Vergleich von tabellarischen und multidimensionalen Lösungen (SSAS)

Analysis Services bietet zwei unterschiedliche Ansätze für die Datenmodellierung: tabellarisch und multidimensional. Es gibt zwar erhebliche Überschneidungen zwischen ihnen, aber es gibt auch wichtige Unterschiede, die Ihre Entscheidung darüber beeinflussen werden, wie Sie voranschreiten. In diesem Thema bieten wir Funktionsvergleiche und erläutern, wie jeder Ansatz allgemeine Projektanforderungen erfüllt. Wenn beispielsweise die Unterstützung einer bestimmten Datenquelle eine oberste Berücksichtigung darstellt, kann der Abschnitt zu Datenquellen Helfen, Ihre Entscheidung darüber zu leiten, welcher Modellierungsansatz verwendet werden soll.

Dieses Thema enthält die folgenden Abschnitte:

• Übersicht über die Modellierung in Analysis Services

• Datenquellenunterstützung nach Lösungstyp

• Modelleigenschaften

• Modellgröße

• Programmierbarkeit und Entwicklererfahrung

• Unterstützung für Abfrage- und Skriptsprachen

• Unterstützung von Sicherheitsfeatures

• Designtools

• Client- und Berichterstellungsanwendungen

• Hostingplattformen

• Serverbereitstellungsmodi für multidimensionale und tabellarische Lösungen

• Nächster Schritt: Erstellen einer Lösung

Weitere Informationen finden Sie in diesem technischen Artikel auf MSDN: Auswählen einer tabellarischen oder multidimensionalen Modellierungserfahrung in SQL Server 2012 Analysis Services.

Übersicht über die Modellierung in Analysis Services

Analysis Services bietet eine Modellentwicklungserfahrung sowie modellbasierte Bereitstellung über Datenbankhosting in einer Analysis Services-Instanz. Modelltypen umfassen tabellarische und multidimensionale Typen. Wie Sie erwarten, unterstützt das Datenbankhosting die von Ihnen erstellten tabellarischen und multidimensionalen Lösungen, aber das Datenbankhosting umfasst auch PowerPivot für SharePoint.

PowerPivot für SharePoint ist Analysis Services im SharePoint-Modus, in dem Analysis Services als Adjunct-Dienst für SharePoint fungiert und dabei hilft, Excel-Datenmodelle zu hosten und zu verwalten, die zuvor in Excel erstellt und dann in SharePoint gespeichert wurden. Die Rolle von Analysis Services in diesem Kontext besteht darin, das Datenmodell in den Arbeitsspeicher zu laden, Daten aus externen Datenquellen zu aktualisieren und Abfragen für das Modell auszuführen. In dieser Konfiguration arbeitet Analysis Services hinter den Kulissen. Alle Verbindungen und Anforderungen an Analysis Services werden von SharePoint vorgenommen, und nur, wenn eine Excel-Arbeitsmappe ein Datenmodell enthält (Datenmodelle sind in Excel-Arbeitsmappen optional). Wenn die Erstellung eines Datenmodells in Excel und das Hosting in SharePoint mit den Anforderungen Ihres Projekts übereinstimmen, sehen Sie Power Pivot: Leistungsstarke Datenanalyse und Datenmodellierung in Excel und PowerPivot für SharePoint (SSAS) für weitere Informationen.

Tabellarische und multidimensionale Lösungen werden mithilfe von SQL Server Data Tools erstellt und sind für BI-Unternehmensprojekte vorgesehen, die auf einer eigenständigen Analysis Services-Instanz ausgeführt werden. Beide Lösungen bieten leistungsstarke Analytische Datenbanken, die problemlos in Excel-, Reporting Services-Berichte und andere BI-Anwendungen von Microsoft und Anwendungen von Drittanbietern integriert werden können. Beide Lösungen führen zu eigenständigen Datenbanken, die von jeder Clientanwendung verwendet werden können, die Analysis Services unterstützt.

Auf hoher Ebene können Unterschiede zwischen tabellarischen und mehrdimensionalen Modellen wie folgt gekennzeichnet werden:

• Multidimensionale und Data Mining-Lösungen verwenden OLAP-Modellierungskonstrukte (Cubes und Dimensionen) und MOLAP-, ROLAP- oder HOLAP-Speicher, die Datenträger als primären Datenspeicher für vorab aggregierte Daten verwenden.

• Tabellarische Lösungen verwenden relationale Modellierungskonstrukte wie Tabellen und Beziehungen zum Modellieren von Daten und das In-Memory-Analysemodul zum Speichern und Berechnen von Daten. Die meisten, wenn nicht alle, des Modells werden im RAM gespeichert und sind oft viel schneller als ihr mehrdimensionales Gegenstück.

Berücksichtigen Sie bei neuen Projekten zuerst den tabellarischen Ansatz. Es wird schneller sein, zu entwerfen, zu testen und bereitzustellen, und es funktioniert besser mit den neuesten Self-Service-BI-Anwendungen von Microsoft.

Datenquellenunterstützung nach Lösungstyp

Multidimensionale und tabellarische Modelle verwenden importierte Daten aus externen Quellen. Die meisten Entwickler verwenden ein Data Warehouse, das zur Unterstützung von Berichtsdatenstrukturen entwickelt wurde, als primäre Datenquelle hinter einem Modell. Das Data Warehouse basiert häufig auf einem Stern- oder Schneeflockenschema, und SSIS wird verwendet, um Daten aus OLTP-Lösungen in das Data Warehouse zu laden. Die Modellierung ist einfacher, wenn Sie ein Data Warehouse als Back-End-Datenquelle verwenden.

Beide Modellierungsansätze können Daten aus mehreren Datenquellen im selben Modell verwenden.

Wenn Ihre Lösung das Speichern von Modelldaten außerhalb des Modells in der relationalen Datenbank aufruft (eine Technik, die verwendet wird, wenn datengrößenanforderungen besonders groß sind), muss der Datenquellentyp eine relationale SQL Server-Datenbank sein. Sowohl ROLAP-Speicher für multidimensionale Modelle als auch DirectQuery für tabellarische Modelle haben diese Anforderung.

Datengröße

Sowohl tabellarische als auch mehrdimensionale Lösungen verwenden die Datenkomprimierung, die die Größe der Analysis Services-Datenbank relativ zum Data Warehouse reduziert, aus dem Sie Daten importieren. Da die tatsächliche Komprimierung je nach den Merkmalen der zugrunde liegenden Daten variiert, gibt es keine Möglichkeit, genau zu wissen, wie viel Datenträger und Arbeitsspeicher von einer Lösung benötigt werden, nachdem Daten verarbeitet und in Abfragen verwendet werden. Eine Schätzung, die von vielen Analysis Services-Entwicklern verwendet wird, ist, dass der primäre Speicher einer mehrdimensionalen Datenbank etwa eine Drittelgröße der ursprünglichen Daten beträgt.

Tabellarische Datenbanken können manchmal größere Komprimierungsmengen erhalten, etwa ein Zehntel der Größe, insbesondere, wenn die meisten Daten aus Faktentabellen importiert werden. Bei Tabellarisch ist der Speicherbedarf aufgrund zusätzlicher Datenstrukturen, die erstellt werden, wenn die tabellarische Datenbank in den Arbeitsspeicher geladen wird, größer als die Größe von Daten auf dem Datenträger. Unter Last ist damit zu rechnen, dass sowohl die Anforderungen an Datenträger als auch an den Speicher für beide Lösungstypen steigen, da Analysis Services Daten zwischenspeichert, speichert, durchsucht und abfragt.

Bei einigen Projekten können Datenanforderungen so groß sein, dass sie zu einem Faktor bei der Auswahl zwischen den Modelltypen werden. Wenn die daten, die Sie laden müssen, viele Terabyte groß sind, erfüllt eine tabellarische Lösung ihre Anforderungen möglicherweise nicht, wenn der verfügbare Arbeitsspeicher die Daten nicht aufnehmen kann. Es gibt eine Auslagerungsoption, die Speicherdaten auf den Datenträger entlädt, aber sehr große Datenmengen lassen sich besser in mehrdimensionalen Lösungen unterbringen. Die größten Analysis Services-Datenbanken in der Produktion sind heute multidimensional. Weitere Informationen zu Speicher paging-Optionen für tabellarische Lösungen finden Sie unter "Speichereigenschaften". Weitere Informationen zum Skalieren einer multidimensionalen Lösung finden Sie unterScale-Out Abfragen von Analysis Services mit Read-Only Datenbanken.

Modellmerkmale

In der folgenden Tabelle wird die Verfügbarkeit von Funktionen auf Modellebene zusammengefasst. Wenn Sie Analysis Services bereits installiert haben, können Sie diese Informationen verwenden, um die Funktionen des installierten Servermodus zu verstehen. Wenn Sie bereits mit Modellfeatures in Analysis Services vertraut sind und Ihre Geschäftsanforderungen mindestens eins dieser Features enthalten, können Sie diese Liste überprüfen, um sicherzustellen, dass das feature, das Sie verwenden möchten, in dem Typ des modells verfügbar ist, das Sie erstellen möchten.

