我有一个多维数据集，其中包含一个包含一个月数据的事实表。事实表是15亿行。 事实表包含以下列{ DateKey，UserKey，ActionKey，ClientKey，ActionCount }。 事实表每个操作每个用户每天包含一行，但没有完成任何活动。
现在我想在我的立方体中计算以下度量，如下所示
每位用户的平均天数 AVG（[用户]。[用户密钥]。[用户密钥]，[度量]。[日期计数]）
用户参与＆gt; = 14天 SUM（[用户]。[用户密钥]。[用户密钥]，IIF（[措施]。[日期计数]＆gt; = 14,1,0））
每位用户平均请求数 IIF（[Measures]。[USER COUNT] = 0,0，[Measures]。[ACTIVITY COUNT] / [Measures]。[USER COUNT]）
为此，我创建了两个不同的计数度量DATE COUNT和USER COUNT，它们是事实表的DateKey和UserKey列上的不同聚合。我想知道对度量组进行划分（其中有3个bcoz具有不同的度量标准，并且自己的度量值组）。
分区立方体的最佳策略是什么？我已经阅读了analysis service distinct count指南端，它提到通过非重叠用户ID对多维数据集进行分区是单用户查询的最佳策略，而用户X时间最适合单用户时间设置查询。 / p>
我想知道我是否应该按多维数据集分区为每个75个分区（每个分区15亿行/ 2000万行），这将使每个分区具有非重叠和顺序用户ID，或者我应该将其分区为31个分区每天有重叠的用户ID，但每个分区有不同的天数或31 * 3 = 93个分区，我每天将多维数据集分解为每天，然后每天进一步分区为3个相等的部分，每天都有非重叠的用户ID（但是用户将在几天之间重叠）或将ActionKey划分为45个不同大小的分区，因为大多数情况下措施都被Action切分？
我有点困惑，因为该论文只谈到优化单个不同的计数度量，在那里我需要对我的度量的用户和日期做不同的计数。
任何提示？
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我首先退后一步，尝试使用多对多维度计数技术来实现Distinct Count结果，而不会产生实际Distinct Count聚合的开销。
对此最好的解释可能是＆＃34; Distinct Count＆＃34; ＆＃34;多对多革命2.0＆＃34;纸：
http://www.sqlbi.com/articles/many2many/
注意解决方案C是我所指的。
您通常会发现此解决方案比标准＆＃34; Distinct Count＆＃34;测量。例如，我有一个多维数据集中有2b行的最大事实（只有4个分区）和一个＆＃34; M2M Distinct Count＆＃34;在9米行上的事实 - 性能很好，例如6-7小时完全重新处理所有数据，大多数查询不到5秒。服务器没问题，但不是很好，例如VM，4核，32 GB RAM（与SQL共享，SSRS，SSIS等），无SSD。
我认为你可能会因为太多的分区而过度使用并使设计过于复杂。基本引擎可以通过精心设计创造奇迹。