SSAS Tutorial: Hvad er SSAS Cube, Architecture & typer

Af: Fiona Brown Fiona Brown
Hours Opdateret

Hvad er SSAS?

SQL Server Analysis Services (SSAS) er en multidimensionel OLAP-server samt en analysemaskine, der giver dig mulighed for at opdele store mængder data. Det er en del af Microsoft SQL Server og hjælper med at udføre analyser ved hjælp af forskellige dimensioner. Den har 2 varianter Multidimensional og Tabular. Den fulde SSAS-formular er SQL Server Analysis Services.

Architecture af SSAS

Først i denne SSAS-tutorial lærer vi om SSAS-arkitekturen:

Architecture af SSAS

Det arkitektoniske syn på SQL server analysetjenester er baseret på en tre-lags arkitektur, som består af

  1. RDBMS: Data fra forskellige kilder som Excel, Database, Tekst, andre kan trækkes ved hjælp af ETL værktøj ind i RDBMS.
  2. SSAS: Samlede data fra RDBMS skubbes ind i SSAS-kuber ved hjælp af analyseserviceprojekter. SSAS-kuberne vil skabe en analysedatabase, og når analysedatabasen er klar, kan den bruges til mange formål.
  3. Klient: Kunder kan få adgang til data ved hjælp af Dashboards, Scorecards, Portals osv.

Historien om SSAS

Nu i denne SSAS tutorial, vil vi gennemgå historien om SSAS:

  • MSOLAP-funktion inkluderet først i SQL Server 7.0. Denne teknologi blev senere købt fra et israelsk firma kaldet Panorama.
  • Snart bliver det mest brugte OLAP-motorer, fordi det blev inkluderet som en del af SQL Server.
  • SSAS blev fuldstændig renoveret med udgivelsen af MS-SQL server 2005
  • Denne seneste version tilbyder også en funktion til "underkuber" med Scope-erklæringen. Dette har øget funktionaliteten af ​​SSAS kuber.
  • SSAS 2008R2 og 2012 versioner er hovedsageligt beskæftiget med forespørgselsydeevne og skalerbarhed
  • In Microsoft excel 2010 kom et tilføjelsesprogram kaldet PowerPivot, som bruger en lokal forekomst af analysetjeneste med ny XVelocity-motor, som øger forespørgselsydeevnen

Vigtig SSAS-terminologi

Nu i denne SSAS tabelmodel tutorial, vil vi lære nogle vigtige terminologier af SSAS:

  • Datakilde
  • Datakildevisning
  • Cube
  • Dimensionstabel
  • Dimension
  • Niveau
  • Faktatabel
  • Måle
  • Planlæg

Datakilde

Datakilde er en slags forbindelsesstreng. Det etablerer en forbindelse mellem analysedatabasen og RDBMS.

Datakildevisning

Datakildevisning er en logisk model af database

Cube

En terning er en grundlæggende enhed til opbevaring. Det er en samling af data, som er blevet aggregeret for at gøre det muligt for forespørgsler at returnere data hurtigt.

MOLAP

MOLAP'en er lavet af datakube, som indeholder mål og dimensioner. Det omfatter alle de medlemmer, der kan være i et hierarkisk forhold.

Det er et specifikt regelsæt, som hjælper dig med at bestemme, hvordan bestemte celler beregnes i en sparsom terning og måler værdier, der er rullet op i disse hierarkier.

Dimensionstabel

  • En dimensionstabel indeholder dimensioner af et faktum.
  • De er forbundet til faktatabellen ved hjælp af en fremmednøgle.
  • Dimensionstabeller er de-normaliserede tabeller.
  • Dimensioner tilbyder karakteristika af fakta ved hjælp af deres egenskaber.
  • Ikke tilbudsgrænse sat for et givet antal dimensioner
  • Dimensionen indeholder en eller flere hierarkiske relationer.

Dimension

Dimension tilbyder konteksten omkring en forretningsprocesbegivenhed. Enkelt sagt giver de hvem, hvad, hvor af et faktum. I salgsforretningsprocessen, for det faktiske salgsnummer, ville dimensioner være, hvem kundenavne.

  • Hvor - Beliggenhed
  • Hvad – Produktnavn
  • Med andre ord kan du sige, at en dimension er et vindue til at se oplysningerne i fakta.

Niveau

Hver type oversigt, som kan hentes fra den enkelte dimension, kaldes etiket.

Faktatabel

En faktatabel er den vigtigste tabel i en dimensionel model. En faktatabel indeholder målinger/fakta og Fremmed nøgle til dimensionstabellen. For eksempel løndrift.

