dmJonnyЕсть следующая задача:
Имеются два куба в MS Analysis Services, с одинаковым набором измерений и мер.
Необходимо убедится, что в обоих кубах данные абсолютно одинаковые.
Мне пришло в голову только последовательно выполнять запросы типа
---
select {[Dim1].Members} on columns,
{[Dim2].Members} on rows
from Cube
---
для каждого из кубов по каждой паре измерений, и сравнивать результаты.
Я реализовал это на Delphi через ADOQuery, но когда в измерении, выводимом по столбцам, больше 2048 членов, ADOQuery работать перестает. У меня в нескольких измерениях гораздо больше членов, так что этот вариант не подошел.
В связи с этим вопрос: как еще можно решить задачу сравнения данных?

Для этого достаточно сравнить таблицы фактов :-)
Для SQL есть миллион тулзов с помощью которыз это можно сделать.

олапистчерез XMLA шлем запрос

select
dimension0.Members on 0,
dimension1.Members on 1,
...
dimensionN.Members on N,
from Cube1

затем посимвольно сравниваем CellData
:)

А вы прикинули размер XML? Он будет просто немерянный.

dmJonny backfire
Для этого достаточно сравнить таблицы фактов :-)
Для SQL есть миллион тулзов с помощью которыз это можно сделать.

Таблица фактов одна для обоих кубов.
Но один куб из них состоит из одной партиции, и процессится всегда весь.
А второй куб состоит из нескольких партиций, из которых процессится как правило только одна. При этом часть измерений в нем changing dimension, и нужно проверять, все ли измерения в dimension отразились на всем кубе, а также не напутано ли чего-нить с условием разделения на партиции, которое периодически меняется (чтобы все попало в куб, и ничего не попало несколько раз).

"Эталонный" куб нужен только для контроля правильности установок разбиения на партиции, пользователи будут обращаться к разделенному кубу.

Если куб бъется на разделы вдоль временной оси, то следует предположить что и проверить достаточно вдоль этой одной оси. Т.е. одномерный RowSet.
А что касается изменяющихся измерений, то надеюсь у вас FK между таблицей фактов и измерений есть и схема куба оптимизирована. В этом случае беспокоится о подвохе со стороны измерений не стоит.