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第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 20
2
AI & Data

打造 Microsoft BI 資料服務平台系列 第 20

[20] : 資料模型規劃與設計~SQL Server Analysis Services 介紹

SQL Server Analysis Services (SSAS) 是 SQL Server OLAP 解決方案的核心,協助使用者建立資料模型 Data Model,提供資料分析所需要的整合數據。

Microsoft 的 SQL Server Analysis Services (SSAS) 產品,主要功能是 BI 資料分析解決方案中的一環,提供 OLAP 所需要的各項處理邏輯,分析功能,資料建模方法,從資料模型的設計,分析需求的定義,資料結構的規劃,分析作業的維護與管理,SSAS 都提供相對應的工具、軟體,和服務,SSAS 也能夠和其他資料服務軟體彈性整合,完整又全面的搭建起 BI 資料分析解決方案。

在資料分析模型規劃與設計當中,SSAS 提供三大塊最佳化的服務架構,提供 BI 資料分析解決方案最好的執行環境:
 Query Performance : 資料查詢作業通常來自各地分散的資料,多樣的資料,資料分析作業需要彈性且快速處理的資料查詢方法,不論是下鑽、上探、切片、分塊、旋轉等,都需要能夠很快速的執行,提供資料分析正確且快速的資料查詢結果。
 Processing Performance : 資料分析作業通常是複雜邏輯、困難演算、整合多樣資料、綜合歸納彙整等作業功能流程,需要有良好的資料分析作業處理效能,才能提供好用又有效的資料分析結果。
 Utilization of Hardware resources : 配合軟硬體系統架構,搭建資料分析服務所需要的基礎架構,讓 OLAP 作業可以穩定、快速、有效率的執行。

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SSAS 服務內部主要架構,也是根據上面所提供的三大塊最佳化服務架構,分別有三個區塊:

  • Query Parser : 接收並過濾需求,前置處理資料查詢需求,然後在傳送到後端查詢處理引擎。
  • Query Processor Engine : 透過 Query Processor Engine,準備最佳執行計畫,使用快取引擎,快速計算並取得結果。
  • Storage Engine : 使用良好的資料結構儲存方式,透過 Storage Engine 能夠很快速的存取所需要的資料。

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我們透過 SSAS 建立的資料模型,可以分為兩大類模型,這兩大類模型的建立方法,資料處理作業,數據儲存架構,以及資料結構的規劃方式等,都不一樣,這兩大類 BI 資料模型如下圖所描述:

  1. Multi-Dimensional Model(多維度資料模型):依照資料使用的視角或資料分析的維度來設計資料結構,多維度資料模型的整個架構較為接近使用者視野的設計角度。
  2. Tabular Model(表格式資料模型):使用關聯式資料結構方法來設計表格式資料模型的資料結構,較為接近 IT 人員視野的設計角度,一般使用者比較無法理解這樣的資料結構內容。

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多維度資料模型和表格式資料模型,在 SSAS 服務引擎中,使用的資料儲存架構和資料存取方法都不同,兩者在建立資料查詢的商業邏輯也不一樣,多維度模型使用的是 MDX,表格式資料模型使用的是 DAX 語言,所以,我們在安裝 SQL Server Analysis Services (SSAS) 引擎的時候,就必須要選擇你所使用的資料模型架構方法,一旦選擇之後,你就無法再作修改,除非重新安裝 SSAS 服務引擎。

PS : 資料模型的規劃與設計,是一件牽涉廣泛,複雜又龐大的事情,我們在這邊先以介紹 SSAS 產品服務為主,至於如何規劃資料模型,怎麼做好資料模型的設計,這個我們會再另外其他的文章介紹。


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1 則留言

0
陳小熊
iT邦新手 4 級 ‧ 2019-10-07 08:21:12

寫的真詳細,推推

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