkeiten, den FEEDER 1 zu definieren, indem er den Namen des Mitglieds in eckige Klammern und 2 mit der DB-Funktion einschließt. Es gibt Beispiele für beide In mehreren der folgenden Unterabschnitte. Multiplikation ist die einfachste Berechnung zu füttern Im obigen Beispiel verwenden wir A, um die Berechnung zu füttern Wir könnten auch gewählt haben B Wir hätten entweder eine entweder eine Null A oder eine Null B gewählt haben können Wird die Berechnung auf Null setzen. Um den FEEDER weiter zu optimieren, sollte man das Element auswählen, das am ehesten Null ist. Um dieses Konzept weiter zu klären, werden wir eine typische Umsatzberechnung verwenden. In diesem Beispiel würden wir uns entscheiden Feed-Einheiten, weil Einheiten sind am ehesten Null sein Zum Beispiel werden nicht alle Kunden alle Produkte zu kaufen, so dass eine Menge der Kombinationen wird Null Preis wird höchstwahrscheinlich ungleich Null und vor allem für alle Kombinationen von Produkt und customer. You fixiert Kann auch den FEEDER mit dem DB-Format definieren. Es wäre normalerweise nicht nötig, das DB-Format zu verwenden, es sei denn, du warst. Würfel-Cube-to-Cube-Regeln. Definiere einen bedingten FEEDER. Manipulieren der FEEDERS, damit FEEDER-Elemente mit den Ziel-Elementen übereinstimmen DB-Methode gibt Ihnen mehr Flexibilität, da Sie in der Lage sind, bedingte Anweisungen und IBM Cognos TM1-Regelfunktionen einzubetten. Bitte beachten Sie die nachfolgenden Abschnitte für weitere Details und Beispiele. Die gleichen Prinzipien, die im Abschnitt Multiplikation diskutiert werden, gelten für Division Again, die Wahl von A oder B Ist nicht wichtig bei der Auswahl, welches Element zu füllen Wenn ein Element Null ist, dann wird das Berechnungsergebnis null oder undefined. Here müssen wir beide füttern, weil eine Null A nicht zwangsläufig zwingen wird, dass die Berechnung null ist. Mit Addition sind wir Müssen beide füttern, weil eine Null A nicht zwangsläufig die Berechnung zwingen wird, um Null zu sein. Bedingte Regeln. Um dies zu veranschaulichen, haben wir ein Beispiel gewählt, das üblicherweise bei Budgetierungs - oder Prognoseanwendungen verwendet wird. Im Beispiel unten zeigen wir eine Berechnung für nur jene Monate, die als prognostizierte Monate markiert sind, dh ab dem 10. Mai, die prognostizierten Monate haben einen grauen Hintergrund. Abbildung 14 Zeigt die Ergebnisse der Verwendung eines bedingten FEEDER für die prognostizierten Monate beginnend mit Mai-10 Werden in diesem Fall von Juli-10 bis April-10 markiert, wir wollen nur das Ergebnis der Berechnung hochladen oder eingeben, beachten Sie, dass die tatsächliche Prognose Monate Zeile EF For Forecast Months und Monate Jan-10 bis Apr-10 haben eine Weißer Hintergrund in ihren Zellen, was bedeutet, dass diese Zellen manuell eingegebene Werte akzeptieren können und nicht das Ergebnis einer Berechnung sind. Der Grund dafür ist, dass für die tatsächlichen die Zahl statisch ist und wir wollen nicht, dass das System es anders berechnet als der Weg Dass es im Datensatz gespeichert ist. In diesem Beispiel verwenden wir ein Attribut auf der Zeitdimension, um tatsächliche oder prognostizierte Monate zu bezeichnen. Abbildung 15 ist eine Ansicht des Attribute-Editors, in der ein neues Attribut namens Actual Flag hinzugefügt wurde und a Wenige spezifische Monate Jan-10 bis Apr-10 wurden mit einem A bezeichnet, um zu zeigen, welche Monate enthält actuals. Figure 15 Das Zeitdimension Attribut namens Actual Flag Text mit A in den Monaten als tatsächliche Daten angegeben. Die Regel ist wie folgt definiert. Der FEEDER ist wie folgt. Cube-to-Cube Regeln. Ein einfaches Beispiel wird unten verwendet, um Cube-to-Cube-Regel FEEDERS zu veranschaulichen, da es komplexer ist und es führt mehr Herausforderungen Betrachten Sie Quell - und Zielwürfel, die für den Quellwürfel definiert sind FeederSource FeederSource Cube hat zwei Dimensionen FeederSource mit einem einzelnen Element namens Source und Value mit einem einzelnen Item namens Value und einem einzelnen Datenwert von 10, wie in Abbildung 16 gezeigt. Abbildung 16 Zeigt den Beispiel FEEDER Quellcube namens FeederSource. In Abbildung 17 unten haben wir Sehen Sie einen Blick auf einen IBM Cognos TM1-Würfel namens FeederTarget, der Werte aus dem Quellwürfel mit dem Namen FeederSource angibt. Der FeederTarget-Würfel hat zwei Dimensionen FeederTarget mit einem einzelnen Element mit dem Namen Ziel und Zeit mit N Level Items für jeden Monat und C-Level-Items für vierteljährliche Konsolidierungen Q1-10, Q2-10, etc und die N Level Items wurden alle mit dem Wert aus dem FeederSource Cube von 10. belegt. Eine Ansicht eines IBM Cognos TM1 Zielwürfels inklusive Werten, die mit einem FEEDER geladen wurden Cube-to-Cube FEEDERS sind komplexer, dass Sie die Regel im Zielwürfel definieren und der FEEDER im Quellwürfel In Wirklichkeit sendet der Quellwürfel die FEEDERS an den Zielwürfel und die Regel im Zielwürfel empfängt sie Die Situation wird durch die Tatsache kompliziert, dass die Dimensionsstrukturen in den Quell - und Zielwürfeln unterschiedlich sein können. Das folgende Beispiel führt Sie durch den Prozess Schritt für Schritt. Schritt 1 Definieren Sie die Regel im Zielwürfel. Ein wichtiger Punkt hier, welcher isn Im Beispiel deutlich hervorgehoben ist, dass die DB-Funktion eine Parameterstruktur hat, die die Dimensionsstruktur des Quellwürfels betrifft, der erste Parameter ist der Würfelname, der zweite die erste Dimension im Quellwürfel, der dritte, der zweite Dimension im Quellwürfel usw. Die Werte, die Sie im Parameter liefern, sollten jedoch in Bezug auf den Zielwürfel oder einen hartcodierten Wert sein. Da dies ein wichtiger Punkt ist, werden wir es mit einem Unterbeispiel veranschaulichen. Angenommen, Sie haben zwei Würfel, Cube S und Cube T Beide haben identische Würfelstrukturen mit identischen Abmessungen, aber die Dimensionen in jedem Würfel sind eine Kopie der anderen Zum Beispiel sind die Dimensionen in Cube S Produkt S und Time S Die Dimensionen in Cube T sind Produkt T und Zeit T Die beiden Produktabmessungen sind identisch und die beiden Zeitdimensionen sind identisch Dann wäre die Regel. Hinweis, dass die Dimensionen im Zielwürfel in die Parameter der DB-Funktion, die die Struktur des Quellwürfels darstellt, ersetzt werden Dies ist ein wichtiger Punkt TM1 Entwickler haben viele Stunden damit verbracht, eine Regel zu betrachten, die versucht, herauszufinden, warum es nicht t save. Step 2 Definiere den FEEDER im Quellwürfel. 2010 Es ist notwendig, einen Wert hier zu hart zu codieren, da es keine Zeitdimension im Quellwürfel gibt. Durch das Hardcodieren eines Summary-Elements aus der Zeitdimension zwingt es das System, alle N Level Items von 2010 zu füttern Der Quellwürfel enthielt die Zeitdimension, dann würde der FEEDER wie folgt aufgebaut werden. Ziel Es ist notwendig, die Maßnahme hart zu kodieren, da es einen anderen messen Elementnamen in der Quelle und dem Ziel gibt. Wir müssen es auf ein Element in der Zielmaße Dimension festlegen. Hier ist der FEEDER für unser Unterbeispiel FEEDER hier ist definiert als umgekehrt der Regel Beachten Sie, dass die Dimensionen im Quellwürfel in die Parameter der DB-Funktion, die die Struktur des Zielwürfels darstellt, ersetzt werden. Dies kann einige Probleme verursachen und die folgende Liste wurde zusammengestellt, um die besten Praktiken hervorzuheben Bei der Gestaltung von Cube-to-Cube-FEEDERS. Wenn die gleiche Dimension sowohl in den Ziel - als auch in den Quellwürfeln ist, verwenden Sie einfach DimensionName in diesem Parameter. Wenn Sie unterschiedliche