Your SlideShare is downloading. ×

SSAS: multidemention vs tabular mode

229

Published on

Published in: Education
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
229
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
8
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. SQL Server Analysis Services 2014 табличная модель - альтернатива кубам?
  • 2. Андрей Коршиков korshikov@sqlpass.org PASS Regional Mentor for Central Eastern Europe @AndreyKorshikov
  • 3. Global Russian Virtual Chapter http://russianvc.sqlpass.org/ russianvc@sqlpass.org
  • 4. Канал на Youtube http://www.youtube.com/channel/UC0UA5gKnOq9TM1RNvMIArwg
  • 5. 1998 2000 2005 2008 2010 2011 2012 2014 OLAP Services SQL Server 7 Analysis Services SQL Server 2005 Analysis Services SQL Server 2008 R2 OLAP Services SQL Server 2000 Analysis Services SQL Server 2008 Analysis Services SQL Server 2012 Analysis Services SQL Server 2014 Немного истории
  • 6. Многомерный анализ данных 2009 1-й квартал Январь Февраль Март Велосипеды Шины Корзины Меры (показатели) Время Продукты
  • 7. Многомерный анализ данных 1 3 2 6 252009 1-й квартал Январь Февраль Март Велосипеды Шины Корзины Меры (показатели) Время Продукты
  • 8. Демонстрация
  • 9. PowerPivot
  • 10. Vertipaq (x-Velocity) PowerPivot Analysis Services Tabular Mode Columnstore Indexes Tabular
  • 11. BI Semantic Model
  • 12. Виды BI решений в организации Персональный Командный Организационный
  • 13. BI Semantic Model Персональный PowerPivot for Excel Командный PowerPivot for Sharepoint Организационный Analysis Services Пользовательские инструменты Analytics, Reports, Scorecards, Dashboards, приложения Источники данных БД, LOB-приложения, OData Feeds, Spreadsheets, Text Files BI Semantic Model Модель данных Бизнес-логика и запросы Доступ к данным Гибкость Широта возможностей Масштабируемость
  • 14. BI Semantic Model Гибкость Широта возможностей Масштабируемость
  • 15. приложения Reporting Services Excel PowerPivot БД LOB-приложения Файлы OData Feeds Cloud Services SharePoint BI Semantic Model: архитектура
  • 16. Реализация Tabular Mode
  • 17. Демонстрация
  • 18. установка Tabular Mode
  • 19. Процесс разработки 1. Создать проект 2. Импортировать данные, создав таблицы 3. Задать связи между таблицами 4. Расширить модель с помощью вычислимых колонок, иерархий, мер, KPIs и перспектив 5. Скрыть таблицы, колонки и меры от клиентских приложений 6. Задать секционирование для таблиц 7. Задать роли 8. Развернуть проект на сервере SSAS 21
  • 20. Создание проекта
  • 21. Сопровождение готового решения • Tabular databases управляются в SQL Server Management Studio (SSMS) • Возможности включают: • Восстановление из рабочей книги PowerPivot • Управление строками соединения (connection strings) • Добавление и управление секциями таблиц • Добавление и управление ролями • Обработка (Processing) баз данных, таблиц и секций таблиц • Создание скриптов для баз данных, объектов и команд 24
  • 22. Multidimensional vs Tabular Mode
  • 23. Параметры сравнения • Масштабируемость (Scalability) • Производительность (Performance) • Время разработки (Time to Develop) • Обучение (Learning)
  • 24. Масштабируемость • Объем данных (Amount of Data) • Ресурсы сервера (Server Resources) • Дисковая подсистема (Disk Space)
  • 25. Масштабируемость Tabular Multidimensional Технология In-Memory (x-Velocity) Пре-агрегирует данные Может хранить большой объем данных Может хранить очень большой объем данных Нет агрегаций, хранение на основе колонок Используются агрегации для ускорения запросов Сжатие данных порядка 10x Сжатие данных порядка 3x
  • 26. Масштабируемость PowerPivot PowerPivot for Sharepoint Analysis Services Tabular Analysis Services Multidimensional высокаянизкая
