SSAS ट्यूटोरियल: SSAS क्यूब क्या है, Archiतकनीक और प्रकार

द्वारा: फियोना ब्राउन फियोना ब्राउन
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⚡ स्मार्ट सारांश

SSAS, SQL सर्वर एनालिसिस सर्विसेज, है Microsoftयह एक OLAP सर्वर और एनालिटिक्स इंजन है जो बड़ी मात्रा में डेटा को विभिन्न आयामों में विभाजित करने के लिए बनाया गया है। यह दो वेरिएंट में उपलब्ध है: बहुआयामी और सारणीबद्ध, और त्वरित विश्लेषण के लिए क्यूब्स और मॉडल बनाने के लिए RDBMS से एकत्रित डेटा का उपयोग करता है।

  • 🧊 मूल मकसद: SSAS एक बहुआयामी OLAP सर्वर है जो आपको बड़ी मात्रा में डेटा को अलग-अलग भागों में विभाजित करने और उसका विश्लेषण करने की सुविधा देता है।
  • ️ तीन स्तर: एक RDBMS, SSAS क्यूब्स को डेटा प्रदान करता है, और क्लाइंट डैशबोर्ड और पोर्टल के माध्यम से उन्हें पढ़ते हैं।
  • 🧱 मुख्य शर्तें: डेटा स्रोत, क्यूब, आयाम, स्तर, तथ्य तालिका, माप और स्कीमा मॉडल को परिभाषित करते हैं।
  • 🔀 दो प्रकार: बहुआयामी विश्लेषण में क्यूब्स और MDX का उपयोग होता है; सारणीबद्ध विश्लेषण में संबंधित तालिकाओं और DAX का उपयोग होता है।
  • 💾 भंडारण मोड: SSAS MOLAP, HOLAP और ROLAP आर्किटेक्चर को सपोर्ट करता है।
  • ️ सारणीबद्ध बनाम बहुआयामी: सारणीबद्ध प्रणाली सरल और मेमोरी में काम करने वाली होती है; बहुआयामी प्रणाली स्टार स्कीमा के लिए उपयुक्त होती है।
  • 🔐 उद्यम के लिए उपयुक्त: पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा, विभाजन और OLAP इसे एक कॉर्पोरेट BI इंजन बनाते हैं।
विस्तार में पढ़ें

SSAS ट्यूटोरियल SQL सर्वर विश्लेषण सेवा

एसएसएएस क्या है?

SQL सर्वर विश्लेषण सेवाएँ (SSAS) यह एक बहुआयामी OLAP सर्वर होने के साथ-साथ एक एनालिटिक्स इंजन भी है जो आपको बड़ी मात्रा में डेटा को अलग-अलग भागों में विभाजित और विश्लेषण करने की अनुमति देता है। यह इसका एक हिस्सा है। Microsoft SQL Server और यह विभिन्न आयामों का उपयोग करके विश्लेषण करने में मदद करता है। इसके दो प्रकार हैं: बहुआयामी और सारणीबद्ध। SSAS का पूरा नाम SQL Server Analysis Services है।

ArchiSSAS की शिक्षा

सबसे पहले, हम SSAS आर्किटेक्चर के बारे में जानेंगे।

SSAS त्रि-स्तरीय वास्तुकला

SQL सर्वर एनालिसिस सर्विसेज का आर्किटेक्चरल दृष्टिकोण तीन-स्तरीय आर्किटेक्चर पर आधारित है, जिसमें निम्नलिखित शामिल हैं:

  1. RDBMS: एक्सेल, डेटाबेस और टेक्स्ट जैसे विभिन्न स्रोतों से डेटा को इसकी मदद से प्राप्त किया जा सकता है। ईटीएल उपकरण आरडीबीएमएस में.
  2. SSAS: RDBMS से एकत्रित डेटा को विश्लेषण सेवा परियोजनाओं का उपयोग करके SSAS क्यूब्स में डाला जाता है। SSAS क्यूब्स एक विश्लेषण डेटाबेस बनाते हैं, जिसका उपयोग कई उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है।
  3. ग्राहक: ग्राहक डैशबोर्ड, स्कोरकार्ड, पोर्टल आदि का उपयोग करके डेटा तक पहुंच सकते हैं।

एसएसएएस का इतिहास

अब हम एसएसएएस के इतिहास पर एक नजर डालेंगे:

  • MSOLAP फीचर को सबसे पहले SQL Server 7.0 में शामिल किया गया था। बाद में इस तकनीक को पैनोरमा नामक एक इजरायली कंपनी से खरीदा गया था।
  • यह जल्द ही सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले OLAP इंजनों में से एक बन गया क्योंकि इसे SQL सर्वर के हिस्से के रूप में शामिल किया गया था।
  • एसएसएएस को पूरी तरह से पुनर्निर्मित किया गया था एमएस SQL ​​सर्वर 2005.
  • उस संस्करण में स्कोप स्टेटमेंट के साथ "सबक्यूब्स" के लिए एक सुविधा भी दी गई थी, जिससे एसएसएएस क्यूब्स की कार्यक्षमता में वृद्धि हुई।
  • SSAS 2008 R2 और 2012 संस्करण मुख्य रूप से क्वेरी के प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी से संबंधित थे।
  • In Microsoft Excel 2010 में PowerPivot नामक एक ऐड-इन आया, जो क्वेरी के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए नए xVelocity इंजन के साथ Analysis Services के एक स्थानीय इंस्टेंस का उपयोग करता है।

महत्वपूर्ण SSAS शब्दावली

अब हम SSAS की कुछ महत्वपूर्ण शब्दावलियों के बारे में जानेंगे:

  • डेटा स्रोत
  • डेटा स्रोत दृश्य
  • घन
  • आयाम तालिका
  • आयाम
  • स्तर
  • तथ्य तालिका
  • उपाय
  • स्कीमा

डेटा स्रोत

डेटा स्रोत एक प्रकार की कनेक्शन स्ट्रिंग है। यह विश्लेषण डेटाबेस और उसके बीच संबंध स्थापित करता है। आरडीबीएमएस.

डेटा स्रोत दृश्य

डेटा स्रोत दृश्य डेटाबेस का एक तार्किक मॉडल है।

घन

क्यूब भंडारण की एक बुनियादी इकाई है। यह डेटा का एक ऐसा संग्रह है जिसे इस तरह से एकत्रित किया गया है जिससे क्वेरी डेटा को शीघ्रता से लौटा सकें।

मोलाप

MOLAP एक डेटा क्यूब से बना होता है जिसमें माप और आयाम शामिल होते हैं, साथ ही वे सभी सदस्य भी शामिल होते हैं जो पदानुक्रमित संबंध में हो सकते हैं। यह नियमों का एक विशिष्ट समूह है जो यह निर्धारित करने में मदद करता है कि एक विरल क्यूब में कुछ सेल की गणना कैसे की जाती है और उन पदानुक्रमों के भीतर माप मानों को कैसे संकलित किया जाता है।

आयाम तालिका

  • एक आयाम तालिका में किसी तथ्य के आयाम शामिल होते हैं।
  • वे एक फॉरेन की का उपयोग करके फैक्ट टेबल से जुड़े होते हैं।
  • आयाम सारणी वि-सामान्यीकृत सारणी होती हैं।
  • आयाम अपने गुणों के माध्यम से तथ्यों की विशेषताओं को प्रस्तुत करते हैं।
  • किसी दी गई संख्या में आयामों के लिए कोई निर्धारित सीमा नहीं है।
  • एक आयाम में एक या एक से अधिक पदानुक्रमित संबंध होते हैं।

आयाम

एक आयाम किसी व्यावसायिक प्रक्रिया की घटना के संदर्भ को दर्शाता है। सरल शब्दों में, यह किसी तथ्य के बारे में कौन, क्या और कहाँ की जानकारी देता है। बिक्री व्यावसायिक प्रक्रिया में, "बिक्री संख्या" तथ्य के लिए, आयाम इस प्रकार होंगे:

  • कौन – ग्राहकों के नाम।
  • स्थान – लोकेशन।
  • क्या – उत्पाद का नाम।

दूसरे शब्दों में, आयाम तथ्यों में निहित जानकारी को देखने के लिए एक खिड़की की तरह है।

स्तर

किसी एक आयाम से प्राप्त की जा सकने वाली प्रत्येक प्रकार की सारांश को एक स्तर कहा जाता है।

तथ्य तालिका

एक तथ्य सारणी आयामी मॉडल में सबसे महत्वपूर्ण सारणी होती है। इसमें माप या तथ्य और एक विदेशी कुंजी उदाहरण के लिए, पेरोल संचालन जैसे आयाम तालिका के लिए।