Dimensionen haben, die Kopien von einander sind, dann müssen Sie DimensionNameInSource für diesen Parameter verwenden. Wenn du eine Dimension im Ziel hast, die in der Quelle nicht existiert, dann musst du eine zusammenfassende Position in der Zieldimension hart kodieren. Im obigen Beispiel haben wir hartcodiert 2010 Das bedeutet, dass das System automatisch füttert Alle Kinder von 2010 Diese Funktion sollte mit Vorsicht verwendet werden, da es zu Überfütterungsszenarien und langen Server-Startzeiten führen kann. Wenn Sie eine Dimension in der Quelle haben, die nicht im Ziel existiert, dann müssen Sie hart - Code ein Element in der Quelldimension. Wenn Sie ein bestimmtes Element ansprechen möchten, dann nur Hard-Code es in den Parameter Zum Beispiel, Umsatz wird nur Ziel der Umsatz-Maßnahme Sie können die Notwendigkeit, dies zu tun, indem Sie die gleichen Maschennamen zu minimieren In der Quelle und dem Ziel Auf diese Weise kannst du einfach TargetMeasureDimName verwenden. Die FEEDERS, die du aus dem Quellwürfel sendest, müssen mit den Elementen im Zielwürfel übereinstimmen. Dies gilt für alle Dimensionen Um diesen Punkt zu veranschaulichen, betrachte das folgende Beispiel: Wenn du einen wöchentlichen Cube einsetzst Ein monatlicher Würfel, die Wochen gab es nicht im monatlichen Würfel, also wurde nichts gefüttert Sie können das umgehen, indem Sie den FEEDER so ändern, dass die Eltern der Woche im FEEDER verabschiedet werden. Da die Eltern der Wochen Monate und Monate sind in Der Ziel-Würfel, der Wille FEEDERS wird wie erwartet funktionieren. Cube-to-Cube FEEDER Vermeidung. Es gibt Anlässe, wo Sie vermeiden können, die Cube-to-Cube-FEEDER definieren, wenn die Ziel-Maßnahme in einer nachfolgenden Berechnung verwendet wird In Abbildung 18, Ziel Ist das Ergebnis einer Würfel-Würfel-Berechnung, wird aber auch weiter in der Berechnung verwendet. Ziel C Der Wert für C und Jan-10 ist 20 Der berechnete Wert von Target C für Jan-10 beträgt 200 Target hat einen Wert von 10 Und C hat einen Wert von 20 Der IBM Cognos TM1 Würfel lädt die Werte auf der Grundlage der folgenden FEEDER Formeln. Sie können die Notwendigkeit für den Cube-to-Cube-FEEDER entfernen, indem Sie einfach C wie folgt einführen. Abbildung 18 Zeigt den Zielwürfel, der die Notwendigkeit umgibt Für eine Quellwürfel-FEEDER-Definition durch einfaches Verwenden der Quellwürfelwerte in einer Berechnung und Fütterung dieser Berechnung innerhalb des Zielwürfels. Konditional FEEDERS. Sie können bedingte FEEDERS verwenden, um zu reduzieren oder zu eliminieren Überfütterung Typischerweise würden Sie eine bedingte FEEDER verwenden, um eine zu begleiten Bedingte Regel Um den Punkt zu veranschaulichen, betrachte das Überfüllungsbeispiel, das wir früher besprochen haben. Als wir vorher diskutierten, ignoriert das System den Wert von B, wenn es den FEEDER konstruiert. Sie können bedingte FEEDERS wie folgt konstruieren, um das Problem zu lösen Dass man bedingt eine DB-Funktion verwenden muss. In diesem Fall setzen Sie eine IF-Anweisung in den Parameter der DB-Funktion, die den Cube-Namen darstellt. Geben Sie den Cube-Namen für Zellen zurück, die Sie füttern möchten, und null für diejenigen Dass du nicht auf den Würfel schaust, sehen wir jetzt, dass wir diese Berechnung nicht überfließen. Abbildung 19 ist eine Ansicht des OverFeeds-Würfels, der die Ergebnisse von Jan-10 und Q1-10 mit der überfüllten Korrektur zeigt Veranschaulicht durch die Werte für Q1-10, die keine Werte gleich 2 haben. Abbildung 19 Zeigt im Q1-10-Konsolidierungsfeld keine Werte gleich 2 an, was bedeutet, dass es keine Überfüllung des IBM Cognos TM1 cube gibt. Häufig FEEDERS Feuer. Nach den fünf wichtigen Betrachtungen, die für FEEDERS spezifisch sind, feuern FEEDERS aus numerischen Zellen nur einmal und FEEDERS von String