When querying on a cube requiring an excessive currency conversion (like drill-down to lowest level), the @xref request on session browser is showing "In progress" all the time together with target cube process. When you try to kill it thru session browser, it shows "Terminating" and has to be killed from linux box kernal. The same kind of query running on V7 (linux box) can be killed immediately. On V11.1.1.2 server, it shows "Process local xref request using shared memory".
Cause
The shared memory is not handled correctly when connecting with an xref to another application. The shared memory has to be disabled with this .cfg parameter.

DisableSharedMemory appName TRUE

解决方案(Solution)：

Add the following to the essbase.cfg file. Stop and start Essbase:
DisableSharedMemory appName TRUE

在重启Essbase Server后，登录EAS打开Essbase正常，但是应用程序不能正常启动.

[Mon Mar 22 13:17:50 2010]Local/ESSBASE0///Info(1051232)

将 English_UnitedStates.Latin1@Binary 用作 Essbase 区域设置

[Mon Mar 22 13:17:54 2010]Local/ESSBASE0///Info(1051051)
Essbase Server - 已启动

[Mon Mar 22 13:17:55 2010]Local/ESSBASE0///Info(1051001)
接收到客户端请求: Select Application/Database (来自用户 [conn_essbase])

[Mon Mar 22 13:17:56 2010]Local/ESSBASE0///Error(1054001)
无法加载应用程序 ????，错误编号为 [4294967295] － 请参见服务器日志文件

[Mon Mar 22 13:17:56 2010]Local/ESSBASE0///Error(1056604)
启动应用程序时出现错误 [1054001]

[Mon Mar 22 13:17:56 2010]Local/ESSBASE0///Warning(1051003)
错误 1054001 发生在处理请求 [Select Application/Database] 时 － 断开连接

解决：

将环境变量ESSLANG设置为SimplifiedChinese_China.MS936@Binary

分区中的所有数据库必须使用相同的编码。
分区不能将非 Unicode 模式数据库连接到 Unicode 模式数据库。
 

安全性文件 (essbase.sec)  有关用户、组、密码、权限、筛选器、应用程序、数据库及其相应目录的所有信息都被存储

Analytic Services 安全筛选器会允许您实施最细致级别的安全控制。

访问级别
“无” 指定成员列表不能检索或更新任何数据。
“读取” 指定成员列表可以检索但不能更新数据。
“写入” 指定成员列表可以检索和更新数据。
“元数据读取” 可以为对应的成员规范检索和更新元数据 （维和成员名）。

Analytic Services 提供了两种计算数据库的方式。
● 大纲计算 (不能使用替代变量)
● 计算脚本计算

当取消计算时， Analytic Services 将执行以下操作之一：
● 把所有的值还原到以前的状态
● 保留执行取消操作之前计算的所有值

并行计算和串行计算
Analytic Services 除了支持串行计算外，还支持并行计算。
并行计算是指Essbase计算器能够分析一个计算，并且在适当的时候，把任务分配给多个CPU（最多为四个）。

安全注意事项
要计算数据库，就必须拥有数据库大纲的 “计算”权限。如果有计算权限，就能够计算数据库中的所有值。在您具有计算权限的情况下，即使安全筛选器拒绝您的读取和更新权限，仍然可以计算值。在为使用者提供计算权限时，请慎重考虑。
 

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。

	OLTP	OLAP
用户	操作人员,低层管理人员	决策人员,高级管理人员
功能	日常操作处理	分析决策
DB 设计	面向应用	面向主题
数据	当前的, 最新的细节的, 二维的分立的	历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的
存取	读/写数十条记录	读上百万条记录
工作单位	简单的事务	复杂的查询
用户数	上千个	上百个
DB 大小	100MB-GB	100GB-TB

 

OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。

“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

 维几个基本概念:
1、维——维是人们观察问题的特定角度，例如：时间维、地理维、产品维。
2、维层次——人们在观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的多个描述方面，我们称这多个描述方面为维的层次。例　时间维：日期，月份，季度，年不同层次。
3、维成员——维的一个取值成为该维的一个维成员。如果维已经分成了多层次的，则维成员就是不同维层次取值的组合。例如：某公司销售数据在省、市、县，地理维有三个层次，则“山东省潍坊市青州市”就构成地理维的一个维成员。维成员并不一定要在维的每一个层次上都取值，例如：山东省，山东省潍坊市，潍坊市青州市都是地理维的维成员。
4、多维数据集——数据立方体或超立方多维数据集是决策支持的支柱，也是OLAP的核心。多维数据集可以用一个多维数组表示。

 OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。

钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 

 OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。

    ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了"星型模式"。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为"雪花模式"。

    MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成"立方块（Cube）"的结构,在MOLAP中对"立方块"的"旋转"、"切块"、"切片"是产生多维数据报表的主要技术。

    HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。

   OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

  根据综合性数据的组织方式的不同，目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。

分区类型：
复制分区 是数据源一部分的一个副本，存储在数据目标上
透明分区 允许用户访问来自数据源的数据，就好像该数据已经存储在数据目标上一样。
链接分区 用户从一个数据库中的单元格送到另一个数据库中的单元格