4、多维数据模型PPT学习课件

商业智能核心技术与应用,SSAS开发与管理,以往数据分析的挑战,性能问题大量的Join和Groupby操作，报表响应时间很长只有数据模型，无业务模型无法将模型直接提交给业务人员，只能通过开发报表进行数据展现复杂的计算很难实现,AnalysisServices,架构中的语义层，用业务语言及逻辑构建的模型，能够更加准确地描述业务场景来自于数据集市提供基于分析的查询和函数利用聚合提供更强的性能,上北智信产品架构,BI门户,DWDM,SSAS,Excel,定义化报表,SQLReport,ReportingServices,报表分发,数据权限管理,我的报表,SSIS,数据挖掘,Web多维分析,主数据管理,ETL监控,数据订阅,客户端分析,财务,ERP,CRM,Dashboard,Excel报告,ReportingServices报告,数据查询,ETL监控,AnalysisServices架构,维度用法,OLAP术语维度,Dimension维度在Cube中，数据分类的目录。Hierarchy层次维度中的数据从大到小，从宏观到具体的级别结构。Level级别维度中某个程度的细节。Member成员在一个级别下的具体数据。,OLAP术语维度,TimeAllTimeYearQuarterMonth,Dimension,Hierarchy,Levels,Members1999(MemberatYearLevel)Q1-99(MemberatQuarterLevel)Jan-99(MemberatMonthLevel),OLAP术语量度,量度是我们需要分析的值（通常是数字类型的值）量度往往是企业的KPI（keyperformanceindicators）在典型问题中，代表“分析什么”？我希望基于时间和产品分析销售额量度一般都是可以进行汇总、平均等计算的。,OLAP术语量度组,量度组是量度的集合一个量度对应一个事实表中的一列；一个量度组对应一个事实表一个Cube包含一个或多个量度组,OLAP术语MDX,SQLServer分析服务（SSAS）使用了一种叫做多维表达式(MDX)的查询语言用于查询多维数据MDX在表面上和关系数据库使用的SQL语法在很多方面都相似。但是，MDX并不是SQL语言的扩展，并且在很多方面和SQL不同基本的MDX查询语言:,多维数据库设计,建立工程建立数据源建立数据源视图建立维度建立多维数据集部署、处理、浏览,建立工程:从程序菜单选择MicrosoftSQLServer2008R2，然后选择SQLServerBusinessIntelligenceDevelopmentStudio,建立数据源,为新立方体定义数据源，使用以下步骤:在解决方案资源管理器中右击数据源文件夹，选择新建数据源。,建立数据源视图,要创建一个新数据源视图，使用以下步骤:解决方案资源管理器中右击数据源视图文件夹，选择新建数据源视图。,BIDS会自动显示数据源视图的架构,创建维度,创建属性层次结构设置属性键列名称列排序空处理定义属性关系创建用户层次结构,层次结构设计,属性层次结构,用户层次结构,用户层次结构,设置键列及名称列,设置排序,按键值排序按名称排序按属性排序,离散化,维度属性关系设计,属性关系设计器为查看和修改属性关系提供的新的设计器为优化维度设计内置大量验证规则维度向导减少向导的步骤和分支更为强大自动创建父子属性可以分辨成员属性更加可靠的错误配置设定维度编辑器优化的界面设置主键列的新对话框属性表格支持编辑主键列,建立多维数据集,部署，处理和浏览立方体,多维数据集的高级设置,创建计算创建KPI创建动作设计存储设计聚合设计分区设计安全创建透视创建翻译,计算（Calculations）,计算成员是根据Cube数据、算术操作符、常数、函数计算出来的度量值或者维度成员。例如，您可以创建一个计算成员用来计算立方体中两个物理度量值的总和。,KPIs,KPIs或关键绩效指标在推动业务决策上是最重要的一个实体。它可以定义量化的测量值来测量组织在达成业务目标中的进展SQLServer分析服务允许在立方体内创建KPIKPI衡量一个业务的健康度KPI使用图形来显示状态和趋势，例如：信号灯KPI为性能指标定义了4个表达式实际值(-1to1)目标值状态(-1to1)趋势(-1to1),在SSAS的KPI相关的术语,值值是一个用来返回KPI实际值的MDX表达式目标目标是一个用来返回KPI目标值的MDX表达式状态状态的理想值最大是1（好），最小值是-1（差），0表示自然状态状态信号灯状态信号灯是一个视觉元素，用来展现KPI当前的状态。例如：仪表，交通灯或笑脸。趋势趋势是一个MDX表达式，用来评估在不同时间KPI的值。利用这一点，企业用户将能够确定KPI的值随着时间已如何进展。趋势信号灯趋势信号灯是一个视觉元素，用来展现KPI的趋势。,KPI完成！下面，处理立方体。