Zellen feuern, wenn ihr Wert ändert. Dies ist wichtig, wenn ein Parameter verwendet wird, um den Ort des berechneten Ergebnisses zu bestimmen, um diesen Punkt zu veranschaulichen. Abbildung 20 zeigt Ein IBM Cognos TM1 Würfel mit dem Wert von 100 berechnet am Schnittpunkt von Ergebnis und Feb-10 hervorgehoben. Figur 20 Ein IBM Cognos TM1 Würfel markiert den Wert 100 an der Kreuzung von Ergebnis und 10. Februar. Die Regel ist definiert als. As Sie können sehen, wir verwenden Value to feed Ergebnis in einer Regel, wo der Parameter Monat verwendet wird, um den richtigen Monat in der Zeit Dimension zu füllen. Wenn wir den Monat Parameter ändern, indem Sie das Feld am Monat Jan-10 Kreuzung von Feb. ändern -10 bis Mar-10, dann wird die Zelle nicht mehr gefüttert. Dies ist in Abbildung 21 dargestellt, wo Q1-10 Null statt 100 ist. Dies liegt daran, dass die FEEDER für numerische Zellen nur einmal feuern. Das Zelle Ergebnis für Feb-10 wurde anfangs gefüttert , Also Feb-10 ist die einzige Zelle, die gefüttert werden kann Die Lösung dazu ist, den FEEDER auf folgendes zu ändern. Figur 21 Zeigt, dass das Füttern des Würfels mit einem numerischen Wert dazu führen kann, dass Änderungen nicht richtig reflektiert werden. Hinweis, dass wir sind Jetzt mit Monat anstelle von Wert, um die Berechnung zu füttern und weil Monat ein String ist, wird dies dazu führen, dass der FEEDER jedes Mal, wenn er sich ändert, ausläuft Die folgende Ansicht eines IBM Cognos TM1-Cubes zeigt die korrekten Ergebnisse für Q1-10 von 100.Figure 22 Zeigt an, dass das Füttern des Würfels mit einem String-Wert aktualisierte Ergebnisse anzeigt, sobald ein Datenfeld geändert wird. Persistent FEEDERS. Persistent FEEDERS wurden in IBM Cognos TM1 in Version 9 eingeführt 5 1 Der Standardwert für diesen Parameter ist deaktiviert, aber Sie können Mit dem Parameter persistingOfFEEDERS in der Datei aktivieren Um persistente FEEDERs zu aktivieren und die Reloadzeit von Cubes mit FEEDERS beim Start des TM1-Servers zu verbessern, setzen Sie den Parameter PersistingOfFEEDERS auf einen Wert von T true, um die berechneten FEEDERS zu einer FEEDERS-Datei zu speichern. Wenn persistente FEEDERs Sind aktiviert und der TM1 Server trifft auf eine persistente FEEDER-Datei, lädt die gespeicherten FEEDERS, die die Zeit reduzieren, die normalerweise für die Neuberechnung dieser FEEDERS benötigt wird. FEEDERS werden gespeichert, wenn die Daten gespeichert oder Regeln bearbeitet werden. Sie sparen nicht explizit die FEEDERS. Für Installationen mit Viele komplexe FEEDER-Berechnungen, anhaltende FEEDERS und dann beim Laden des Servers neu laden wird die Leistung verbessern Für einfache FEEDERS kann die Zeit zum Lesen von FEEDERS von der Festplatte die Zeit überschreiten, um die FEEDERS neu zu berechnen, aber die meisten Installationen werden davon profitieren. Es ist wichtig zu sein Dass die Verwendung von persistenten FEEDERS Ihre Systemgröße auf Festplatte nur erhöhen wird. Die Speichergröße wird nicht durch die Verwendung von persistenten FEEDERS beeinträchtigt. Sie müssen vorsichtig sein, wenn Sie Anwendungen mit persistenten FEEDERS entwickeln Wie bereits erwähnt, ist die normale Methode zur Neubewertung der FEEDERS Um den TM1-Server neu zu starten Wenn Sie jedoch persistente FEEDERS aktiviert haben, müssen Sie zunächst einen TM1 TurboIntegrator-Prozess mit der folgenden Funktion im Prolog ausführen. Dies wird die FEEDER-Auswertung beim Start des TM1-Servers erzwingen und nicht nur aus dem persistenten FEEDER Cacheplex FEEDER lesen Beispiele. Die komplexe FEEDER Abschnitt Details einige komplexere Beispiele für reale Welt Situationen. Line Items Detail-to-Summary Cube. Ein gemeinsames Modellierung Problem, vor allem mit Budgetierung und Planung Anwendungen, ist es, eine Werbebuchung Detail Cube zu einem