उपाय

प्रत्येक तथ्य तालिका में एक या अधिक माप शामिल होते हैं जिनका विश्लेषण किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, पुस्तक बिक्री सूचना तालिका बेची गई पुस्तकों की संख्या के आधार पर लाभ या हानि का माप कर सकती है।

स्कीमा

RSI डेटाबेस डेटाबेस सिस्टम का स्कीमा, डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली द्वारा समर्थित एक औपचारिक भाषा में वर्णित इसकी संरचना है। "स्कीमा" शब्द डेटा के संगठन को संदर्भित करता है, जो डेटाबेस के निर्माण की रूपरेखा प्रस्तुत करता है।

संबंधित आलेख

SSAS में मॉडल के प्रकार

अब हम SSAS में मौजूद मॉडल के प्रकारों के बारे में जानेंगे।

बहु-आयामी डेटा मॉडल

RSI बहु-आयामी डेटा मॉडल इसमें एक डेटा क्यूब शामिल है। यह ऑपरेशनों का एक समूह है जो आपको क्यूब और आयाम सदस्यों को निर्देशांक के रूप में उपयोग करके सेल के मानों को क्वेरी करने की अनुमति देता है। यह उन नियमों को परिभाषित करता है जो यह तय करते हैं कि पदानुक्रम के भीतर माप मानों को कैसे संकलित किया जाता है या विरल क्यूब में विशिष्ट मानों की गणना कैसे की जाती है।

सारणीबद्ध मॉडलिंग

सारणीबद्ध मॉडलिंग डेटा को संबंधित तालिकाओं में व्यवस्थित करती है। इन तालिकाओं को "आयाम" या "तथ्य" के रूप में नामित नहीं किया जाता है, और सारणीबद्ध मॉडलिंग में विकास का समय कम लगता है क्योंकि सभी संबंधित तालिकाएँ दोनों भूमिकाएँ निभा सकती हैं।

सारणीबद्ध बनाम बहुआयामी मॉडल

पैरामीटर्स तालिका का बहुआयामी
याद इन-मेमोरी कैश फ़ाइल-आधारित संग्रहण
संरचना ढीली संरचना कठोर संरचना
सबसे अच्छा गुण डेटा को स्रोत से स्थानांतरित करने की आवश्यकता नहीं है डेटा को स्टार स्कीमा में रखने पर सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त होता है।
मॉडल का प्रकार संबंधपरक मॉडल आयामी मॉडल
पूछताछ भाषा डैक्स MDX
जटिलता सरल जटिल
आकार छोटे के लिये

एसएसएएस की मुख्य विशेषताएं

SSAS की मुख्य विशेषताएं इस प्रकार हैं:

  • यह एपीआई स्तर पर बैकवर्ड कम्पैटिबिलिटी प्रदान करता है।
  • आप क्लाइंट एक्सेस एपीआई के लिए ओएलई डीबी फॉर ओएलएपी और क्वेरी भाषा के रूप में एमडीएक्स का उपयोग कर सकते हैं।
  • SSAS आपको MOLAP, HOLAP और ROLAP आर्किटेक्चर बनाने में मदद करता है।
  • यह आपको क्लाइंट-सर्वर मोड या ऑफलाइन मोड में काम करने की सुविधा देता है।
  • आप SSAS टूल का उपयोग विभिन्न विजार्ड और डिज़ाइनर के साथ कर सकते हैं।
  • डेटा मॉडल निर्माण और प्रबंधन लचीला है।
  • व्यापक समर्थन के साथ आप एप्लिकेशन को अपनी इच्छानुसार अनुकूलित कर सकते हैं।
  • यह एक गतिशील संरचना, तदर्थ रिपोर्ट, साझा मेटाडेटा और सुरक्षा सुविधाएँ प्रदान करता है।

SSAS बनाम PowerPivot

प्राचल एसएसए PowerPivot
क्या यह है SSAS मल्टीडायमेंशनल "कॉर्पोरेट BI" है Microsoft PowerPivot एक “सेल्फ-सर्विस BI” है।
तैनाती SSAS पर तैनात SharePoint पर तैनात किया गया
के लिए प्रयुक्त विजुअल स्टूडियो प्रोजेक्ट एक्सेल
आकार मेमोरी तक सीमित क्षमता 2 जीबी तक सीमित है
विभाजन समर्थन विभाजन का समर्थन करता है कोई विभाजन नहीं
क्वेरी प्रकार DirectQuery और Vertipaq केवल Vertipaq क्वेरी की अनुमति देता है
व्यवस्थापक उपकरण सर्वर एडमिन टूल (जैसे, एसएसएमएस) एक्सेल और शेयरपॉइंट एडमिन
सुरक्षा पंक्ति-स्तर और गतिशील सुरक्षा कार्यपुस्तिका फ़ाइल सुरक्षा

