Video: Che cos'è una dimensione sparsa tm1?
2024 Autore: Miles Stephen | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:37
scarsità . Durante i consolidamenti, TM1 usa a scarso algoritmo di consolidamento per saltare le celle che contengono zero o sono vuote. Questo algoritmo velocizza i calcoli di consolidamento in cubi altamente scarso . UN scarso cubo è un cubo in cui il numero di celle popolate come percentuale delle celle totali è basso.
Inoltre, cos'è una dimensione sparsa?
UN dimensione sparsa è uno con una bassa percentuale di posizioni di dati disponibili occupate. un denso dimensione ha un'alta probabilità che una o più celle siano occupate in ogni combinazione di dimensioni . Ora viene creato un blocco di memoria per ogni combinazione di membri dal dimensioni sparse.
Ci si potrebbe anche chiedere, cosa accadrà quando un modellatore ottimizzerà l'ordine delle dimensioni in un cubo? Quando tu ottimizzare l'ordine delle dimensioni in un cubo , TM1 fa non cambiare l'effettivo ordine delle dimensioni nel cubo struttura. TM1 fa cambiare il modo dimensioni sono ordinati internamente sul server, ma perché il cubo struttura non viene modificata, nessuna regola, funzione o applicazione che fa riferimento al cubo rimangono validi.
Inoltre, qual è la procedura consigliata consigliata quando si ordinano le dimensioni in un cubo?
Noi generalmente consiglio che tu ordine il dimensioni come segue: dal più piccolo sparso al più sparso, seguito dal più piccolo denso al più denso. Tuttavia, è necessaria una certa flessibilità.
Qual è la differenza tra denso e sparso?
UN scarso array è uno che contiene principalmente zeri e poche voci diverse da zero. UN denso array contiene per lo più diversi da zero. Non esiste una soglia rigida per ciò che conta come scarso ; è un termine generico, ma può essere reso più specifico. Ad esempio, un vettore è k- scarso se contiene al massimo k voci diverse da zero.
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