您将可以使用在BIDS的KPI选项卡下的内置的KPI浏览器来查看KPI,动作（Actions）,立方体支持动作和在基础数据上的动作URL:跳转到一个特定的URL。这种类型的动作支持指导用户到一些网址获得更多信息，并且可以指导用户到一些基于Web的应用程序以允许运行新的任务。例如:对于一个产品，跳转到描述该产品的公司网站上报表执行一个特定的报表。例如：对于一个给定的产品代码，通过动作可以执行一个参数化的报表来提供产品描述和当前订单状态。钻取用户可以钻取到最明细的数据。,动作（Actions）-钻取（Drillthrough）,最重要的方面是动作(Action)可以在立方体里面钻取返回最明细的数据目标可以是立方体，维度，层次结构，级别，维度成员，层次结构成员，级别成员，单元格等。使用MDX表达式可以限制目标单元格将来可以执行的动作到子立方体,存储设计,分区包括三种基本存储模式：多维OLAP(MOLAP)分区的聚合及其源数据副本将存储在AnalysisServices内的多维结构中。此MOLAP结构在得到高度优化后，可以最大程度地提高查询性能。关系OLAP(ROLAP)分区的聚合将存储在关系数据库（在分区数据源中指定）的索引视图中。ROLAP存储的查询响应速度通常比使用MOLAP或HOLAP存储模式更慢。混合OLAP(HOLAP)HOLAP存储模式结合了MOLAP和ROLAP二者的特性。,主动缓存,主动缓存的目标是提供传统MOLAP所具有的性能，并同时保持使用ROLAP进行管理所具有的方便和快捷。最小化滞后时间数据源发生更改后，可以删除已缓存的MOLAP对象，并当MOLAP对象在缓存中重新生成期间将查询切换到ROLAP存储。在MOLAP对象重新生成和处理完毕之后，查询会自动切换到MOLAP存储。最大化性能无需删除当前MOLAP对象。在数据读入新缓存并在其中处理时，继续对MOLAP对象进行查询。该方法可提供更好的性能，但是会导致在生成新缓存时查询返回旧数据。,时效性实时的数据分析,分析服务,RDBMS,MOLAPcache,MDX,UDM,新版本,聚合（aggregations）,聚合提供了性能方面的改进，它通过微软SQLServer分析服务直接从立方体存储中来获取预先计算好的汇总，而不是为每一个查询从基础数据源重新计算汇总数据聚合设计向导采用了先进的算法来为预先计算选择聚合，从而使其他聚合可以利用预先计算好的值快速完成计算这个技术节约了处理时间和减少了存储需求，并使得对查询响应时间影响最小化在聚合创建以后，如果立方体的结构发生了改变或增加了数据，又或者立方体中的源数据表改变了，有必要重新查看审阅一下立方体的聚合并重新处理立方体,聚合设计,一个向导初始化聚合基于使用的聚合设计新增的按查询设计优化输入算法算法改进改进聚合的初始设计优化基于使用的聚合支持新旧聚合设计的合并专用设计器查看聚合设计及聚合手动修改/创建/删除聚合大量内置的验证规则用于支持设计优化,聚合设计向导,微软提供了一个友好的向导在度量值组和分区上生成汇总数据,分区（Partitions）,一个数据库分区是一个独立的子数据库，其中包含自己的数据，索引，配置文件，以及事务日志一个分区组是一个或多个数据库分区的逻辑组，通过它可以控制数据库分区内表空间和缓冲池的安置,分区（Partitions）,安全,立方体提供了基于角色的安全性。可以可以自定义并且可以授权给角色管理权限可以独立于数据访问权限单独授予。另外，在读取对象的元数据和读写访问数据的权限可以单独定义数据的安全粒度可以到特定的维度成员，甚至单元格角色中的用户只能是域用户,基于角色的安全,透视（perspectives）,用户开始某个特定的任务通常不需要看到完整的模型。为了避免绝大多数用户使用规模庞大的模型，我们需要定义一个视图来显示模型的子集立方体提供了这样的视图，称为透视。一个立方体可以有很多透视，每一个透视只会包含模型中和特定的一组用户相关的特定的子集(度量值，维度，属性等等)。每一个透视可以和定义好的用户安全角色关联，来设置谁被允许查看这个透视,翻译,国际用户经常需要使用其本地语言查看数据。为了解决这个问题，立方体能够翻译元数据到任何一种语言。一个使用某个特定区域设置的客户端应用程序连接将得到适当语言的所有数据。该模型还可以提供翻译的数据。一个属性可以映射到数据源中不同的元素，并提供翻译这些元素到不同的语言。,从一台语言设置为法语的客户端计算机，可以看到立方体和查询结构都显示为法语,分析计算,BasicAnalyticsAdvancedAnalyticsIntegrationwithDataMining,BasicAnalytics,AdvancedAnalytics,账务智能时期数与时点数,时期数：表示一段时期的状态，可以在时间上进行累计，例如：收入、费用等。时点数：表示一个时间点的状态，不可以在时间上进行累计，例如：资产、负债等。,时期数,小明：1月份发工资100元2月份发工资100元3月份发工资100元问：小明一季度一共发了多少钱？