Weitere Informationen dazu, wie Features durch Modellierungsansatz verglichen werden, finden Sie im technischen Artikel "Auswählen einer tabellarischen oder multidimensionalen Modellierungserfahrung in SQL Server 2012 Analysis Services " auf MSDN.

*Wenn Ihre Lösung eine sehr große Anzahl unterschiedlicher Anzahlen (z. B. viele Millionen Kunden-IDs) verarbeiten muss, sollten Sie zuerst die Verwendung von Tabular in Betracht ziehen. Es ist in diesem Szenario tendenziell leistungsfähiger. Lesen Sie den Abschnitt zu unterschiedlichen Zählungen im Whitepaper Analysis Services Case Study: Verwenden von tabellarischen Modellen in großen kommerziellen Lösungen.

Modellgröße

Die Größe des Modells in Bezug auf die Gesamtanzahl der Objekte variiert nicht je nach Lösungstyp. Die zum Erstellen der einzelnen Lösungen verwendeten Entwurfstools unterscheiden sich jedoch darin, wie gut sie die Arbeit mit einer großen Anzahl von Objekten unterstützen. Ein größeres Modell ist etwas einfacher in SQL Server-Datentools zu erstellen, da es mehr Möglichkeiten zum Diagrammen und Auflisten von Objekten nach Typ im Objekt-Explorer und Projektmappen-Explorer bietet.

Sehr große Modelle, die aus vielen Hunderten von Tabellen oder Dimensionen bestehen, werden häufig programmgesteuert in Visual Studio und nicht in den Entwurfstools erstellt. Weitere Informationen zur maximalen Anzahl von Objekten in einem Modell finden Sie unter Maximum Capacity Specifications (Analysis Services).For more information about the maximum number of objects in a model, see Maximum Capacity Specifications (Analysis Services).

Programmierbarkeit und Entwicklererfahrung

Für tabellarische und multidimensionale Modelle gibt es ein gemeinsames Objektmodell für beide Modalitäten. AMO und ADOMD.NET unterstützen beide Modi. Für tabellarische Konstrukte wurde keine Clientbibliothek überarbeitet, sodass Sie verstehen müssen, wie multidimensionale und tabellarische Konstrukte und Benennungskonventionen miteinander zusammenhängen. Lesen Sie im ersten Schritt das AMO-Programmierbeispiel für tabellarische Modelle, um die AMO-Programmierung mithilfe eines tabellarischen Modells zu erlernen. Um weitere Informationen zu erhalten, laden Sie das Beispiel von der Codeplex-Website herunter.

Tabellarische Lösungen unterstützen nur eine Model.bim Datei pro Lösung, was bedeutet, dass alle Arbeiten in einer einzigen Datei durchgeführt werden müssen. Entwicklungsteams, die daran gewöhnt sind, mit mehreren Projekten in einer einzigen Lösung zu arbeiten, müssen möglicherweise überarbeiten, wie sie beim Erstellen einer freigegebenen tabellarischen Lösung funktionieren.

Unterstützung für Abfrage- und Skriptsprachen

Analysis Services umfasst MDX, DMX, DAX, XML/A und ASSL. Die Unterstützung für diese Sprachen variiert geringfügig je nach Modelltyp. Wenn Abfrage- und Skriptsprachenanforderungen berücksichtigt werden sollen, überprüfen Sie die folgende Liste.

• Tabellarische Modelldatenbanken unterstützen DAX-Berechnungen, DAX-Abfragen und MDX-Abfragen.

• Multidimensionale Modelldatenbanken unterstützen MDX-Berechnungen und MDX-Abfragen sowie ASSL.

• Data-Mining-Modelle unterstützen DMX und ASSL.

• Analysis Services PowerShell wird für die Server- und Datenbankverwaltung unterstützt. Der Modelltyp (oder Der Servermodus) ist kein Faktor bei der Verwendung der PowerShell-Cmdlets.

Alle Datenbanken unterstützen XML/A.

Unterstützung von Sicherheitsfunktionen

Alle Analysis Services-Lösungen können auf Datenbankebene gesichert werden. Detailliertere Sicherheitsoptionen variieren je nach Modus. Wenn präzise Sicherheitseinstellungen für Ihre Lösung erforderlich sind, überprüfen Sie die folgende Liste, um sicherzustellen, dass die gewünschte Sicherheitsstufe in dem Lösungstyp unterstützt wird, den Sie erstellen möchten:

• Tabellarische Modelldatenbanken können die Sicherheit auf Zeilenebene mit rollenbasierten Berechtigungen in Analysis Services verwenden.

