SSAS チュートリアル: SSAS Cube とは、 Archi構造と種類

SSASとは何ですか？

SQL Server Analysis Services（SSAS） は、多次元 OLAP サーバーであると同時に、大量のデータを細分化することを可能にする分析エンジンでもあります。の一部です Microsoft SQL Server さまざまな次元を使用した分析の実行に役立ちます。多次元と表形式の 2 つのバリエーションがあります。 SSAS の完全な形式は SQL Server Analysis Services です。

ArchiSSASの構造

まず、この SSAS チュートリアルでは、SSAS アーキテクチャについて学習します。

SQL Server Analysis Servicesのアーキテクチャは、次の3層アーキテクチャに基づいています。

RDBMS: Excel、データベース、テキストなどのさまざまなソースからデータを取得できます。 ETLツール RDBMSに。
SSAS: RDBMS からの集計データは、分析サービスプロジェクトを使用して SSAS キューブにプッシュされます。 SSAS キューブは分析データベースを作成し、分析データベースの準備が完了すると、さまざまな目的に使用できます。
クライアント: クライアントは、ダッシュボード、スコアカード、ポータルなどを使用してデータにアクセスできます。

SSASの歴史

この SSAS チュートリアルでは、SSAS の歴史を見ていきます。

MSOLAP 機能は、SQL Server 7.0 で初めて導入されました。このテクノロジは、後にイスラエルの Panorama 社から購入されました。
SQL Server の一部として組み込まれたため、すぐに最もよく使用される OLAP エンジンになります。
SSASは、リリースとともに全面的に刷新されました。 MS-SQLサーバー 2005
この最新バージョンでは、Scope ステートメントを使用した「サブキューブ」の機能も提供します。これにより、SSAS キューブの機能が強化されました。
SSAS 2008R2 および 2012 バージョンは主にクエリのパフォーマンスとスケーラビリティに関係しています
In Microsoft Excel 2010 には、クエリパフォーマンスを向上させる新しい XVelocity エンジンを備えた分析サービスのローカルインスタンスを使用する PowerPivot と呼ばれるアドインが付属しました。

SSAS の重要な用語

この SSAS 表形式モデルのチュートリアルでは、SSAS のいくつかの重要な用語を学習します。

情報元
データソースビュー
キューブ
寸法表
次元
レベル
ファクトテーブル
Measure
スキーマ

情報元

データソースは接続文字列の一種です。分析データベースとの間の接続を確立します。 RDBMS.

データソースビュー

データソースビューはデータベースの論理モデルです

キューブ

キューブはストレージの基本単位です。これは、クエリがデータを迅速に返すことができるように集約されたデータのコレクションです。

モラップ

MOLAP は、メジャーとディメンションを含むデータキューブで構成されます。階層関係にある可能性のあるすべてのメンバーが含まれます。

これは、スパースキューブ内の特定のセルの計算方法と、その階層内でロールアップされた値を測定する方法を決定するのに役立つ特定のルールセットです。

寸法表

ディメンションテーブルにはファクトのディメンションが含まれます。
これらは、外部キーを使用してファクトテーブルに結合されます。
ディメンションテーブルは非正規化されたテーブルです。
ディメンションは、属性を活用してファクトの特徴を提供します。
指定された次元数に設定された制限は提供されません
ディメンションには 1 つ以上の階層関係が含まれます。

次元

Dimension は、ビジネスプロセスイベントの周囲のコンテキストを提供します。簡単に言えば、誰が、何を、どこで、事実を示します。販売ビジネスプロセスでは、ファクト販売番号のディメンションは顧客名になります。

どこ – 場所
何を – 製品名
言い換えれば、ディメンションは事実の情報を見るための窓であると言えます。

レベル

単一のディメンションから取得できる各タイプの概要はラベルと呼ばれます。

ファクトテーブル

ファクトテーブルは、ディメンションモデルで最も重要なテーブルです。ファクトテーブルには、測定値/事実と、外部キーディメンションテーブルに追加します。たとえば、給与計算業務などです。

