FWIW, we have had good experience with very large schemas:  1200+ shared dimensions, 300+ base measures, 2500+ calculated members, 20-30 base cubes.  Some of these dimensions also have high cardinality:  100s of thousands of dimension members in some cases.  In production we typically allocate 20G to Mondrian running inside of tomcat, but these schemas will run efficiently with just 1G allocated in development environments.  <div class="gmail_extra">

<br><br><div class="gmail_quote">On Tue, Nov 27, 2012 at 9:09 PM, Julian Hyde <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:jhyde@pentaho.com" target="_blank">jhyde@pentaho.com</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

<div style="word-wrap:break-word">There are no hard limits to the number of cubes, dimensions, hierarchies, members etc., other than available memory and maybe the size of a Java list or array (2 ^ 31). Obviously nothing is for free, so all else being equal, a large schema will be slower than a small one. But Mondrian is designed to degrade gracefully.<div>

<br><div>
<div>Julian</div><br>

</div>
<br><div><div><div class="h5"><div>On Nov 27, 2012, at 10:42 AM, Taylor Curro &lt;<a href="mailto:patriotsfan1236@gmail.com" target="_blank">patriotsfan1236@gmail.com</a>&gt; wrote:</div><br></div></div><blockquote type="cite">

<div><div class="h5">Good Afternoon Julian-<br><br>I was wondering if you could answer a quick thought I have been trying to figure out.  I saw online a comparison of OLAP servers and some of the servers list out their system limits (number of cubes, measures, dimensions, hierarchies in dimension, levels in hierarchy, and dimension members) and could not seem to find any information regarding the Mondrian OLAP server.  <br>


<br>I have been focusing primarily on the system limits for the number of measures and dimensions (though I am trying to figure out all areas listed above), since cubes could be scaled-out since they do not interact with each other (correct me if I&#39;m wrong).  I am trying to see how complex the data can be when it comes to dimensions and cardinality to prevent scale problems.  I was wondering if you could provide any guidance/insight into this topic?  I would greatly appreciate it.<br>


<br>Thank you,<br><br>-Taylor<br><a href="mailto:patriotsfan1236@gmail.com" target="_blank">patriotsfan1236@gmail.com</a><br></div></div>
_______________________________________________<br>Mondrian mailing list<br><a href="mailto:Mondrian@pentaho.org" target="_blank">Mondrian@pentaho.org</a><br><a href="http://lists.pentaho.org/mailman/listinfo/mondrian" target="_blank">http://lists.pentaho.org/mailman/listinfo/mondrian</a><br>

</blockquote></div><br></div></div><br>_______________________________________________<br>
Mondrian mailing list<br>
<a href="mailto:Mondrian@pentaho.org">Mondrian@pentaho.org</a><br>
<a href="http://lists.pentaho.org/mailman/listinfo/mondrian" target="_blank">http://lists.pentaho.org/mailman/listinfo/mondrian</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>