鉴于这种情况，
三个国家/地区的销售信息。
CountryA: 0.9M records.
CountryB: 0.8M records.
CountryC: 0.7M records.
理论上，以下方法之间的预期性能差异（*）是什么？
（*）对于单个国家/地区的查询，不在课程中。
答案 0 :(得分：2)
只要对分区方法的查询正确地定位到适当的分区，就应该没有什么性能差异。
如果事实/维度关系相同，请使用分区方法。这样可以更轻松地跨分区返回结果（例如，第1季度的TotalRevenue或ProductA的TotalCost）。如果将它们分成单独的立方体，这些将更难以计算。对于使用Excel数据透视表或报表生成器等自助服务研究工具的分析师来说，定位多个多维数据集也会更加复杂。
以下是SQL CAT团队建议的分区大小：
在大多数情况下，分区的记录大小应少于2000万条，每个度量值组的总分区数应少于2,000个。此外，避免定义包含少于两百万条记录的分区。分区太多会导致元数据操作减慢，分区太少会导致错过并行机会。
你显然不在2000万的记录推荐范围内。另外，我还会查看每个分区的数据大小。较小的多维数据集（只有必要的度量，正确定义的属性关系和层次结构等）可以很好地执行每个分区的更多记录。
以下是SQL CAT最佳实践的完整列表：