答：应该是300元,时点数,小明：1月份有100元2月份有80元（10010012080）3月份有120元（8010060120）问：小明一季度一共有多少钱？答：300元？应该是120元,各种帐户类型的聚合特性,半累加性帐户智能,未应用帐户智能不正确的：,应用帐户智能正确的：,时间智能,时间智能增强功能是一项多维数据集增强功能，它可以将时间计算（或时间视图）添加到所选层次结构中。此增强功能支持以下计算类别：到现在为止时间段。逐时间段增长。移动平均。并行时间段比较。,MDX基础,数据定义语言（DDL）：创建、删除、管理多维对象数据操作语言（DML）：从多维对象中获取数据MDX脚本：范围、上下文、流控制函数和操作的集合：函数、方法应用自定义函数扩展：与SQL相比较,MDX基础,97,98,99,Groceries,Clothing,Appliances,Sales,Cost,Units,(Products.Clothing,Measures.Units,Time.98),(Products.Clothing,Measures.Sales,Time.97),(Products.Groceries,Measures.Cost,Time.Year.95),96,95,每一个元素都有一个名字.,98,Clothing,Units,?,?,(Products.Clothing,Measures.Units,Time.98.PrevMember),(Products.Clothing,Measures.Units,Time.98.NextMember),每一个元素依然有一个名字.,98,Clothing,Units,?,(Products.Clothing,Measures.Units,Time.98.PrevMember),?,(Products.Clothing,Measures.Units,Time.98.NextMember),?,(Products.Clothing,Measures.Units.PrevMember,Time.98.Lag(3),(Products.Clothing,Measures.Units.PrevMember,Time.98.Lead(-3),OR,每一个元素依然有一个名字.,CurrentMember,Time.CurrentMemberProduct.CurrentMember当前成员：分析者当前感兴趣的某一个成员本月比上月的销售额增长了多少？百分比？本季度比上季度的销售额增长了多少？百分比？本年比上年的销售额增长了多少？百分比？,MDX多维模型的定义语言,功能：定义计算成员定义KPI各种函数,Demo1：定义平均销售额,68,指标公式：订单总额/订单数量；MDX表达式：Measures.SalesAmount-resellersales/Measures.OrderQuantity-resellersales使用场景：,Demo2：定义占有率指标,69,指标公式：每一个产品的销售额占同类产品总销售额的百分比；MDX表达式：CaseWhenDimProduct.DimProductCategory-DimProductSubcategory.CurrentMember.Level.Ordinal=0Then1ElseMeasures.SalesAmount/(DimProduct.DimProductCategory-DimProductSubcategory.CurrentMember.Parent,Measures.SalesAmount)End使用场景：,MDX查询功能,SelectDimRegion.City.&安阳,DimRegion.City.&北京oncolumns，DimTime.DayOfMonth.&13,DimTime.DayOfMonth.&14onrowsfromMKASwhere(Measures.FactIndCount),CUBE,BackGroundDayofweek-AlldaysMeasures-SaleAmount.,MDX查询编辑器,71,Demo1：,MDX语句：selectDimProduct.DimProductCategory.&1,DimProduct.DimProductCategory.&3oncolumns,DimReseller.BusinessType.&SpecialtyBikeShop,DimReseller.BusinessType.&ValueAddedReseller,DimReseller.BusinessType.&WarehouseonrowsfromAdventureWorksDWwhere(Measures.SalesAmount-resellersales)结果：,Demo2：,MDX语句：selectMeasures.SalesAmount-resellersalesoncolumns,DimReseller.BusinessType.