Måle

Hver faktatabel indeholder en eller flere tabeller, som bør analyseres. For eksempel sælger en bog informationstabel. Det kan være en fortjeneste eller et tab for antallet af solgte bøger.

Planlæg

database skema af et databasesystem og dets struktur beskrevet i et formelt sprog. Det understøtter databasestyringssystemet. Udtrykket "skema" betyder organiseringen af ​​data som en blåkopi af en måde, hvorpå databasen er opbygget.

Type af modeller i SSAS

Nu vil vi lære typer af modeller i SSAS i denne SSAS terning tutorial:

Multidimensionel datamodel

Multidimensionel datamodel, som består af en datakube. Det er en gruppe af operationer, som giver dig mulighed for at forespørge om værdien af ​​celler ved at bruge kube- og dimensionsmedlemmer som koordinater.

Den definerer regler, der bestemmer, hvordan måleværdier rulles op i hierarkier, eller hvordan specifikke værdier beregnes i en sparsom terning.

Tabelmodellering

Tabelmodellering organiserer data i relaterede tabeller. Tabellen betegnes ikke som "dimensioner" eller "fakta", og udviklingstiden er mindre med tabelform på grund af alle relaterede tabeller, der kan tjene begge roller.

Tabel vs. multidimensionel model

parametre tabular Flerdimensionel
Hukommelse I hukommelsescache Filbaseret lagring
Struktur Løs struktur Stiv struktur
Bedste funktion Data behøver ikke at flytte fra kilden Det er bedst, når data indsættes i et stjerneskema.
Type model Relationel model Dimensionel model
DAX MDX
Kompleksitet Simpelt Complex
Størrelse Mindre Større

Nøglefunktioner ved SSAS

Væsentlige funktioner ved SSAS er:

  • Det tilbyder bagudkompatibilitet på API-niveau.
  • Du kan bruge OLEDB til OLAP til klientadgangs-API og MDX som forespørgselssprog.
  • SSAS hjælper dig med at bygge MOLAP-, HOLAP- og ROLAP-arkitekturer
  • Det giver dig mulighed for at arbejde på klient-server-tilstand eller offline-tilstand.
  • Du kan bruge SSAS-værktøjet med forskellige guider og designere.
  • Oprettelse og styring af datamodeller er fleksibel.
  • Tilpas applikation fra omfattende support
  • Tilbyder dynamisk struktur, ad hoc-rapport, delte metadata og sikkerhedsfunktioner

SSAS vs. PowerPivot

Parameter SSAS powerpivot
Hvad er SSAS Multidimensional er "Corporate BI" Microsoft PowerPivot er en "Selvbetjenings-BI
Deployment Implementer til SSAS Det er implementeret til SharePoint
Brugt til Visual Studio projekt Excel
Størrelse Størrelse begrænset til hukommelse Kapacitet begrænset til 2 GB.
Partition støtte Understøtter partitionering Ingen skillevægge
Forespørgselstype DirectQuery og
Vertipaq		 Tillader kun Vertipaq
Forespørgsler
Admin værktøjer Serveradministrationsværktøjer (f.eks. SSMS] Excel og SharePoint "Admin"
Sikkerhed Rækkeniveau og dynamisk sikkerhed Arbejdsbog fil sikkerhed

Fordele ved SSAS

Fordele/fordele ved SSAS er:

  • Hjælper dig med at undgå ressourcestrid med kildesystemet
  • Det er et ideelt værktøj til numerisk analyse.
  • SSAS muliggør opdagelse af datamønstre, som måske ikke umiddelbart er synlige ved hjælp af data mining-funktionerne indbygget i produktet.
  • Det giver et samlet og integreret overblik over alle dine forretningsdata. Rapportering, analyse af Key Performance Indicator (KPI) scorekort Data mining.
  • SSAS tilbyder online analytisk behandling (OLAP) af data fra forskellige datakilder.
  • Det giver brugerne mulighed for at analysere data med et væld af værktøjer, herunder SSRS og Excel.

Ulemper ved at bruge SSAS

  • Når du har valgt en sti (tabulær eller flerdimensionel), kan du ikke migrere til den anden version uden at starte forfra
  • Du må ikke "flette" data mellem tabulære og multidimensionelle terninger
  • Tabel viser sig at være risikabelt, hvis kravene ændres midtvejs i projektet

Bedste praksis for at bruge SSAS

  • Optimer terning og mål gruppedesign
  • Du bør definere nyttige sammenlægninger
  • Brug partitionsmetoden
  • Skriv Effektiv MDX
  • Brug Query Engine-cachen effektivt
  • Skaler ud, når du ikke længere kan skalere op