Zusammenfassungs-Cube, wo zu verknüpfen Dimensionen sind Pick-Listen eine bestimmte Liste von Elementen wie Produkte im Quellwürfel und reale Dimensionen im Ziel-Cube Betrachten Sie den folgenden Eingabe-Cube namens LineItemSource, der Line Item, Description, Time, Product und Betrag enthält, wie in Abbildung 23 gezeigt. Figure 23 Zeigt den Eingabe-Cube LineItemSource. Figure 24 ist eine Ansicht des Zusammenfassungs-Cubes LineItemTarget, der die Werte festlegt, in denen die Picklisten zu Dimensionen werden, dh die Zeit ist nun Spalten und das Produkt ist nun Zeilen Dieser Cube zeigt auch die Detailzeilenposten Als Zusammenfassungswerte auf der Gesamtproduktstufe und der Zeitquartalsebene. Bild 24 Die LineItemTarget-Würfelansicht mit den Dimensionen, die aus den Picklisten im LineItemSource-Cube erstellt wurden. Da es nicht möglich ist, diese Art von Cube-Struktur für die direkte Übertragung von Daten aus zu modellieren LineItemSource to LineItemTarget ist es notwendig, einen Zwischenwürfel mit dem Namen LineItemCalc durchzuführen. Die folgende Ansicht ist der Zwischenwürfel, der alle Dimensionen von beiden Würfeln enthält. Item, Product und Time. Figure 25 Der Zwischenwürfel LineItemCalc, der alle Dimensionen von beiden enthält LineItemSource und LineItemTarget. Die fast korrekten Regeln und FEEDERS würden wie folgt sein. Jetzt lassen Sie uns durch die Regeln und FEEDERS eins nach dem anderen gehen und erklären. First, beginnen wir mit der Regel, die die Pick-Listen in Dimensionen im LineItemCalc Würfel konvertiert. Die Komponenten der Regel sind. Bold überprüfen, um zu sehen, ob der Elementname der Produktdimension im LineItemCalc-Würfel mit dem Produkt übereinstimmt, das im LineItemSource-Cube eingegeben wird. Beachten Sie die Verwendung, da sie beide Strings sind. Italicized check, um zu sehen, ob der Elementname Der Zeitdimension im LineItemCalc-Würfel entspricht dem Monat, der im LineItemSource-Cube eingegeben wurde. Beachten Sie die Verwendung von, da sie beide Strings sind. Bold Italicized Geben Sie den Wert des Betrags aus dem LineItemSource Cube ein, wenn TRUE. Do nichts, wenn FALSE. Now, lassen Sie uns schauen Bei der zugehörigen FEEDER im LineItemSource-Cube. Bei der Betrachtung einer anfänglichen Design-Implementierung wurde der FEEDER wie folgt definiert: Wenn ein vorheriger Tipp im Abschnitt Cube-to-Cube-Regeln aufgerufen wird, wenn eine Dimension im Ziel-Cube vorhanden ist Nicht in der Quelle, in diesem Beispiel Produkt und Zeit, können Sie hart-Code eine Zusammenfassung Element in den entsprechenden Parameter, wie in Fettdruck oben gezeigt. Während dies funktioniert, kann es nicht optimal für alle Situationen als Datenvolumen können sich negativ auf TM1 Server Anlaufzeiten Dies liegt daran, dass diese Art von FEEDER zu einer starken Überfütterung führt, da das System jedes einzelne Produkt und jeden einzelnen Monat für jede einzelne Werbelinie füttern muss. Betrachten Sie das Ändern des FEEDER, so dass es nur das Produkt speichert, das auf einem bestimmten ausgewählt ist Line item Zum Beispiel ersetzen Total Product mit DB LineItemSource LineItem, Produkt und 2010 mit DB LineItemSource LineItem, Time Bei der Durchführung dieser Änderungen wird die Systemstartzeit verbessert. Ein zusätzliches Problem mit dem FEEDER im LineItemSource Cube ist das Füttert erst einmal, so dass es nicht weiter funktionieren wird, wenn wir entweder die Produkt - oder Monatsdaten ändern. Die Lösung besteht darin, die Saiten zu füttern, wie im folgenden Beispiel gezeigt wird. In diesem Beispiel wird der FEEDER für jede Dimension für Produkt und Produkt wiederholt Zeit Dies stellt sicher, dass die Zahlen korrekt fließen, wenn sowohl Produkt als auch Zeit geändert werden. Also die richtigen Regeln und FEEDERS sind. Downloadable Ressourcen.