OLAP mit dem SQL-Server

Transkript

1 Hartmut Messerschmidt Kai Schweinsberg OLAP mit dem SQL-Server Eine Einführung in Theorie und Praxis IIIBibliothek V dpunkt.verlag

2 Teil OLAP undder Microsoft SQL-Server 1 1 Theoretische Grundlagen Was ist OLAP? Business Intelligence Data Warehouse Management Information System OLAP Die Würfelmetapher Das Kiosk-Beispiel Von der Tabelle zum Würfel Vom Würfel zum Bericht Navigation im Bericht Star- und Snowflake-Schema OLAP versus OLTP Architektur einer OLAP-Anwendung Allgemeiner Aufbau Speicherarten Die Regeln von Codd Basisregeln Spezielle Regeln Reporting-Regeln Dimensionen Der FASMI-Test Marktübersicht 43

3 2 Der ETL-Prozess Grundlagen Extraktion Transformation Laden Daten- und Schemaintegration Bottom-up- und Top-down-Methode Anforderungen an die Schemaintegration Integrationskonflikte Merkmale von ETL-Tools Die»Data Transformation Services«im Microsoft SQL-Server Tasks Ablaufsteuerung Datenverbindungen Transformationen SQL-Server-Agent Der ETL-Prozess für das Kiosk-Beispiel Architekturmodell Das DTS-Package 62 3 Der OLAP-Server Grundlagen Multidimensionale Abfragen Index- und Speicherungsstrukturen Metadaten Microsoft SQL-Server 2000 Analysis Services Serverarchitektur Analysis Manager Clientarchitektur Vor- und Nachteile der Analysis Services 97 4 Würfelerstellung Grundlagen OLAP-Datenbank Datenquellen Würfel 101

4 4.2 Dimensionen Private und gemeinsame Dimensionen Dimensionseigenschaften Eigenschaften der Dimensionsebenen Virtuelle Dimensionen Veränderliche Dimensionen Abhängige Dimensionen Parent-Child-Dimensionen Datumsdimensionen Kennzahlen Grundlegende Eigenschaften Erweiterte Eigenschaften Additive und semiadditive Kennzahlen Die Aggregatfunktion»Distinct Count« Berechnete Elemente Eigenschaften berechneter Elemente Berechnete Dimensionselemente Berechnete Kennzahlen Würfelaufbereitung Aufbereitungsarten Aggregationen Datenbankexplosion Ursachen Dünn besetzte Quelldaten Datenbankexplosion vermeiden Intelligentes Vorausberechnen Die Würfelerstellung für das Kiosk-Beispiel Dimensionen Kennzahlen Würfelaufbereitung und Aggregationenbildung MDX und»xml for Analysis« MDX Grundlagen Struktur Weiterführende Konstrukte Fazit »XML for Analysis« Architektur Unterstützte Methoden 155

5 Teil Fallstudie TISAT Tivoli Service Desk und das Projekt TISAT Tivoli Service Desk Funktionen und Bedienung Technische Architektur Vorstellung des Projekts TISAT Die TISAT-Datenbasis Der ETL-Prozess im Projekt TISAT Das DTS-Package»Datenübertragung« Das DTS-Package»Datenaufbereitung« Die Bereichstabelle Die Tabelle»AlleTage« Bearbeitung der Tabelle»PROBLEMS« Ergänzung der Tabelle MEMBERJ3F Das DTS-Package»Würfelerzeugung«199 8 Die Würfel im Projekt TISAT Datumsdimensionen Die Jahresebene Die Wochenebene Die Tagesebene Besonderheiten einiger Datumsdimensionen Gemeinsame Dimensionen Die Dimension»SCIM« Die Dimension»Open Date« Die Dimension»Close Date« Die Dimension»Problem ID« Die Dimension»Severity« Die Dimension»Open Date letzte 7 Tage« Die Dimension»Close Date letzte 7 Tage« Der Würfel»Probleme« Private Dimensionen Kennzahlen Berechnete Kennzahlen 223

6 xi 8.4 Der Würfel»Bereiche« Private Dimensionen Kennzahlen Der Würfel»Problemhistorie« Private Dimensionen Kennzahlen Berichte aus den Würfeln des Projekts TISAT 233 A Anhang zu Teil I 241 A.l Schema des Kiosk-Würfels»Verkäufe«241 A.2 Technische Daten der Analysis Services 242 A.3 MDX 242 B Anhang zu Teil II 249 B.l Datenbankschema von Tivoli Service Desk 249 B.2 Quellcodes zu Kapitel B.3 Schema des Würfels»Probleme«277 B.4 Berechnete Kennzahlen des Würfels»Probleme«279 Abkürzungsverzeichnis 281 Abbildungsverzeichnis 283 Tabellenverzeichnis 285 Literaturverzeichnis 287 Stichwortverzeichnis 289