&SpecialtyBikeShop,DimReseller.BusinessType.&ValueAddedReseller,DimReseller.BusinessType.&Warehouse*DimProduct.DimProductCategory.&1,DimProduct.DimProductCategory.&3onrowsfromAdventureWorksDW结果：,Demo3：,MDX语句：selectMeasures.SalesAmount-resellersales,Measures.OrderQuantity-resellersalesoncolumns,DimReseller.BusinessType.&SpecialtyBikeShop,DimReseller.BusinessType.&ValueAddedReseller,DimReseller.BusinessType.&Warehouse*DimProduct.DimProductCategory.&1,DimProduct.DimProductCategory.&3onrowsfromAdventureWorksDW结果：,Demo4：,75,MDX语句：selectMeasures.SalesAmount-resellersales,Measures.OrderQuantity-resellersalesoncolumns,DimReseller.BusinessType.&SpecialtyBikeShop,DimReseller.BusinessType.&ValueAddedReseller,DimReseller.BusinessType.&Warehouse*DimProduct.DimProductCategory.All.childrenonrowsfromAdventureWorksDW结果：,Demo5：,76,MDX语句：withmemberressleraveragesalesamountaddasMeasures.SalesAmount-resellersales/Measures.OrderQuantity-resellersalesselectMeasures.SalesAmount-resellersales,Measures.OrderQuantity-resellersales,Measures.reselleraverageSalesamount,ressleraveragesalesamountaddoncolumns,DimReseller.BusinessType.&SpecialtyBikeShop,DimReseller.BusinessType.&ValueAddedReseller,DimReseller.BusinessType.&Warehouse*DimProduct.DimProductCategory.All.childrenonrowsfromAdventureWorksDW结果：,Demo6：,77,MDX语句：withmemberressleraveragesalesamountaddasMeasures.SalesAmount-resellersales/Measures.OrderQuantity-resellersales,FORMAT_STRING=#,#.00selectMeasures.SalesAmount-resellersales,Measures.OrderQuantity-resellersales,Measures.reselleraverageSalesamount,ressleraveragesalesamountaddoncolumns,DimReseller.BusinessType.&SpecialtyBikeShop,DimReseller.BusinessType.&ValueAddedReseller,DimReseller.BusinessType.&Warehouse*DimProduct.DimProductCategory.All.childrenonrowsfromAdventureWorksDW结果：,Demo7：,MDX语句：withmemberressleraveragesalesamountaddasMeasures.SalesAmount-resellersales/Measures.OrderQuantity-resellersales,FORMAT_STRING=#,#.00selectMeasures.SalesAmount-resellersales,Measures.OrderQuantity-resellersales,Measures.reselleraverageSal