• Multidimensionale Modelldatenbanken können die Sicherheit auf Dimension- und Zellebene verwenden, indem rollenbasierte Berechtigungen in Analysis Services verwendet werden.

Excel-Datenmodelle können auf einem Server im tabellarischen Modus wiederhergestellt werden. Sobald die Datei wiederhergestellt wurde, wird sie von SharePoint entkoppelt (vorausgesetzt, Sie haben sie von einem SharePoint-Speicherort wiederhergestellt), sodass Sie fast alle tabellarischen Modellierungsfeatures verwenden können, einschließlich sicherheit auf Zeilenebene. Das eine tabellarische Modellierungsfeature, das Sie nicht für eine wiederhergestellte Arbeitsmappe verwenden können, ist verknüpfte Tabellen.

Entwurfswerkzeuge

Datenmodellierungskompetenzen und technische Kenntnisse können von Benutzern, die mit dem Erstellen analytischer Modelle beauftragt werden, stark variieren. Wenn die Kenntnisse der Tools oder die Benutzerkompetenz eine Berücksichtigung für Ihre Lösung darstellen, vergleichen Sie die folgenden Erfahrungen für die Modellerstellung.

Client- und Berichterstellungsanwendungen

In früheren Versionen hatte ihre Auswahl des Modelltyps auswirkungen auf die Clientanwendungen, die Sie verwenden könnten, aber diese Unterscheidung hat sich im Laufe der Zeit verringert. Tabellarische und mehrdimensionale Modelle bieten weitgehend gleichwertige Unterstützung für Clientanwendungen, die auf Analysis Services-Daten zugreifen. Die folgende Tabelle enthält eine Liste der Microsoft-Clientanwendungen, die mit Analysis Services-Datenmodellen verwendet werden können.

Serverbereitstellungsmodi für multidimensionale und tabellarische Lösungen

Eine Analysis Services-Instanz wird in einem von drei Modi installiert, die den Betriebskontext des Servers festlegen. Der servermodus, den Sie installieren, bestimmt den Typ der Lösungen, die auf diesem Server bereitgestellt werden können. Die Speicher- und Speicherarchitektur sind die hauptunterschiede zwischen den Modi, aber es gelten zusätzliche Unterschiede. Die drei Servermodi werden in der folgenden Tabelle kurz beschrieben. Weitere Informationen finden Sie unter Ermitteln des Servermodus einer Analysis Services-Instanz.

Beachten Sie, dass Servermodelle nicht austauschbar sind. Bei der Installation wählen Sie einen Modus für den Serverbetrieb aus. Sie sollten mehrere Instanzen installieren, eine für jeden Servermodus, um alle Workloads zu unterstützen.

Hostingplattformen

Microsoft verfügt über mehrere Methoden zum Hosten von Daten, Anwendungen, Berichten und Zusammenarbeit. In diesem Abschnitt behandeln wir die Analysis Services-Interoperabilität in Bezug auf jede Hostingplattform.

Nächster Schritt: Erstellen einer Lösung

Nachdem Sie nun ein grundlegendes Verständnis dafür haben, wie sich die Lösungen miteinander vergleichen, probieren Sie die folgenden Tutorials aus, um die Schritte zum Erstellen der einzelnen Lösungen kennenzulernen. Die folgenden Links führen Sie zu Lernprogrammen, die die Schritte erläutern.

• Erstellen Sie ein tabellarisches Modell mithilfe der Tabellarischen Modellierung (Adventure Works Tutorial).

• Erstellen Sie ein mehrdimensionales Modell mithilfe des Lernprogramms "Multidimensional Modeling".

• Erstellen Sie ein Data Mining-Modell mithilfe des Einfachen Data Mining-Lernprogramms.

• Erstellen Sie ein PowerPivot-Modell mithilfe des PowerPivot für Excel-Lernprogramms.

Siehe auch

Analysis Services-Instanzverwaltung
Neuerungen in Analysis Services und Business Intelligence
Neuigkeiten (Reporting Services)
Neuerungen in PowerPivot
PowerPivot-Hilfe für SQL Server 2012
PowerPivot BI-Semantikmodellverbindung (.bism)
Erstellen und Verwalten von freigegebenen Datenquellen (Reporting Services im integrierten SharePoint-Modus)