【原创】关系型与维度型报表优劣之谈
专家坐诊版主wengr原创文章
简述报表优劣现状
报表是任何一个系统不可缺少的模块，我们常见的带有查询功能区，数据输出区域根据条件选择返回结果，这也是报表的一部分。而项目中经常说报表，不只是业务系统、分析系统等其他统计类系统中才有的，任何系统都会有查询功能，都会有一个列表数据输出，其实归属于报表范畴。报表并没有严格的定义，更没有样式的界限。反映不同条件的限制，查询当前用户统计的结果，根据结果选择触发下一个分析与查询动作等等。
而报表设计上就是我们考虑的重点，从工具角度考虑设计，可分两种类型：关系型 与 多维分析型（OLAP）。两种类型在同等条件下，都可以满足客户常规需求，非特殊报表设计上要考虑选型。选型决定报表优劣性能，数据存储方式，后期维护与扩展，环境移植等长远规划问题。在项目中通过经验得出，选择你最成熟技术实现。
本文档是作者从事BI项目的经验总结，不代表技术权威性。能帮助对报表开发入门学者一点点指导，同时引领设计者自我完善与学习的过程。
关系型报表设计优劣
关系型报表是基于关系型数据库为源，如Cognos Framework Manager元数据管理工具，封装多表链接，发布到Web Server服务，直接进行开发设计。
基于关系型报表设计有哪些优点，又存在哪些缺点呢？
优点有：
1、 根据需求表样，可灵活设计，从汇总表直接查询结果。
2、 特殊表报可以通过存储过程动态生成数据集。
3、 根据数据库特性，创建查询索引，优化数据库。
4、 二次需求调整快，可以引用自定义函数。
5、 系统环境移植与项目工程改造易灵活，易扩展，易实现。
缺点有：
1、 非分析型（OLAP）数据库，表存储量日益庞大，查询性能降低。
2、 多表关联对数据库系统开销增大。
3、 实时转化成数据库识别的Sql语句。
多维分析型报表设计优劣
多维分析型（MOLAP）报表是基于Cube数据集为源，如Cognos Transformer多维建模工具，并生成PowerCube维度指标集，发布到Web Server服务，利用Report Studio开发报表。
基于多维分析型报表设计有哪些优点，又存在哪些缺点呢？
优点有：
1、 报表的查询直接以MDX的查询语句从数据文件中提取数据并展示，效率很高。
2、 维度各层级节点都已计算好的指标值，无需实时动态计算。
3、 设计简单，可以利用MDX函数实现复杂功能。
4、 可以根据需求特定化制作报表，简化计算逻辑。
5、 方便移植与部署。
缺点有：
1、 更新Cube文件需要消耗时间，长则12个小时以上。
2、 模型设计对业务要求高：维度越多，层级越深，性能越低。
3、 扩展性差：复杂需求频繁变更，没有发挥Cube真正的用途，纯粹满足报表需求是最差的设计。
4、 Cube文件需要占用大量的存储空间，每个Cube调用都消耗大量内存。
5、 Cube与Cube之间不能直接访问。报表设计受限制，钻取只局限本Cube内。
优劣总结
两种模型设计报表都有各自特点，以优点选型是设计者最佳的准则。虽然同种需求在两种模型都可以实现，但我们要考虑性能与扩展，避免后期维护带来的压力。我个人喜欢基于关系型数据库源设计报表，毕竟数据库是一个非常成熟的产品，调优相对简单，技术面更广。BI工具本身有约束性，固化在同一种模式下设计，反复修改调整动作大，扩展性没有数据库灵活。
对于设计人员，重点在业务，理解需求，分析与研究需求未来变化。加强自身对数据库操作应用，发挥数据库强大的特点，结合工具的灵活性，整体提高报表性能。
简述报表优劣现状
报表是任何一个系统不可缺少的模块，我们常见的带有查询功能区，数据输出区域根据条件选择返回结果，这也是报表的一部分。而项目中经常说报表，不只是业务系统、分析系统等其他统计类系统中才有的，任何系统都会有查询功能，都会有一个列表数据输出，其实归属于报表范畴。报表并没有严格的定义，更没有样式的界限。反映不同条件的限制，查询当前用户统计的结果，根据结果选择触发下一个分析与查询动作等等。
而报表设计上就是我们考虑的重点，从工具角度考虑设计，可分两种类型：关系型 与 多维分析型（OLAP）。两种类型在同等条件下，都可以满足客户常规需求，非特殊报表设计上要考虑选型。选型决定报表优劣性能，数据存储方式，后期维护与扩展，环境移植等长远规划问题。在项目中通过经验得出，选择你最成熟技术实现。
本文档是作者从事BI项目的经验总结，不代表技术权威性。能帮助对报表开发入门学者一点点指导，同时引领设计者自我完善与学习的过程。
关系型报表设计优劣
关系型报表是基于关系型数据库为源，如Cognos Framework Manager元数据管理工具，封装多表链接，发布到Web Server服务，直接进行开发设计。
基于关系型报表设计有哪些优点，又存在哪些缺点呢？
优点有：
1、 根据需求表样，可灵活设计，从汇总表直接查询结果。
2、 特殊表报可以通过存储过程动态生成数据集。
3、 根据数据库特性，创建查询索引，优化数据库。
4、 二次需求调整快，可以引用自定义函数。
5、 系统环境移植与项目工程改造易灵活，易扩展，易实现。
缺点有：
1、 非分析型（OLAP）数据库，表存储量日益庞大，查询性能降低。
2、 多表关联对数据库系统开销增大。
3、 实时转化成数据库识别的Sql语句。
多维分析型报表设计优劣
多维分析型（MOLAP）报表是基于Cube数据集为源，如Cognos Transformer多维建模工具，并生成PowerCube维度指标集，发布到Web Server服务，利用Report Studio开发报表。
基于多维分析型报表设计有哪些优点，又存在哪些缺点呢？
优点有：
1、 报表的查询直接以MDX的查询语句从数据文件中提取数据并展示，效率很高。
2、 维度各层级节点都已计算好的指标值，无需实时动态计算。
3、 设计简单，可以利用MDX函数实现复杂功能。
4、 可以根据需求特定化制作报表，简化计算逻辑。
5、 方便移植与部署。
缺点有：
1、 更新Cube文件需要消耗时间，长则12个小时以上。
2、 模型设计对业务要求高：维度越多，层级越深，性能越低。
3、 扩展性差：复杂需求频繁变更，没有发挥Cube真正的用途，纯粹满足报表需求是最差的设计。
4、 Cube文件需要占用大量的存储空间，每个Cube调用都消耗大量内存。
5、 Cube与Cube之间不能直接访问。报表设计受限制，钻取只局限本Cube内。
优劣总结
两种模型设计报表都有各自特点，以优点选型是设计者最佳的准则。虽然同种需求在两种模型都可以实现，但我们要考虑性能与扩展，避免后期维护带来的压力。我个人喜欢基于关系型数据库源设计报表，毕竟数据库是一个非常成熟的产品，调优相对简单，技术面更广。BI工具本身有约束性，固化在同一种模式下设计，反复修改调整动作大，扩展性没有数据库灵活。
对于设计人员，重点在业务，理解需求，分析与研究需求未来变化。加强自身对数据库操作应用，发挥数据库强大的特点，结合工具的灵活性，整体提高报表性能。