एसएसएएस के लाभ

SSAS के लाभ इस प्रकार हैं:

  • यह आपको स्रोत सिस्टम के साथ संसाधन संबंधी टकराव से बचने में मदद करता है।
  • यह संख्यात्मक विश्लेषण के लिए एक आदर्श उपकरण है।
  • SSAS उत्पाद में अंतर्निहित डेटा माइनिंग सुविधाओं का उपयोग करके ऐसे डेटा पैटर्न की खोज करने में सक्षम बनाता है जो तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकते हैं।
  • यह रिपोर्टिंग, केपीआई स्कोरकार्ड विश्लेषण और डेटा माइनिंग के लिए आपके सभी व्यावसायिक डेटा का एक एकीकृत और समन्वित दृश्य प्रदान करता है।
  • एसएसएएस विभिन्न डेटा स्रोतों से डेटा का ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (ओएलएपी) प्रदान करता है।
  • यह उपयोगकर्ताओं को कई उपकरणों की सहायता से डेटा का विश्लेषण करने की सुविधा देता है, जिनमें शामिल हैं: एसएसआरएस और एक्सेल.

SSAS का उपयोग करने के नुकसान

  • एक बार जब आप कोई पथ (सारणीबद्ध या बहुआयामी) चुन लेते हैं, तो आप शुरू से शुरू किए बिना दूसरे संस्करण में माइग्रेट नहीं कर सकते।
  • आपको सारणीबद्ध और बहुआयामी घनों के बीच डेटा को मर्ज करने की अनुमति नहीं है।
  • यदि परियोजना के बीच में ही आवश्यकताओं में बदलाव हो जाता है तो सारणीबद्ध प्रारूप जोखिम भरा हो सकता है।

SSAS का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

  • घन और माप समूह डिजाइन को अनुकूलित करें।
  • उपयोगी समूहीकरणों को परिभाषित करें।
  • विभाजन विधि का प्रयोग करें।
  • कुशल एमडीएक्स लिखें।
  • क्वेरी इंजन कैश का कुशलतापूर्वक उपयोग करें।
  • जब आप विस्तार करने में असमर्थ हों, तब विस्तार कम करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

सरल, इन-मेमोरी मॉडल और DAX के साथ तेज़ विकास के लिए टैबुलर मॉडल चुनें। जटिल गणनाओं और MDX की आवश्यकता वाले बड़े स्टार-स्कीमा डेटा वेयरहाउस के लिए मल्टीडायमेंशनल मॉडल चुनें। इनके बीच माइग्रेशन का मतलब है शुरू से सब कुछ करना।

MOLAP तेजी से पढ़ने के लिए एग्रीगेट्स को एक क्यूब में स्टोर करता है, ROLAP डेटा को रिलेशनल सोर्स में छोड़ देता है, और HOLAP एक हाइब्रिड है जो डिटेल रिलेशनल और एग्रीगेट्स को क्यूब में रखता है।

DAX सारणीबद्ध मॉडलों की सूत्र और क्वेरी भाषा है और एक्सेल सूत्रों के समान है। MDX बहुआयामी घनों की क्वेरी भाषा है और यह सदस्यों, टुपल्स और सेटों के साथ काम करती है।

एआई यह सुझाव दे सकता है कि किन उपायों और आयामों को मॉडल करना है, एक साधारण प्रश्न से डीएएक्स या एमडीएक्स का मसौदा तैयार कर सकता है, और क्यूब डेटा में ऐसे पैटर्न को उजागर कर सकता है जिन्हें मैन्युअल समीक्षा में अनदेखा किया जा सकता है, जैसे कि अप्रत्याशित सहसंबंध।

एक फैक्ट टेबल में मापने योग्य संख्याएँ और फॉरेन कीज़ होती हैं, जबकि एक डायमेंशन टेबल में उन संख्याओं को फ़िल्टर और समूहित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्णनात्मक गुण होते हैं, जैसे कि उत्पाद, ग्राहक या तिथि।

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