OLAP und der MS SQL Server

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1 OLAP und der MS SQL Server

2 OLAP und der MS SQL Server OLAP-Systeme werden wie umfangreiche Berichtssysteme heute nicht mehr von Grund auf neu entwickelt. Stattdessen konzentriert man sich auf die individuellen Datenstru k- turen, die unternehmensbezogenen Berechnungen und eine optimale Verteilung und Nu t- zung der geschaffenen Auswertungsmöglichkeiten. Die technische Architektur lässt sich mit Software - und DB-Komponenten entwickeln, die einen hohen Standardisierungsgrad erreicht haben. Wir konzentrieren uns dabei im W e- sentlichen auf die Möglichkeiten und Einsatzs zenarien, die sich mit Hilfe der Anal ysis Services des MS SQL Servers realisieren lassen. In Kombination mit weiteren Microsoft - Produkten wie MS BizTalk Server für die Datenintegration, MS Sharepoint Portal Server für die Bereitste llung von Verwendungssoft ware oder Produkten wie MS Excel, MS Bus i- ness Scorecard ermöglichen wir so unseren Kunden, dass wir uns g emeinsam mit Ihnen ausdrücklich auf Ihre Auswertungen, Daten - und Sicherheitsbedürfnisse konzentrieren. Individuelle Entwicklung von Desktop - oder Web-Anwendungen erlauben dann hier eine optimale Nutzung der geschaffenen OLAP-Strukturen.

3 Komponenten Mithilfe der analytischen Onlineverarbeitung (Online Analytical Processing, OLAP) können Sie auf aggregierte und organisierte Daten aus Geschäftsdatenquellen, z. B. Data Warehouses, in einer multidimensionalen Struktur, die als Cube bezeichnet wird, zugreifen. Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) stellt Tools und Features für OLAP zur Verfügung, mit deren Hilfe Sie Cubes und andere unterstützende Objekte entwerfen, bereitstellen und verwalten können. Cube Bei einem Cube handelt es sich um eine zum Analysieren von Daten verwendete Gruppe verwandter Measures und Dimensionen. Anschließend wird ein Cube mit Berechnungen, Key Performance Indicators (KPIs), Aktionen, Partitionen, Perspektiven und Übersetzungen erweitert. Ein Cube entspricht im Wesentlichen einem UDM (Unified Dimensional Model) Weitere Informationen zu UDMs finden Sie unter Unified Dimensional Model (UDM). In Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) wird ein Cube basierend auf Tabellen und Sichten entwickelt, die in einer Datenquellensicht definiert werden. Ein Cube kann mit oder ohne eine zugrunde liegende relationale Datenquelle entwickelt werden. In Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) stellen Dimensionen eine wesentliche Komponente von Cubes dar. Mit Dimensionen werden Daten nach Interessensbereichen geordnet, z. B. nach Kunden, Geschäften oder Angestellten. Dimensionen in Analysis Services enthalten Attribute, die den Spalten in den Dimensionstabellen entsprechen. Diese Attribute erscheinen in der Form von Attributhierarchien und können in benutzerdefinierten Hierarchien organisiert, oder basierend auf den Spalten der zugrunde liegenden Dimensionstabelle als Parent- Child-Hierarchien definiert werden. Hierarchien werden dazu verwendet, die in einem Cube enthaltenen Measures zu ordnen. Measure Bei einem Measure handelt es sich um einen Fakt, der einen Transaktionswert oder ein Maß darstellt, den bzw. das ein Benutzer möglicherweise aggregieren möchte. Measures stammen aus Spalten einer oder mehrerer Quelltabellen und sind in Measuregruppen gruppiert.

4 Dimension Bei einer Dimension handelt es sich um eine Gruppe von Attributen, die einen mit den im Cube enthaltenen Measures verknüpften Interessenbereich darstellen und zum Analysieren der Measures im Cube verwendet werden. Beispielsweise kann eine Customer- Dimension die Attribute Customer Name, Customer Gender und Customer City beinhalten, die das Analysieren der im Cube enthaltenen Measures nach dem Namen, dem Geschlecht und der Stadt des Kunden ermöglichen. Attribute stammen aus Spalten einer oder mehrerer Quelltabellen. Die in den einzelnen Dimensionen enthaltenen Attribute können in Hierarchien angeordnet werden, um Pfade für die Analyse bereitzustellen. Fakten Fakten in einem Cube werden basierend auf den Dimensionshierarchien über alle Dimensionen hinweg aggregiert.

5 Architektur Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) unterstützt eine Thin Client-Architektur. Das Analysis Services-Berechnungsmodul ist vollständig serverbasiert, sodass alle Abfragen auf dem Server aufgelöst werden. Daher ist für jede Abfrage nur ein Roundtrip zwischen dem Client und dem Server erforderlich, was zu skalierbarer Leistung führt, wenn die Komplexität der Abfragen zunimmt. XML als Kommunikationsprotokoll Das native Protokoll für Analysis Services ist XMLA (XML for Analysis). Analysis Services stellt mehrere Datenzugriffsschnittstellen für Clientanwendungen zur Verfügung. Diese Komponenten verwenden jedoch alle XMLA für die Kommunikation mit einer Instanz von Analysis Services. Integrationstechniken Zusammen mit Analysis Services werden mehrere unterschiedliche Anbieter zur Verfügung gestellt, um unterschiedliche Programmiersprachen zu unterstützen. Ein Anbieter kommuniziert mit einem Server mit Analysis Services, indem XMLA in SOAP- Paketen über TCP/IP oder durch Internetinformationsdienste (Internet Information Services, IIS) über HTTP gesendet und empfangen wird. Eine HTTP-Verbindung verwendet ein von IIS instanziiertes COM-Objekt, das als Datapump bezeichnet wird und als Datenleitung für Analysis Services-Daten fungiert. Die im HTTP-Datenstrom enthaltenen zugrunde liegenden Daten werden von der Datapump nicht untersucht, und auch die zugrunde liegenden Datenstrukturen stehen für Code in der Datenbibliothek selbst nicht zur Verfügung.

6

7 Skalierbarkeit Analysis Services verfügt über eine Webarchitektur mit einer vollständig skalierbaren mittleren Ebene, die sowohl in kleineren als auch in großen Organisationen bereitgestellt werden kann. Analysis Services stellt umfassende Unterstützung auf mittlerer Ebene für Webdienste zur Verfügung. ASP- Anwendungen werden von OLE DB für OLAP und ADO MD unterstützt, ASP.NET- Anwendungen werden von ADOMD.NET unterstützt. Die mittlere Ebene, in der folgenden Abbildung dargestellt, ist für viele gleichzeitige Benutzer skalierbar.

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