智达方通新一代多维数据库Intcube Booster发版后完成了与包括全面预算管理软件在内的智达方通企业绩效管理软件系统Intcube EPM的整合。与上一版多维数据库Intcube OLAP相比，Intcube Booster的新功能和性能提升，为全面预算管理等EPM应用场景，带来了更为灵活便捷的实现方式和性能提升。以下结合全面预算管理项目实施的应用场景，介绍Intcube Booster的部分新功能。
1、智能区间动态计算提升数据读写及表单性能
计划预算等EPM软件应用的性能问题主要集中在数据量大、计算复杂和频繁改动的多维数据表单查询和业务规则运行方面。性能消耗大的主要原因是多维数据查询时会触发大量的聚集计算。以多维数据表单的查询开表为例，性能耗费主要发生在从数据立方体中查询明细级多维数据，并根据维度大纲层级结构进行聚集计算。其中，实时的聚集计算通常耗时占比最高。智达方通多维数据库通过智能判断表单呈现范围内的数据依赖关系，最小化动态计算的区间范围，降低计算量，从而提升了性能，并大幅度降低了动态计算对内存的占用。
2、结构化属性、标签化属性、只读属性等多种属性功能支持灵活筛选和高速分析
尽管所有多维数据库系统都不会约束维度的数量，但在任何一个实际应用场景中，使用超过10个维度建立业务数据模型，都不算是优化设计。因为对任何一种多维数据库技术路线而言，每增加一个维度，其计算复杂度都呈指数级上升；同时，过多维度组成的多维数据模型对业务场景的描述必然带来不必要的复杂性，进而带来不必要的存储空间和计算资源的消耗。复杂业务场景可以通过拆分组合的原则以多个多维数据模型表达实现。那种用维度数量衡量多维数据库性能的指标体系，没有任何实际应用意义。
以“项目”维度为例，对于“项目类型”这类元数据标签，如何创建才不会增加维度数量？最直接的解决方案就是用维度属性。维度属性，包括标签型的结构化属性、标签化属性、只读属性等，是维度的属性而不是维度。将某些项目维度成员标识上“项目类型”的属性，并不会增加维度数量，并且维度大纲还可支持基于属性的个性化聚集。因此，灵活运用维度属性功能，可以减少维度数量，并可更智能的基于维度的属性标签做灵活的过滤查询以及聚集计算和业务规则计算。
3、自动配置维度稠密稀疏属性
任何一个MOLAP型多维数据库，都需要设置维度的稠密或系数属性。这是其底层技术原理决定的。MOLAP多维数据库与ROLAP不同，需要自己解决存储问题。而满足磁盘存储效率的方案，就是将稠密维度构成数据块，稀疏维度构造成复合索引形成的键值对存储结构。其中，多维数据立方体中各个维度的稠密稀疏属性设置的是否合理，直接影响读写及计算效率。
智达方通多维数据库的自动配置维度稠密稀疏属性，是指当用户没有设置维度的稠密稀疏属性时，多维数据库将根据维度的特征、成员数量等信息自动优化设置维度系数属性，同时也支持用户根据自己的建模需求，设置维度稠密稀疏属性。
4、结构化维度库支持维度大纲高度复用
全面预算管理等EPM项目，由于企业的业务复杂性，通常会建立多个模型，如项目计划、成本预算、资金计划、物料计划、销售测算等。其中很多模型会用到同样的维度，如组织、科目、产品物料等。但在不同的模型中，同一个组织维度，其大纲的层级结构和成员增减也有可能不同。如何满足不同模型中的同一个维度既有共性的成员和数据共享，又有个性化的变化满足不同模型业务差异性要求，这几乎是所有项目上都会遇到的问题。
智达方通多维数据库实现了维度的结构化设计。以组织维度为例，支持基础组织维度大纲设计，及在各个多维数据模型中派生的、子代组织维度大纲。各模型之间，共性的维度成员具有同一个标识，便于引用、查询和共享数据，以避免不同模型中创建新的维度带来的同一个业务维度无法共享的问题。
5、支持完整MDX语法及函数库
MDX语法及函数库，是多维数据库计算引擎的核心功能，也是多维数据库语言的工业标准。相当于SQL之于关系型数据库的作用。任何一种多维数据库，如不支持MDX语法，很难具有实际应用价值。
智达方通多维数据库支持完整的MDX语法及函数库，并支持扩展自定义函数及调用。详细文档参见《智达方通多维数据库Intcube Booster V1.0 mdx函数语法手册》。
6、维度成员命名空间解决多维数据库中维度成员的重名问题
多维数据库设计通常会要求在维度大纲范围内，维度成员名称唯一，以保证查询时的准确定位。但实际业务中，经常会出现：集团总公司->科技部，子公司->科技部 这样的重复名称出现。在实际建模过程中，为了满足维度成员名称的唯一性，不得不将成员名称人为更改以保证其唯一性。但这种做法牺牲了用户实际业务场景描述的客观性，同时也给元数据管理带来了一定困难。
智达方通多维数据库通过维度成员命名空间的设计，实现维度成员名称可重复出现在维度大纲中，但又不破坏维度成员的独特性。解决了上述建模问题，给项目实施带来了便利。
7、补充层次结构(Alternative Hierarchy)解决同一维度沿多路径聚集（汇总）关系计算问题
以时间维度为例，默认为自然日历层级结构：年-季度-月。如需要“财务年度”，并且是以3月或4月作为第一个财务年度的月度等个性设置，以往的做法是手工创建分支并设置共享维度成员。新的维度大纲补充层次结构(Alternative Hierarchy)可以更为结构化地定义维度大纲的主从层次结构，并支持基于维度大纲的主要层级结构，根据条件自动生成补充层次结构。
8、 ReadFrom函数支持更为灵活的跨模型取数
全面预算管理等EPM应用中，不可避免会涉及到不同模型间的数据调用。如何支持并高效运行这一功能，是很多多维数据库产品的一个难题。智达方通多维数据库实现了包括ReadFrom等跨模型读写操作函数，并可在业务规则等计算引擎及查询指令中高效运行，使更为灵活的多维建模方法成为可能。
结语
多维数据库是包含全面预算管理软件在内的企业绩效管理（EPM）系统的底层核心技术，没有多维数据库技术，就无法高效实现全面预算管理软件等EPM系统的功能设计。多维数据库技术的每一项优化和突破，也都会给全面预算管理等EPM应用带来新的提升和变革。