Measure

各ファクトテーブルには、分析する必要がある XNUMX つ以上のテーブルが含まれています。たとえば、本の販売情報テーブルです。本の販売部数によって利益が得られる場合もあれば、損失が発生する場合もあります。

スキーマ

このデータベース形式言語で記述されたデータベースシステムのスキーマとその構造。データベース管理システムをサポートします。「スキーマ」という用語は、データベースを構築する方法の青写真としてのデータの組織化を意味します。

SSAS のモデルの種類

次に、この SSAS キューブチュートリアルで SSAS のモデルの種類を学習します。

多次元データモデル

この多次元データモデルは、データキューブで構成されています。これは、キューブとディメンションメンバーを座標として使用してセルの値を照会できる操作のグループです。

階層内でメジャー値をロールアップする方法、またはスパースキューブで特定の値を計算する方法を決定するルールを定義します。

表形式のモデリング

表形式モデリングは、データを関連するテーブルに編成します。テーブルは「ディメンション」または「ファクト」として指定されず、関連するすべてのテーブルが両方の役割を果たすことができるため、テーブル形式の場合は開発時間が短縮されます。

表形式モデルと多次元モデル

Parameters	表形式	多次元
メモリ	メモリ内キャッシュ	ファイルベースのストレージ
Structure	緩い構造	堅固な構造
最良の特徴	データをソースから移動する必要がない	データをスタースキーマに入れると最適です。
モデルの種類	リレーショナルモデル	次元モデル
	DAX	MDX
複雑	簡単な拡張で	複雑な
サイズ	より小さい	より大きい

SSAS の主な機能

SSAS の基本的な機能は次のとおりです。

API レベルでの下位互換性を提供します。
クライアントアクセス API として OLEDB for OLAP を使用し、クエリ言語として MDX を使用できます。
SSASはMOLAP、HOLAP、ROLAPアーキテクチャの構築に役立ちます
これにより、クライアント/サーバーモードまたはオフラインモードで作業できるようになります。
SSAS ツールはさまざまなウィザードやデザイナーで使用できます。
データモデルの作成と管理は柔軟です。
広範なサポートによるアプリケーションのカスタマイズ
動的構造、アドホックレポート、共有メタデータ、およびセキュリティ機能を提供します

SSAS と PowerPivot の比較

	SSAS	パワーピボット
何ですか	SSAS マルチディメンションは「企業 BI」です	Microsoft PowerPivot は「セルフサービス BI」です。
展開	SSAS へのデプロイ	SharePointに展開されます
のために使用します	Visual Studio プロジェクト	Excel
サイズ	サイズはメモリに制限されています	容量は2GBに制限されています。
パーティションのサポート	パーティショニングをサポート	パーティションなし
クエリの種類	DirectQuery とバーティパック	Vertipaq のみを許可しますクエリ
管理ツール	サーバー管理ツール (SSMS など)	Excel および SharePoint の「管理者」
セキュリティ	行レベルの動的セキュリティ	ワークブックファイルのセキュリティ

SSASのメリット

SSAS の長所/利点は次のとおりです。

ソースシステムとのリソース競合を回避するのに役立ちます
数値分析に最適なツールです。
SSAS では、製品に組み込まれているデータマイニング機能を使用して、すぐには明らかではないデータパターンを検出できます。
すべてのビジネスデータの統一された統合ビューを提供します。レポート作成、主要業績評価指標 (KPI) スコアカードの分析データマイニング。
SSAS は、さまざまなデータソースからのデータのオンライン分析処理 (OLAP) を提供します。
これにより、ユーザーは SSRS や Excel.

SSAS を使用するデメリット

パス（表形式または多次元）を選択すると、最初からやり直さないと他のバージョンに移行できません。
表形式キューブと多次元キューブの間でデータを「マージ」することはできません
プロジェクトの途中で要件が変更された場合、表形式は危険であることが判明

SSAS 使用のベストプラクティス

キューブとメジャーグループの設計を最適化する
有用な集計を定義する必要があります
パーティション方式を使用する
効率的な書き込み MDX
クエリエンジンキャッシュを効率的に使用する
スケールアップできなくなった場合はスケールアウトする

よろしければ：