如果你是一个初学者，请注意，这篇文章并不是告诉你不要在Analysis Services中使用多对多（m:n）维度。事实上，这是一个非常棒的功能，它允许你将多个维度成员和多条事实数据之间建立关联关系。在很多商业领域，从零售行业到会计行业到医疗行业，多对多关系被大量使用着。但有时在处理多对多关系时，如果遇到大规模数据量，可能会遇到数据查询性能问题以及数据精准性问题。这篇技术文章就是为了说明多对多关系背后的工作原理和适合的商业应用场景，以及应用多对多关系可能带来的数据精准性问题。
Kevin Yang BI/数据库 Analysis Services, OLAP, 多对多, 度量组, 性能优化, 维度
Data Source Design Best Practices
OLAP databases in Analysis Services 2005 have several special requirements that are important to ensure trouble-free access to source data.
Do use only supported OLEDB providers in a Data Source
Analysis Services was designe…
Kevin Yang BI/数据库 OLAP, 多维数据集, 性能优化, 性能指南, 最佳实践, 维度设计
最新评论
这个错误应该是因为Java不支持命名组导致的，将(?.*)语 法改成(.*)，然后后向引用的时候使用\1即可。 但是由于java还不支持平衡组，也就是压入弹出堆栈的操...
在Expresso工具上确实可以运行 ；我改成java正则表达式后(?s)<(?<Ht mlTag>[\\w]+)[^>]*\\s...
这得看具体场景，如果你的文件非常大，那么使用正则匹配可能效率 会明显不如自己写一个程序一行一行去统计来得高。但是至少这种方 式不用自己写代码。
支持喽！博客不错！
好办法，不过据说正则表达式性能不高