实践目标

         数据量大的基础表，做多维分析时会比较慢，通过汇总表预先缓存一些聚合数据，然后在元数据中设置好基础表和汇总表的关系，最后达到这样的效果：在界面上做多维分析感觉不到汇总表的存在，后台的DQL Server能自动选用合适汇总表提速查询。

大数据量的基础表和基于它的汇总表

         项目中的订单表可能有上亿条数据，基于它做分组汇总，速度会比较慢，这时如果预先把一些常用的汇总数据计算出来，并存入专门的汇总表，再做分组汇总分析时，直接从汇总表得到数据就会比较快，如订单表中的订单金额(amount)、订单日期(deal_date)：

         按照年份、月份汇总出订单总额，年/月度最大订单额，数据存入订单年份汇总表(orders_year)/订单月份汇总表(orders_month)：

多维分析页面直接使用汇总表数据

         首先把两个汇总表导入到元数据中：

         需要汇总月度的订单额时，在多维分析页面上直接选出汇总表的数据就可以了：

         上面这么用，虽然解决了性能问题，但实际项目中各种维度一交叉，汇总表的数量就会很多，比如市级年度男性汇总、市级年度女性汇总、省级月度男性汇总……。

         多维分析页面出现很多的备用汇总表，会导致操作困难。接下来通过在元数据中设置基础表/汇总表的关系，把汇总表给隐身掉。

元数据中建立基础表和汇总表的关系

         选中订单年度汇总表，然后在它的“基础表”标签页添加一个基础表，选择订单表为它的基础表，之后了给它的三个字段设置基础表中的来源表达式：

                年份字段，来自订单表的订单日期#年；

                总额，来自订单表的sum(金额)；

                最大额，来自订单表的max(金额)；

        如果觉得最小额，平均额都常用，那设计汇总表的时候加上这些字段，同时在这里设置好聚合表达式就可以。

         在汇总表上设置好了基础表，可以点到基础表上查看关系，发现订单表下自动列出了它的两个汇总表，这样元数据中就成功建立了基础表和汇总表的关系：

使用多维分析验证隐身汇总表的效果

         部署元数据重启后，页面上发现确实只有基础表，看不到汇总表了：

         接下来基于基础订单表做分组汇总，重点是查看这时DQL Server中的运行日志，发现实际上执行的SQL是从汇总表orders_year查询的数据，这也就说明借用隐身的汇总表提高性能成功了：

         再继续增加平均订单额的汇总，发现执行的SQL自动变回从基础表orders查询数据了，这是因为汇总表没有平均订单额，它已经满足不了查询需求，所以DQL Server就自动切换回基础表了：

         汇总表作为一种提升性能的手段，只在数据库和制作元数据时出现，完成和基础表的关系设置后，DQL Server会智能的选用，界面上做多维分析时，感觉不到汇总表的存在。