Vue d’ensemble de l’architecture logique (Analysis Services - Données multidimensionnelles)

Analysis Services fonctionne en mode de déploiement de serveur qui détermine l’architecture de mémoire et l’environnement d’exécution utilisés par différents types de modèles Analysis Services. Le mode serveur est déterminé pendant l’installation. Le mode d’exploration de données multidimensionnel et de données prend en charge l’exploration de données et OLAP traditionnelle. Le mode tabulaire prend en charge les modèles tabulaires. Le mode intégré SharePoint fait référence à une instance d’Analysis Services installée en tant que PowerPivot pour SharePoint, utilisée pour charger et interroger des modèles de données Excel ou PowerPivot à l’intérieur d’un classeur.

Cette rubrique explique l’architecture de base d’Analysis Services lors de l’utilisation en mode Multidimensionnel et Exploration de données. Pour plus d’informations sur les autres modes, consultez Modélisation tabulaire (SSAS Tabulaire) et Comparaison des solutions tabulaires et multidimensionnelles (SSAS).

Architecture de base

Une instance d’Analysis Services peut contenir plusieurs bases de données, et une base de données peut avoir des objets OLAP et des objets d’exploration de données en même temps. Les applications se connectent à une instance spécifiée d’Analysis Services et à une base de données spécifiée. Un ordinateur serveur peut héberger plusieurs instances d’Analysis Services. Les instances d’Analysis Services sont nommées «< ServerName>\<InstanceName> ». L’illustration suivante montre toutes les relations mentionnées entre les objets Analysis Services.

Les classes de base sont l’ensemble minimal d’objets requis pour générer un cube. Cet ensemble minimal d’objets est une dimension, un groupe de mesures et une partition. Une agrégation est facultative.

Les dimensions sont générées à partir d’attributs et de hiérarchies. Les hiérarchies sont formées par un ensemble ordonné d’attributs, où chaque attribut du jeu correspond à un niveau dans la hiérarchie.

Les cubes sont générés à partir de dimensions et de groupes de mesures. Les dimensions de la collection de dimensions d’un cube appartiennent à la collection de dimensions de la base de données. Les groupes de mesures sont des collections de mesures qui ont la même vue de source de données et qui ont le même sous-ensemble de dimensions à partir du cube. Un groupe de mesures a une ou plusieurs partitions pour gérer les données physiques. Un groupe de mesures peut avoir une conception d’agrégation par défaut. La conception d’agrégation par défaut peut être utilisée par toutes les partitions du groupe de mesures ; de même, chaque partition peut avoir sa propre conception d’agrégation.

Les objets serveur Chaque instance d’Analysis Services est considérée comme un objet serveur différent dans AMO ; chaque instance différente est connectée à un Server objet par une connexion différente. Chaque objet serveur contient une ou plusieurs sources de données, des vues de source de données et des objets de base de données, ainsi que des assemblys et des rôles de sécurité.

Objet Dimension Objects Chaque objet de base de données contient plusieurs objets de dimension. Chaque objet dimension contient un ou plusieurs attributs, qui sont organisés en hiérarchies.

Objets de cube Chaque objet de base de données contient un ou plusieurs objets de cube. Un cube est défini par ses mesures et ses dimensions. Les mesures et dimensions d’un cube sont dérivées des tables et vues de la vue de source de données sur laquelle le cube est basé, ou qui est généré à partir des définitions de mesure et de dimension.

Héritage d’objet

Le modèle objet ASSL contient de nombreux groupes d’éléments répétés. Par exemple, le groupe d’éléments «Dimensions contenir Hierarchies», définit la hiérarchie de dimensions d’un élément. Les deux Cubes et MeasureGroups contiennent le groupe d’éléments , «Dimensions contiennent Hierarchies».

À moins de remplacer explicitement, un élément hérite des détails de ces groupes d’éléments répétés du niveau supérieur. Par exemple, les Translations pour un CubeDimension sont les mêmes que pour Translations son élément ancêtre, Cube.

Pour remplacer explicitement les propriétés héritées d’un objet de niveau supérieur, un objet n’a pas besoin de répéter explicitement la structure entière et les propriétés de l’objet de niveau supérieur. Les seules propriétés qu’un objet doit indiquer explicitement sont celles que l’objet souhaite remplacer. Par exemple, un CubeDimension peut répertorier uniquement ceux Hierarchies qui doivent être désactivés dans le Cube, ou pour lesquels la visibilité doit être modifiée, ou pour laquelle certains Level détails n’ont pas été fournis au Dimension niveau.

