Tutorial de SSAS: ¿Qué es SSAS Cube? Architectura y tipos

¿Qué es SSAS?

Servicios de análisis de SQL Server (SSAS) es un servidor OLAP multidimensional, así como un motor de análisis que permite segmentar y analizar grandes volúmenes de datos. Forma parte de Microsoft SQL Server y ayuda a realizar análisis utilizando diversas dimensiones. Tiene dos variantes: multidimensional y tabular. Las siglas SSAS corresponden a SQL Server Analysis Services.

Architecnología de SSAS

En primer lugar, aprenderemos sobre la arquitectura de SSAS.

La arquitectura de SQL Server Analysis Services se basa en una arquitectura de tres niveles, que consta de:

1. RDBMS: los datos de diferentes fuentes como Excel, bases de datos y texto se pueden extraer con la ayuda de un Herramienta ETL en el RDBMS.
2. SSAS: Los datos agregados del sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) se transfieren a cubos SSAS mediante proyectos de Analysis Services. Estos cubos crean una base de datos de análisis que puede utilizarse para diversos fines.
3. Cliente: los clientes pueden acceder a los datos mediante paneles de control, cuadros de mando, portales, etc.

Historia de SSAS

Ahora repasaremos la historia de SSAS:

• La función MSOLAP se incluyó por primera vez en SQL Server 7.0. Posteriormente, esta tecnología fue adquirida a una empresa israelí llamada Panorama.
• Pronto se convirtió en uno de los motores OLAP más utilizados porque estaba incluido como parte de SQL Server.
• SSAS se renovó por completo con el lanzamiento de MS SQL Server 2005.
• Esa versión también ofrecía una función para "subcubos" con la instrucción Scope, lo que aumentaba la funcionalidad de los cubos SSAS.
• Las versiones SSAS 2008 R2 y 2012 se centraron principalmente en el rendimiento y la escalabilidad de las consultas.
• In Microsoft Con Excel 2010 llegó un complemento llamado PowerPivot, que utiliza una instancia local de Analysis Services con el nuevo motor xVelocity para aumentar el rendimiento de las consultas.

Terminología importante de SSAS

Ahora aprenderemos algunos términos importantes de SSAS:

• Fuente de datos
• Vista de fuente de datos
• Cubo
• Tabla de dimensiones
• Dimensión
• Nivel
• Tabla de hechos
• MEDIR
• Esquema

Fuente de datos

Una fuente de datos es una especie de cadena de conexión. Establece una conexión entre la base de datos de análisis y la RDBMS.

Vista de fuente de datos

Una vista de origen de datos es un modelo lógico de la base de datos.

Cubo

Un cubo es una unidad básica de almacenamiento. Es una colección de datos que se han agregado para permitir que las consultas devuelvan datos rápidamente.

MOLAP

MOLAP se compone de un cubo de datos que contiene medidas y dimensiones, incluyendo todos los miembros que puedan estar en una relación jerárquica. Es un conjunto específico de reglas que ayuda a determinar cómo se calculan ciertas celdas en un cubo disperso y cómo se agregan los valores de las medidas dentro de esas jerarquías.

Tabla de dimensiones

• Una tabla de dimensiones contiene las dimensiones de un hecho.
• Se vinculan a la tabla de hechos mediante una clave externa.
• Las tablas de dimensiones son tablas desnormalizadas.
• Las dimensiones ofrecen características de los hechos a través de sus atributos.
• No existe un límite establecido para un número determinado de dimensiones.
• Una dimensión contiene una o más relaciones jerárquicas.

Dimensión

Una dimensión ofrece el contexto que rodea un evento del proceso de negocio. En términos sencillos, proporciona el quién, el qué y el dónde de un hecho. En el proceso de negocio de ventas, para el hecho "número de venta", las dimensiones serían:

• Quiénes – nombres de los clientes.
• Dónde – ubicación.
• Qué – nombre del producto.

En otras palabras, una dimensión es una ventana para visualizar la información contenida en los hechos.

Nivel

Cada tipo de resumen que se puede obtener de una sola dimensión se denomina nivel.

Tabla de hechos

Una tabla de hechos es la tabla más importante en un modelo dimensional. Contiene mediciones o hechos y una clave extranjera a la tabla de dimensiones, por ejemplo, operaciones de nómina.

MEDIR

Cada tabla de datos contiene una o más medidas que deben analizarse. Por ejemplo, una tabla de información sobre ventas de libros puede medir la ganancia o pérdida en función del número de libros vendidos.

Esquema

El base de datos de CRISPR Medicine News El esquema de un sistema de base de datos es su estructura descrita en un lenguaje formal, con el apoyo del sistema de gestión de bases de datos. El término «esquema» se refiere a la organización de los datos como un plano de cómo se construye la base de datos.

Tipos de modelos en SSAS

Ahora aprenderemos los tipos de modelos en SSAS.

Modelo de datos multidimensional

El modelo de datos multidimensional Consta de un cubo de datos. Es un conjunto de operaciones que permite consultar el valor de las celdas utilizando los miembros del cubo y de la dimensión como coordenadas. Define reglas que determinan cómo se agrupan los valores de las medidas dentro de las jerarquías o cómo se calculan valores específicos en un cubo disperso.

Modelado tabular

El modelado tabular organiza los datos en tablas relacionadas. Estas tablas no se designan como "dimensiones" ni como "hechos", y el tiempo de desarrollo es menor con el modelado tabular, ya que todas las tablas relacionadas pueden cumplir ambas funciones.

Modelo tabular frente a modelo multidimensional

Parámetros	Tabular	Multidimensional
Salud Cerebral	Caché en memoria	Almacenamiento basado en archivos
Estructura	Estructura suelta	Estructura rígida
Mejores características	Los datos no necesitan moverse desde la fuente	Mejores cuando los datos se colocan en un esquema de estrella
Tipo de modelo	Modelo relacional	modelo dimensional
Lenguaje de consulta	del gráfico DAX	MDX
Complejidad:	Fácil	Complejo
Tamaño	Menor	más grande

Características clave de SSAS

Las características esenciales de SSAS son:

• Ofrece compatibilidad con versiones anteriores a nivel de API.
• Puede utilizar OLE DB para OLAP para la API de acceso del cliente y MDX como lenguaje de consulta.
• SSAS le ayuda a construir arquitecturas MOLAP, HOLAP y ROLAP.
• Te permite trabajar en modo cliente-servidor o en modo sin conexión.
• Puede utilizar la herramienta SSAS con diferentes asistentes y diseñadores.
• La creación y gestión de modelos de datos es flexible.
• Puedes personalizar las aplicaciones con un amplio soporte.
• Ofrece una estructura dinámica, informes personalizados, metadatos compartidos y funciones de seguridad.

SSAS frente a PowerPivot

Parámetro	SSAS	PowerPivot
Lo que es	SSAS Multidimensional es “BI Corporativo”	Microsoft PowerPivot es una solución de "Inteligencia de Negocios de Autoservicio".
Despliegue	Implementado en SSAS	Implementado en SharePoint
Usado para	Proyecto de Visual Studio	Excel
Tamaño	Limitado a la memoria	Capacidad limitada a 2 GB
Soporte de partición	Admite particionamiento	Sin particiones
Tipo de consulta	DirectQuery y Vertipaq	Solo permite consultas de Vertipaq.
Herramientas de administración	Herramientas de administración de servidores (por ejemplo, SSMS)	Administrador de Excel y SharePoint
Seguridad	Seguridad dinámica y a nivel de fila	Seguridad de archivos del libro de trabajo

Ventajas de SSAS

Los beneficios de SSAS son:

• Ayuda a evitar conflictos de recursos con el sistema de origen.
• Es una herramienta ideal para el análisis numérico.
• SSAS permite descubrir patrones de datos que pueden no ser evidentes de inmediato, utilizando las funciones de minería de datos integradas en el producto.
• Ofrece una visión unificada e integrada de todos los datos de su negocio para la elaboración de informes, el análisis de indicadores clave de rendimiento (KPI) y la minería de datos.
• SSAS ofrece procesamiento analítico en línea (OLAP) de datos de diferentes fuentes de datos.
• Permite a los usuarios analizar datos con una gran variedad de herramientas, entre ellas: SSRS y Excel.

Desventajas del uso de SSAS

• Una vez que seleccione una ruta (tabular o multidimensional), no podrá migrar a la otra versión sin empezar de nuevo.
• No está permitido combinar datos entre cubos tabulares y multidimensionales.
• El uso de tablas puede ser arriesgado si los requisitos cambian a mitad del proyecto.

Mejores prácticas para usar SSAS

• Optimizar el diseño del cubo y del grupo de medidas.
• Defina agregaciones útiles.
• Utilice el método de particiones.
• Escriba MDX eficiente.
• Utilice la caché del motor de consultas de forma eficiente.
• Expansión horizontal cuando ya no sea posible la expansión vertical.

Preguntas Frecuentes