Utiliser des fonctions d’agrégation

Lorsqu’une dimension est utilisée pour découper une mesure, la mesure est résumée le long des hiérarchies contenues dans cette dimension. Le comportement de somme dépend de la fonction d’agrégation spécifiée pour la mesure. Pour la plupart des mesures contenant des données numériques, la fonction d’agrégation est Sum. La valeur de la mesure correspond à des montants différents selon le niveau de la hiérarchie actif.

Dans Analysis Services, chaque mesure que vous créez est soutenue par une fonction d’agrégation qui détermine l’opération de la mesure. Les types d’agrégation prédéfinis incluent Sum, Min, Max, Count, Distinct Count et plusieurs autres fonctions plus spécialisées. Sinon, si vous avez besoin d’agrégations basées sur des formules complexes ou personnalisées, vous pouvez créer un calcul MDX au lieu d’utiliser une fonction d’agrégation prédéfinie. Par exemple, si vous souhaitez définir une mesure pour une valeur de pourcentage, vous le feriez dans MDX, à l’aide d’une mesure calculée. Consultez la déclaration CREATE MEMBER (MDX).

Les mesures créées via l’Assistant Cube reçoivent un type d’agrégation dans le cadre de la définition de mesure. Le type d’agrégation est toujours Sum, en supposant que la colonne source contient des données numériques. Sum est affecté quel que soit le type de données de la colonne source. Proposé : Par exemple, si vous avez utilisé l’Assistant Cube pour créer des mesures, et que vous avez importé toutes les colonnes d’une table de faits, vous remarquerez que toutes les mesures résultantes ont une agrégation Sum, même si la source est une colonne de type date-heure. Passez toujours en revue les méthodes d’agrégation prédéfinies pour les mesures créées via l’Assistant pour vous assurer que la fonction d’agrégation convient.

Vous pouvez affecter ou modifier la méthode d’agrégation dans la définition du cube, via SQL Server Data Tools - Business Intelligence ou via MDX. Pour obtenir des instructions supplémentaires, consultez Créer des mesures et des groupes de mesures dans des modèles multidimensionnels ou un agrégat (MDX ).

Fonctions d’agrégation

Analysis Services fournit des fonctions pour agréger les mesures le long des dimensions contenues dans les groupes de mesures. L’additivité d’une fonction d’agrégation détermine la façon dont la mesure est agrégée sur toutes les dimensions du cube. Les fonctions d’agrégation appartiennent à trois niveaux d’additivité :

Additif
Une mesure additive, également appelée mesure entièrement additive, peut être agrégée le long de toutes les dimensions incluses dans le groupe de mesures qui contient la mesure, sans restriction.

Semi-additive
Une mesure semi-additive peut être agrégée le long de certaines dimensions, mais pas toutes, incluses dans le groupe de mesures qui contient la mesure. Par exemple, une mesure qui représente la quantité disponible pour l’inventaire peut être agrégée le long d’une dimension géographique pour produire une quantité totale disponible pour tous les entrepôts, mais la mesure ne peut pas être agrégée le long d’une dimension de temps, car la mesure représente un instantané périodique des quantités disponibles. L’agrégation d’une telle mesure le long d’une dimension de temps produit des résultats incorrects. Pour plus d’informations, consultez Définir le comportement semi-additif .

Non additif
Une mesure nonadditive ne peut pas être agrégée le long d’une dimension dans le groupe de mesures qui contient la mesure. