DBP-006_SQL Server 2016 Analysis Services のアーキテクチャとその活用方法

1. ROOM
K

2. DBP-004
DBP-005
DBP-006
DBP-017
データセット
Power BI
レポート ダッシュボード
閲覧
スマートフォン
タブレット
ブラウザ
分析サーバー
レポート サーバー
Reporting ServicesAnalysis Services
DWH / リアルタイム BI に向けた
RDBMS の機能強化
多次元モデル 表形式モデル
データ保持 MOLAP インメモリ
直接参照 ROLAP ダイレクトクエリ

3. 1. Analysis Services の特長
2. 活用方法について
3. SQL Server 2016 の新機能
要件に応じて最適な分析モデルを
ご活用頂きたい

5. 分析サーバ
Power BI Service
Mobile App
Microsoft Excel
Reporting Services
SharePoint
Power BI Desktop
データソース
SQL Server など
のデータベース
可視化・分析機能
セキュリティ管理
データモデリング
分析の高速化Excel、
フラットファイル

6. 4月 5月 6月
商品A
商品B
商品C
関東
中部
近畿
実績
予算
達成率
商品A
実績 予算 達成率5月
商品B
商品C
商品D
80
100
50
150 200
45
85
120
75
111
118
67
地域
商品
時間
ディメンション（集計切り口）
メジャー（集計値）
・明細データをディスク上に格納
・キューブの定義情報を元に
事前に集計データを作成
関東
・明細データをメモリ上に格納
・クエリ要求のタイミングで
必要な集計データを作成
Emp
ID
Name Salary
1 T. Rain 10,000
2 M. Dew 70,000
3 C. Cola 30,000
カラムベースのデータストア
1
2
3
T. Rain
M. Dew
C. Cola
10,000
70,000
30,000

7. 約 10 分の 1 約３分の１
利用可
（各パーティションに異なるモードを
設定可能だが、制限有）
利用可
（各パーティションに異なるモードを
設定可能）
行 レベル
行 レベル
列 レベル
セル レベル
メモリ ディスク

8. 分析サーバ
Power BI Service
Mobile App
Microsoft Excel
Reporting Services
SharePoint
可視化・分析機能データソース
多次元モード表形式モード
事前に集計
サーバに
格納
事前に
メモリに
格納
直接参照方式
分析の度に
データソースを
参照
SQL Server など
のデータベース
Excel、
フラットファイル
Power BI Desktop

9. RDBMS RDBMS
直接データベースへ検索 直接データベースへ検索
多次元モード
（ROLAP）
表形式モード
（ダイレクトクエリ）
事前にインメモリ化処理
表形式モード
（インメモリ）RDBMS
事前に集計処理
RDBMS
多次元モード
（MOLAP）

11. 開発（設計・定義）の
工数を削減したい
バッチ処理時間を
短縮したい
柔軟な集計をしたいリアルタイム分析をしたい
検索パフォーマンスを
向上させたい

12. 開発・設計工数の削減 ◎ ◎
検索パフォーマンスの向上
柔軟な集計をしたい
リアルタイム分析
○ ○
○ ○
○ ◎
○ ◎ ◎バッチ処理時間を短縮

13. データソース、ビュー間の
リレーションシップを設定
データソースの設定
データソースからインポート
データソースビューの設定
属性リレーションシップ
の作成
階層の作成
計算されるメンバーの追加
メジャーの作成
売上実績
メジャーグループ作成
パーティションの作成
店舗メジャーグループ作成
集計の設定
開発・設計工数の削減

14. データソース、ビュー間の
リレーションシップを設定
データソースの設定
データソースからインポート
データソースビューの設定
リレーションシップ
の作成
階層の作成
計算されるメンバーの追加
メジャーの作成
売上実績
メジャーグループ作成
パーティションの作成
店舗メジャーグループ作成
集計の設定
開発・設計工数の削減

16. データソース、ビュー間の
リレーションシップを設定
データソースの設定
データソースからインポート
データソースビューの設定
リレーションシップ
の作成
階層の作成
計算されるメンバーの追加
メジャーの作成
売上実績
メジャーグループ作成
パーティションの作成
店舗メジャーグループ作成
集計の設定
開発・設計工数の削減

17. 表形式モードを利用し、PowerPivot for Excel によるクライアント開発
分析サーバ
可視化・分析機能データソース
PowerPivot for Excel
Excel ピボットテーブル
①PC からモデルを開発
開発・設計工数の削減
SQL Server など
のデータベース
Excel、
フラットファイル
➁サーバ上に移行

