Cognos设计优化：如何让Cognos生成高效的SQL

xiaoerp

Cognos的SQL语法翻译机制很复杂，而且，在其官方文档中也很少提及，所以研究起来更不是很容易，但就和性能密切相关的部分可以深入的探索一下。     抛开数据库的设计方面，包括存储、主机，最重要的技术算是索引了，特别是数据量比较大的时候更是如此。
     那么如何才能够让Cognos生成高效的SQL，执行过程中使用到索引呢？
     首先，过滤条件尽可能在FM模型层实现，这样，在生成的目标SQL中，过滤可以有更多的机会出现在每一个子查询中。
     其次，参与过滤的Cognos查询对象一定要直接对应到数据库字段，不能使用变形后或者函数处理后的结果进行过滤。
     再次，过滤条件即要在维表中定义，同时也尽量定义在事实表对象中。
     最后，如果事实表中已经存在字段，不要再到维表中去关联。

     以上几点的重点是围绕索引进行优化，积极引导Cognos生成的SQL能够有效率用索引，只要能够规避大规模的全表扫描，SQL性能就基本上能够满足应用；
    进一步优化还可以通过FM模型中使用查询主体的嵌套引导生成嵌套式SQL，从而可以进一步优化目标SQL。
    在数据库设计方面，要严格按照星型模型+第三范式的方式原则设计，必要时牺牲存储，通过数据冗余来换效率，严禁为了数据插入或更新效率牺牲查询效率。
    总之，Cognos能够比较好的生成高效的SQL，但是如果从数据模型到结果之间的映射过于复杂，那么Cognos可能无法翻译成高效的SQL，甚至是生成效率极其低下的SQL,最终导致生成效率低下，因此，数据模型设计是SQL优化的源头，如果这个源头错了，那么后续的设计优化就是一句空话。

xiaoerp

就我使用RS过程中的一些经验，个人觉得，一方面是做好数据库的table的主外键和索引，对条件过滤频率最高的字段设置聚集索引，另一个是在cognos方面，如果查询条件多，尽量从table里取数据，少使用存储过程，使用存储过程虽然灵活，但是在cognos里速度会比直接从table里取数据慢