  • 27. Производительность Как быстро возвращается результат? • Агрегированные данные (Aggregate Data) • Детализированные данные (Detail Data) • «Кэшированный» результат (Cache Results)
  • 28. Производительность Tabular Multidimensional Быстрее Пре-агрегирует данные Не требуется настройка производительности Может хранить очень большой объем данных Лучше возвращает данные низкой гранулированности Использование агрегатов увеличивает производительность запросов Значительно быстрее Tabular когда использует «разогретый кэш» (Warm Cache)
  • 29. Время разработки • Дизайн измерений (Dimension Design) • Создание вычислений (Calculation Creation) • Ключевые показатели эффективности (Key Performance Indicators)
  • 30. Время разработки Tabular Multidimensional Быстрая разработка Длинный цикл планирования и разработки Можно создать на основе модели Power Pivot Требует модель измерений Не требует модели измерений Более простой интерфейс для создания модели
  • 31. Время разработки PowerPivot PowerPivot for Sharepoint Analysis Services Tabular Analysis Services Multidimensional большоенебольшое
  • 32. Обучение Как быстро кто-то сможет освоить новую технологию? • Требуются тренинги (обучение) • Используются существующие знания
  • 33. Обучение Tabular Multidimensional Используется DAX (Data Analysis Expressions) для запросов Используется MDX (Multi-Dimensional Expressions) для запросов Легко изучить если знаете формулы Excel Сложно изучить, но есть Benefits (Navigating Hierarchies)
  • 34. Обучение PowerPivot PowerPivot for Sharepoint Analysis Services Tabular Analysis Services Multidimensional Требуется время Практически нетребуется
  • 35. Итого выберитеTabular… • Если у вас короткий процесс разработки • Если вы работаете с Plethora of Memory • Если ваша модель данных проста • Если у вас много Disparate Data Sources • Если пользователю надо делать запросы к большому количеству детальных данных выберите Multidimensional… • Если вы используете SQL Server 2008 R2 или более раннюю версию • Если вы имеете много-терабайтный источник данных • Если вы имеете сложную модель данных (Complex Data Model) • Если вам нужны возможности доступные только в Multidimensional (Actions, Data Mining, Writeback, Translations)
  • 36. Сравнение возможностей Multidimensional Tabular Power Pivot Actions Yes No No Aggregations Yes No No Calculated Measures Yes Yes Yes Custom Assemblies Yes No No Custom Rollups Yes No No Distinct Count Yes Yes (via DAX) Yes (via DAX) Drillthrough Yes Yes Yes Hierarchies Yes Yes Yes KPIs Yes Yes Yes Linked objects Yes No Yes (linked tables) Many-to-many relationships Yes No No Parent-child Hierarchies Yes Yes (via DAX) Yes (via DAX) Partitions Yes Yes No Perspectives Yes Yes Yes Semi-additive Measures Yes Yes Yes Translations Yes No No User-defined Hierarchies Yes Yes Yes Writeback Yes No No
  • 37. Матрица принятия решения 9 8 8 3 2 4 34 26% 24% 24% 9% 6% 12% 100% Масштабируемость Безопасность Производитель ность "Гибкость" источников данных Простота языка запросов Время разработки Очки Multidimensional 80 70 80 20 40 20 63 Tabular 60 70 50 70 80 70 63 PowerPivot for SharePoint 40 20 40 70 80 80 45 PowerPivot 20 10 20 70 80 80 33
  • 38. «Место под солнцем» для BISM MOLAP PowerPivot BISM масштабируемость* удобство использования 2 GB 100 GB 5 TB источник: Thomas Kejser, SQLCAT ROLAP 50 TB масштабируемость= - хорошая поддержка для конкурентных запросов - независимость от доступной памяти - хорошая «ремонтопригодность»
  • 39. Ресурсы • Microsoft SQL Server 2012 Analysis Services: The BISM Tabular Model • SSAS Team Blog • Books Online for SQL Server – Analysis Services • PowerPivotPro • PowerPivot BI Semantic Model 42

×