数据切片是一项重要的优化功能，可帮助将查询定向到相应分区的数据。 显式设置 Slice 属性可以通过覆盖为 MOLAP 和 HOLAP 分区生成的默认切片来提高查询性能。 此外，Slice 属性在处理分区时提供额外的验证检查。
可以在创建分区后指定数据切片，但在处理数据切片之前，可以使用 Slice 属性。 在“分区”选项卡上，展开度量值组，右键单击分区，然后选择“ 属性”。
定义切片
切片属性的有效值为 MDX 成员、集或元组。 以下示例演示了有效的切片语法：
| 切片 | 成员、集合或元组 |
|---|---|
| [日期]。[日历]。[历年]。&&[2010] | 在包含 2010 年事实的分区上指定此切片（假设模型包含日历年层次结构的日期维度，其中 2010 年是成员）。 尽管分区源的 WHERE 子句或表可能已经按 2010 年进行筛选，但通过指定切片，可以在处理过程中提供额外的检查，以及在查询执行时进行更有针对性的扫描。 |
| { [销售区域].[销售区域国家].&[澳大利亚], [销售区域].[销售区域国家].&[加拿大] } | 在包含包含销售区域信息的事实的分区上指定此切片。 切片可以是由两个或更多个成员组成的 MDX 集。 |
| [度量值]。[销售金额配额] > '5000' | 此切片显示 MDX 表达式。 |
分区的数据切片应尽可能密切地反映分区中的数据。 例如，如果分区限制为 2012 数据，则分区的数据切片应指定时间维度的 2012 成员。 并不总是可以指定反映分区确切内容的数据切片。 例如，如果分区仅包含 1 月和 2 月的数据，但时间维度的级别为 Year、Quarter 和 Month，则分区向导不能同时选择 1 月和 2 月成员。 在这种情况下，请选择反映分区内容的成员的父级。 在此示例中，选择“第 1 季度”。
有关数据切片的优点的说明，请参阅 在 SSAS 数据集分区中设置切片。
注释
请注意，分区的 Slice 属性不支持动态 MDX 函数（如 Generate（MDX）或 Except （MDX）。 你必须通过使用显式元组或成员引用定义切片。
例如，不需要使用 ：（Range） （MDX） 函数来定义范围，而是需要按特定年份枚举每个成员。
如果需要定义复杂的切片，我们建议使用 XMLA Alter 脚本在切片中定义元组。 然后，可以使用 ascmd 命令行工具或 SSIS Analysis Services 执行 DDL 任务任务 来运行脚本，并在处理分区之前立即创建指定的成员集。