实践目标

         体验较大计算量和较大结果集SQL在多维分析中的响应表现，用缓存方式提高响应速度；多维分析的报表中展示大量明细数据时，用大报表技术避免耗用过多内存、甚至内存溢出。

大计算量SQL做多维分析

下面这个SQL查询出平均工资最高的五万员工，需要大表employees（30万条）、salaries（284万条）关联、做分组汇总、最后按平均工资排序：

         页面在60秒之后才显示出结果：

         把性别拖到左表头上，统计这五万人中男、女性员工各有多少，这个动作仍然需要等待60秒才会显示结果，原因是每次分析动作，都会基于原始SQL拼一个更大的嵌套SQL去数据库执行，原始SQL慢就决定了每个分析动作都会慢。

对大计算量SQL结果缓存，避免频繁执行

         把上面这个大计算量的SQL，换成Tablib属性方式设置，就会对SQL结果集进行缓存，第一次展示页面时，因为要去数据库查询仍然会慢，但之后再做各种多维分析动作，就立即响应，达到了对SQL结果集缓存、复用的效果：

对大结果集SQL缓存

         尝试对284万条数据的salaries整表数据做缓存方式的多维分析：

         成功缓存后，拖拽字段做多维分析动作时，每个动作还是要等十多秒，在WEB-INF\files\data目录下能看到缓存的99M大小的txt文件，十多秒的时间主要就耗在加载这个txt文件上：

用二进制代替txt格式缓存

         用JS变量guideConf.dataFileType=”binary”指定以润乾二进制文件缓存：

         能看到缓存文件变成了.btx，文件大小也从99M缩小到48M了，而再进行多维分析时，响应速度也从十几秒变成了1秒，由此看出，btx格式文件虽然大小只缩小了1倍，但加载速度却提高了十倍。

用大报表展示大结果集明细

         salaries表的284万条数据，在多维分析时如果展示成明细，会因为生成的报表太大，报错无法计算：

         这种情况设置成用大报表进行展示，session.setAttribute(“isBig”,1)时，服务器会用游标方式加载数据，同时要用JS变量guideConf.reportPage把显示报表的页面设置成专门的大报表JSP（showOlapBigReport.jsp）:

         大报表会比较及时的显示出结果，头部的加载条数和页数会根据加载进度自动持续增加：