Samouczek SSAS: Czym jest kostka SSAS, Architektura i typy

Co to jest SSAS?

Usługi analizy serwera SQL (SSAS) to wielowymiarowy serwer OLAP, a także silnik analityczny, który umożliwia segmentację i dzielenie dużych wolumenów danych. Jest częścią Microsoft SQL Server i pomaga przeprowadzać analizy w różnych wymiarach. Ma dwie wersje: wielowymiarową i tabelaryczną. Pełna nazwa SSAS to SQL Server Analysis Services.

Archistrukturę SSAS

Najpierw poznamy architekturę SSAS.

Widok architektoniczny usług SQL Server Analysis Services opiera się na architekturze trójwarstwowej, która obejmuje:

1. RDBMS: dane z różnych źródeł, takich jak Excel, baza danych i tekst, można pobrać za pomocą Narzędzie ETL do RDBMS.
2. SSAS: zagregowane dane z systemu RDBMS są przesyłane do kostek SSAS za pomocą projektów usług analitycznych. Kostki SSAS tworzą bazę danych analiz, która może być następnie wykorzystywana do wielu celów.
3. Klient: klienci mogą uzyskać dostęp do danych za pomocą pulpitów nawigacyjnych, kart wyników, portali itp.

Historia SSAS

Teraz przejdziemy przez historię SSAS:

• Funkcja MSOLAP została po raz pierwszy uwzględniona w SQL Server 7.0. Technologia ta została później zakupiona od izraelskiej firmy Panorama.
• Wkrótce stał się jednym z najczęściej używanych silników OLAP, ponieważ został włączony jako część SQL Server.
• SSAS został całkowicie odnowiony wraz z wydaniem MS SQL Server 2005.
• Wersja ta oferowała również funkcję „podkostek” z poleceniem Scope, co zwiększało funkcjonalność kostek SSAS.
• Wersje SSAS 2008 R2 i 2012 koncentrowały się głównie na wydajności zapytań i skalowalności.
• In Microsoft W programie Excel 2010 pojawił się dodatek PowerPivot, który wykorzystuje lokalną instancję usług Analysis Services z nowym silnikiem xVelocity w celu zwiększenia wydajności zapytań.

Ważna terminologia SSAS

Teraz poznamy kilka ważnych terminów SSAS:

• Źródło danych
• Widok źródła danych
• Kostka
• Tabela wymiarów
• Wymiary
• Poziom
• Tabela faktów
• Zmierzyć
• schemat

Źródło danych

Źródło danych to rodzaj ciągu połączenia. Nawiązuje ono połączenie między bazą danych analizy a RDBMS.

Widok źródła danych

Widok źródła danych to logiczny model bazy danych.

Kostka

Kostka to podstawowa jednostka pamięci masowej. Jest to zbiór danych zagregowanych w celu umożliwienia zapytaniom szybkiego zwracania danych.

MOLAP

MOLAP składa się z kostki danych zawierającej miary i wymiary, w tym wszystkie elementy, które mogą być powiązane hierarchicznie. Jest to specyficzny zestaw reguł, który pomaga określić, jak obliczane są poszczególne komórki w rzadkiej kostce oraz jak wartości miar są zestawiane w obrębie tych hierarchii.

Tabela wymiarów

• Tabela wymiarów zawiera wymiary faktu.
• Łączy się je z tabelą faktów za pomocą klucza obcego.
• Tabele wymiarów są tabelami zdenormalizowanymi.
• Wymiary poprzez swoje atrybuty przedstawiają cechy faktów.
• Nie ma ustalonego limitu dla danej liczby wymiarów.
• Wymiar zawiera jedną lub więcej relacji hierarchicznych.

Wymiary

Wymiar oferuje kontekst otaczający zdarzenie w procesie biznesowym. Mówiąc prościej, określa kto, co i gdzie w odniesieniu do faktu. W procesie biznesowym sprzedaży, dla faktu „liczba sprzedaży” wymiary będą następujące:

• Kto – nazwiska klientów.
• Gdzie – lokalizacja.
• Co – nazwa produktu.

Innymi słowy wymiar jest oknem umożliwiającym przeglądanie informacji zawartych w faktach.

Poziom

Każdy typ podsumowania, który można pobrać z pojedynczego wymiaru, nazywa się poziomem.

Tabela faktów

Tabela faktów to najważniejsza tabela w modelu wymiarowym. Zawiera pomiary lub fakty oraz klucz obcy do tabeli wymiarów, na przykład operacji związanych z listą płac.

Zmierzyć

Każda tabela faktów zawiera jedną lub więcej miar, które należy przeanalizować. Na przykład tabela informacji o sprzedaży książek może mierzyć zysk lub stratę dla liczby sprzedanych książek.

schemat

baza danych Schemat systemu baz danych to jego struktura opisana w języku formalnym, obsługiwana przez system zarządzania bazą danych. Termin „schemat” odnosi się do organizacji danych jako planu budowy bazy danych.

