我真的需要一些帮助。
\n\n这是我的情况。
\n\n我正在 SQL Server 2005 中构建一个数据集市，它将提供一个报告（目前）。我们有 26 个客户（医疗组织）将使用此报告。每个客户端在任何给定时间都会有 1 到 2,000 个用户访问它（最有可能平均为 50 个，但需要扩展）。同一 rdl 将有 26 个版本，每个客户端一个。每个人都将访问自己各自的客户数据库。
\n\n该报告的界面是SSRS 2012。这是我们第一个2012年的报告 - 其余的仍然是2005年的，rdl将访问2005年的数据库。我没有使用 OLAP；SSRS 报告运行 SP 和视图。
\n\n我们构建了一个虚拟服务器并安装了 SQL 2012 来托管报告（如果重要的话，这两个虚拟服务器都位于同一台物理计算机上）。SQL 2012 虚拟服务器上不会运行任何其他内容。
\n\n这些都是关于环境的事实......
\n\n我们的系统不是 OLTP 重型系统 - 除了一个例外（我将在下面描述），它都是读取（当然 ETL 除外）。
\n\n我们为每个客户提供一个面向客户的数据库，总共 26 个。在其中，我们存储事务数据、汇总数据、一些准备报告的平面表以及大量 T-SQL 代码，这些代码在客户端在 SSRS 中提取报告时处理数字。我将这些数据库称为“可操作”数据库，因为对我来说，它们本质上将充当 ODS 的功能。
\n\n操作数据库通过可怕的 ETL 过程加载（客户端有不同的加载计划 - 通常每月或每周）。我将构建一个小型 ETL 流程（希望不是那么可怕）来从这些操作数据库填充数据集市。
\n\n数据集市的所有维度都是一致的，但由于 HIPAA 限制，其中一些维度（如医生和患者）无法存储在中央数据库中，事实表也不能存储在中央数据库中。因此，需要有 26 个版本的相同事实和维度表，每个客户端一个。
\n\n我们的系统有一个实时组件。医生和护士可以通过我们的网站输入交易数据，所有报告都需要立即反映变化。至于数据集市，它们只会影响事实表。无论如何，这就是我决定不使用 SSAS 的原因。我知道差异处理速度非常快，但感觉就像有太多移动部件。
\n\n我计划创建一个trickle-in事实表，并使用一个将其与主事实表相结合的视图。同样，我需要 26 个。我的新 ETL …