我们知道，SSAS是SQL Server 2005数据库中的用于BI的组件，通过SSAS可以创建多维数据库，并在之上进行数据挖掘操作。本文我们就对SSAS工作时遇到的一些问题进行了总结，接下来我们就来一起了解一下这部分内容。
事实表dim_BasicProbe->维度dim_System->维度dim_SystemType 呈雪花型关联，但事实表dim_BasicProbe仍然与维度dim_SystemType直接关联，因为假如不直接关联要查某个系统类型的BasicProbe数据时，必须先查询出System，从而查询出BasicProbe，性能有所损耗。所以雪花型关联慎用。
数据仓库（sql server）中表之间没有外键关联，到设计ssas时才在数据源视图中设计外键关联，即在程序逻辑中控制。不管是不是BI，只要是大数据量的应用程序，都不会在存储方（如sqlserver）建立外键关联，因为假如在存储方设置外键，当数据量达到上百上千万时，性能相当低。
问题描述：为什么在一个事实表中，已经有os字段（非外键关联）用于描述操作系统，又要有osId字段（外键关联os维 度）？
答案：一般假如单单在SQLDB数据库里面查数据的,是尽量不要用关联查询的,关联查询太慢，假如在cube里面那倒没什么问。即是说os字段用于直接在SQLDB数据库里面查询数据库，为了提高性能直接放在事实表中，免去关联查询。而osId用于在cube中进行关联，体现多维。所以既要有os字段也要有osid字段。在接触的项目中，这种做法相当普遍。
优化小点：
数据存储时可以考虑适当的数据冗余，以减少数据库表之间的链接操作，提高查询效率。
不要在一句sql里再三地使用相同的函数，浪费资源，将函数结果放在变量里以便重复调用。
将量少的数据考虑放在程序中的常量或者xml文件中。
select的时候只返回需要的字段，而不是select *。
关于利用SSAS创建多维数据库、设计数据仓库以及性能优化方面的总结就介绍到这里了，希望本次的介绍能够对您有所收获！