Typy modeli w SSAS

Teraz poznamy typy modeli w SSAS.

Wielowymiarowy model danych

wielowymiarowy model danych Składa się z kostki danych. Jest to grupa operacji, która umożliwia zapytanie o wartość komórek za pomocą elementów kostki i wymiaru jako współrzędnych. Definiuje reguły, które decydują o sposobie, w jaki wartości miar są zestawiane w hierarchiach lub jak określone wartości są obliczane w kostce o strukturze rozproszonej.

Modelowanie tabelaryczne

Modelowanie tabelaryczne organizuje dane w powiązane tabele. Tabele nie są określane jako „wymiary” ani „fakty”, a czas tworzenia jest krótszy w przypadku modelowania tabelarycznego, ponieważ wszystkie powiązane tabele mogą pełnić obie role.

Model tabelaryczny a wielowymiarowy

Parametry	Tabelaryczny	Wielowymiarowy
Pamięć	Pamięć podręczna w pamięci	Pamięć oparta na plikach
Structure	Luźna struktura	Sztywna struktura
Najlepszą cechą	Dane nie muszą być przenoszone ze źródła	Najlepiej, gdy dane są umieszczane w schemacie gwiazdy
Typ modelu	Model relacyjny	Model wymiarowy
Język zapytań	DAX	MDX
Złożoność	Prosty	Kompleks
Rozmiar	Mniejszy	Większe

Kluczowe cechy SSAS

Podstawowe cechy SSAS to:

• Zapewnia wsteczną kompatybilność na poziomie API.
• Można używać OLE DB dla OLAP do obsługi API dostępu klienta oraz MDX jako języka zapytań.
• SSAS pomaga budować architektury MOLAP, HOLAP i ROLAP.
• Umożliwia pracę w trybie klient-serwer lub offline.
• Narzędzie SSAS można używać z różnymi kreatorami i projektantami.
• Tworzenie modelu danych i zarządzanie nim jest elastyczne.
• Możesz dostosowywać aplikacje korzystając z rozbudowanego wsparcia.
• Oferuje dynamiczną strukturę, raporty ad-hoc, współdzielone metadane i funkcje bezpieczeństwa.

SSAS kontra PowerPivot

Parametr	SSAS	powerpivot
Co to jest	SSAS Wielowymiarowy to „Korporacyjne BI”	Microsoft PowerPivot to „samoobsługowa BI”
Rozlokowanie	Wdrożono w SSAS	Wdrożono w programie SharePoint
Używany do	Projekt Visual Studio	przewyższać
Rozmiar	Ograniczony do pamięci	Pojemność ograniczona do 2 GB
Obsługa partycji	Obsługuje partycjonowanie	Żadnych partycji
Typ zapytania	DirectQuery i Vertipaq	Zezwala tylko na zapytania Vertipaq
Narzędzia administracyjne	Narzędzia administratora serwera (np. SSMS)	Administrator programu Excel i programu SharePoint
Ochrona	Zabezpieczenia na poziomie wiersza i dynamiczne	Bezpieczeństwo plików skoroszytu

Zalety SSAS

Zalety SSAS:

• Pomaga uniknąć konfliktów o zasoby z systemem źródłowym.
• Jest to idealne narzędzie do analizy numerycznej.
• SSAS umożliwia wykrywanie wzorców danych, które mogą nie być na pierwszy rzut oka widoczne, dzięki wykorzystaniu funkcji eksploracji danych wbudowanych w produkt.
• Zapewnia ujednolicony i zintegrowany widok wszystkich danych biznesowych na potrzeby raportowania, analizy kluczowych wskaźników efektywności (KPI) i eksploracji danych.
• SSAS oferuje przetwarzanie analityczne online (OLAP) danych z różnych źródeł danych.
• Umożliwia użytkownikom analizowanie danych za pomocą szeregu narzędzi, w tym: SSRS oraz przewyższać.

Wady korzystania z SSAS

• Po wybraniu ścieżki (tabelarycznej lub wielowymiarowej) nie można dokonać migracji do innej wersji bez rozpoczęcia migracji od nowa.
• Nie można scalać danych pomiędzy kostkami tabelarycznymi i wielowymiarowymi.
• Tworzenie tabel może być ryzykowne, jeśli wymagania zmieniają się w trakcie realizacji projektu.

Najlepsze praktyki korzystania z SSAS

• Zoptymalizuj projekt grupy kostek i miar.
• Zdefiniuj przydatne agregacje.
• Użyj metody partycjonowania.
• Napisz wydajny kod MDX.
• Wykorzystaj efektywnie pamięć podręczną silnika zapytań.
• Zacznij skalować w górę, kiedy nie możesz już skalować w górę.

FAQ