18. SQL Server
ファクト：9億1000万件
ディメンション：5テーブル
・カレンダー
・店舗(400件)
・商品(300万件)/カテゴリ/カテゴリグループ
VS
Excel ピボット
バッチ処理時間を短縮
検索パフォーマンスの向上

19. 対象 表形式モード 多次元モード
①初期ロード処理 60,391秒 （※1） 36,430秒
➁売上データの差分取込 132秒 1,740秒
➂マスタ入れ替え再処理 579秒 2,823秒
④バックアップ 1,140秒 3,140秒
初期ロード処理は、新バージョンからパーティションの並列処理が可能になったため高速化されます。
http://download.microsoft.com/download/2/E/7/2E790602-D995-410B-B0C7-C3DDEF310756/CQI2012_BigData_by_NTTdata.pdf
バッチ処理時間を短縮

20. 対象 表形式モード 多次元モード
① 5年分の売上合計金額と数量を
集計クエリ
2.00秒 0.00秒
➁ 1年分のカテゴリグループ
別当年と昨年の売上集計
10.00秒 0.10秒
➂ 1年分の店別月別当年、
昨年売上を集計
16.00秒 0.26秒
④ 1年分のカテゴリ グループ
別店舗の一意の数を算出
4.00秒 0.01秒
検索パフォーマンスの向上

21. 多次元モードにて、ディメンションのメンバーによって集計方法を変える機能
カテゴリ1
商品A
加算対象 特定の商品は
集計しない
柔軟な集計をしたい
【やりたいこと】
商品マスタに登録されている商品のうち、Aは集計対象とするが、Bは集計対
象外とする。
結果例）
カテゴリ1
商品A
500円

22. 柔軟な集計をしたい
商品コード 商品名 カテゴリ 演算子
001 商品A カテゴリ1 +
002 商品B カテゴリ1 ~
①データソース となる RDBMS のテーブルに演算方法を示す列と演算方法を追加
するディメンションのメンバーによって集計方法を変える機能
追加項目
単項演算子 説明
~ (チルダ) メンバの値は無視されます。
+ (正符号) メンバの値は、そのメンバの前に出現した兄弟メンバの集計値に加算されます ( デフォルト )
- (負符号) メンバの値は、そのメンバの前に出現した兄弟メンバの集計値から減算されます。
* (アスタリスク) メンバの値は、そのメンバの前に出現した兄弟メンバの集計値で乗算されます。
/ (スラッシュ) メンバの値は、そのメンバの前に出現した兄弟メンバの集計値で除算されます。

23. 柔軟な集計をしたい
➁Analysis Services のディメンションの設定で、演算方法を示す列を単項演算
子として設定する。( UnaryOperatorColumn プロパティ )

24. リアルタイム分析
or
SQL Server の機能
・Operational Analytics（SQL Server 2016）
行ストアのテーブルに、列ストア(Column Store Index)
を組み合わせた機能。更新と検索の両方に強いテーブル設定が可能
OLTP システム
ダイレクトクエリ
分析担当

25. パーティション
多次元モード
バッチで事前集計
パーティション
分析担当
パーティション毎に、多次元モードのROLAP と MOLAP を分けて作成
リアルタイム分析
直接データベース
へ検索

27. ダイレクトクエリの
性能向上
表示項目のフォルダ
対応／多言語対応
計算テーブル機能
のサポート
日付ディメンションの
生成
双方向フィルターの
サポート
テーブル設定時の
データ取込不要
ユーザ様の操作性向上
開発生産性
運用効率向上
接続可能な可視化
ツールの追加
パーティションの
並列処理
パフォーマンス能向上
接続可能な
データソースの追加
計算列のサポート

29. ・テーブルに約3,000 万件のアクセスログを格納
・列ストアインデックスを設定
Power BI Desktop
Microsoft Azure
SQL Server
Database
Analysis Services
2016
SQL Server
Database
Analysis Services
2014
サーバスペック：4core 28GB メモリ
VS

30. Power BI Service
Mobile App
Microsoft Excel
Reporting Services
SharePoint
Power BI Desktop
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
ExcelPivot
Power View
ExcelPivot
Power View
ExcelPivot
Power View
ExcelPivot
Power View

31. ・表形式モードで１つテーブルを取込した場合、項目ごとにフォルダー分けを行うことが可能

32. ・Excel のピボットテーブルにて、選択する項目の名称を、複数の言語で表示することが可能。

33. ・取込したデータを元に、モデルの中で計算テーブル（サマリテーブル化）することが可能
・計算式を入力する欄にて、カラー表示、コメントが可能

34. ・表形式モードのダイレクトクエリでは、開発時に一旦データを取り込む必要があったが、
新バージョンでは不要となり、開発時の負荷が削減

35. ・表形式モードのダイレクトクエリでは、計算列の作成が出来なかったため、データベース側で計算
項目を事前に用意する必要があったが、インメモリ型と同様に作成が可能

36. ・計算テーブル上で、CALENDAR 関数を用いて日付テーブルの作成が可能
年、四半期、月などの
項目は、Format 関数で作成
年:=format([Date],"yyyy")
月:=format([Date],"MM")
四半期
=if([月]<"04","Q1",if([月]<"07","
Q2",if([月]<"10","Q3","Q4")))

37. 製品
ID
製品名 ブランド名
1 ワシントン ベリージュース ワシントン
2 ワシントン クリームソーダ ワシントン
3 ワシントン コーラ ワシントン
4 青印 トマト缶 青印
5 青印 野菜スープ 青印
6 ブルーメダル 卵(小） ブルーメダル
7 ブルーメダル 卵(大） ブルーメダル
製品
ID
日付 売上数量
1 2016/01/01 10
2 2016/01/01 20
3 2016/01/01 10
4 2016/01/01 15
5 2016/01/02 20
1 2016/01/02 10
2 2016/01/02 10
「売上数量」 製品名」
「ブランド数」 日付」
双方向
シナリオ例

38. 「製品名」毎の「売上数量」 「日付」毎の販売「ブランド数」 「製品名」毎の「売上数量」 「日付」毎の販売「ブランド数」
SQL Server Data Tools におけるモデル定義 SQL Server Data Tools におけるモデル定義
クライアントツールからの分析結果 クライアントツールからの分析結果
正しく計算されず、
全て同じ値が表示される
正しく計算される

39. Azure SQL Database
テキスト/Excelファイル
ODBC/OLE
DB2/Infomix/Sybase
MS Access
SQL Server
○
○
○
×
Oracle/Teradata ○
○
○
○
○
○
○
○
-
○
○
○
○
×
○

41. 開発・設計工数の削減 ○ ○
検索パフォーマンスの向上
柔軟な集計をしたい
リアルタイム分析
○ ○
○ ○
○ ◎
○ ◎ ◎バッチ処理時間を短縮

44. http://download.microsoft.com/download/F/D/3/FD3B890B-2043-4D0C-BD38-B821B23E9BEB/SQL13_SelfLearning04_SSAS.pdf
http://download.microsoft.com/download/5/A/2/5A29D047-2D83-4ACD-919F-4614847E8392/SQL11_SelfLearning10_SSAS.docx
http://download.microsoft.com/download/5/A/2/5A29D047-2D83-4ACD-919F-4614847E8392/SQL11_SelfLearning11_SSAS2.docx
http://download.microsoft.com/download/5/A/2/5A29D047-2D83-4ACD-919F-4614847E8392/SQL11_SelfLearning12_InMemory.docx
情報（自習書）

45. https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/free-trial/
https://www.microsoft.com/ja-jp/evalcenter/evaluate-sql-server-2016
https://msdn.microsoft.com/ja-jp/mt429383
https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/downloads/
情報

46. https://blogs.msdn.microsoft.com/dataplatjp/
https://blogs.msdn.microsoft.com/jpsql/tag/analysis-services/
（ブログ も是非チェックください）

47. https://msdn.microsoft.com/en-us/library/gg492165.aspx
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms175608.aspx
情報（接続先データソース）

48. 【 Session ID 】
DBP-006
アンケートにご協力ください。
●アンケートに 上記の Session ID のブレイクアウトセッションに
チェックを入れて下さい。
●アンケートはお帰りの際に、受付でご提出ください。
マイクロソフトスペシャルグッズと引換えさせていただきます。

49. ROOM K
Ask the Speaker のご案内
●本セッションの詳細は、EXPO 会場内
『Ask the Speaker』コーナー
Room K カウンタにてご説明させて
いただきます。是非、お立ち寄りください。
Ask the Speaker
EXPO会場MAP