Certaines propriétés spécifiées sur un objet fournissent des valeurs par défaut pour la même propriété sur un objet enfant ou descendant. Par exemple, Cube.StorageMode fournit la valeur par défaut pour Partition.StorageMode. Pour les valeurs par défaut héritées, ASSL applique ces règles pour les valeurs par défaut héritées :

• Lorsque la propriété de l’objet enfant a la valeur Null dans le code XML, la valeur de la propriété est définie par défaut sur la valeur héritée. Toutefois, si vous interrogez la valeur du serveur, le serveur retourne la valeur Null de l’élément XML.

• Il n’est pas possible de déterminer par programme si la propriété d’un objet enfant a été définie directement sur l’objet enfant ou héritée.

Exemple :

Le cube Imports contient deux mesures, Packages et Last, et trois dimensions connexes, Route, Source et Time.

Les valeurs alphanumériques plus petites autour du cube sont les membres des dimensions. Les exemples de membres sont de base (membre de la dimension Route), d’Afrique (membre de la dimension Source) et du 1er trimestre (membre de la dimension Time).

Dispositions

Les valeurs dans les cellules du cube représentent les deux mesures, Packages et Last. La mesure Packages représente le nombre de packages importés et la Sum fonction est utilisée pour agréger les faits. La dernière mesure représente la date de réception et la Max fonction est utilisée pour agréger les faits.

Taille

La dimension Route représente les moyens par lesquels les importations atteignent leur destination. Les membres de cette dimension incluent le sol, le non-plan, l’air, la mer, la route ou le rail. La dimension Source représente les emplacements où les importations sont produites, telles que l’Afrique ou l’Asie. La dimension Time représente les trimestres et les moitiés d’une seule année.

Agrégats

Les utilisateurs professionnels d’un cube peuvent déterminer la valeur de n’importe quelle mesure pour chaque membre de chaque dimension, quel que soit le niveau du membre dans la dimension, car Analysis Services agrège les valeurs aux niveaux supérieurs en fonction des besoins. Par exemple, les valeurs de mesure de l’illustration précédente peuvent être agrégées en fonction d’une hiérarchie de calendrier standard à l’aide de la hiérarchie calendrier dans la dimension Time, comme illustré dans le diagramme suivant.

Outre l’agrégation de mesures à l’aide d’une dimension unique, vous pouvez agréger des mesures à l’aide de combinaisons de membres de différentes dimensions. Cela permet aux utilisateurs professionnels d’évaluer simultanément les mesures dans plusieurs dimensions. Par exemple, si un utilisateur d’entreprise souhaite analyser les importations trimestrielles arrivées par l’air de l’hémisphère Est et de l’hémisphère occidental, l’utilisateur professionnel peut émettre une requête sur le cube pour récupérer le jeu de données suivant.

Une fois qu’un cube est défini, vous pouvez créer de nouvelles agrégations ou modifier les agrégations existantes pour définir des options telles que la précalculation des agrégations pendant le traitement ou le calcul au moment de la requête. Rubrique connexe :Agrégations et conceptions d’agrégation.

Mappage de mesures, d’attributs et de hiérarchies

Les mesures, attributs et hiérarchies dans l’exemple de cube sont dérivées des colonnes suivantes dans les tables de faits et de dimension du cube.

Les données d’une seule cellule de cube sont généralement dérivées de plusieurs lignes dans la table de faits. Par exemple, la cellule de cube à l’intersection du membre d’air, du membre Afrique et du membre du 1er trimestre contient une valeur dérivée en agrégeant les lignes suivantes dans la table de faits ImportsFactTable .

Dans le tableau précédent, chaque ligne a les mêmes valeurs pour les colonnes RouteKey, SourceKey et TimeKey, indiquant que ces lignes contribuent à la même cellule de cube.

L’exemple illustré ici représente un cube très simple, dans lequel le cube a un groupe de mesures unique, et toutes les tables de dimension sont jointes à la table de faits dans un schéma en étoile. Un autre schéma commun est un schéma en flocon, dans lequel une ou plusieurs tables de dimension se joignent à une autre table de dimension, plutôt que de joindre directement à la table de faits. Rubrique connexe :Dimensions (Analysis Services - Données multidimensionnelles).

L’exemple illustré ici ne contient qu’une seule table de faits. Lorsqu’un cube a plusieurs tables de faits, les mesures de chaque table de faits sont organisées en groupes de mesures et un groupe de mesures est lié à un ensemble spécifique de dimensions par des relations de dimension définies. Ces relations sont définies en spécifiant les tables participantes dans la vue de source de données et la granularité de la relation. Rubrique connexe :Relations de dimension.

Voir aussi

Bases de données de modèle multidimensionnel (SSAS)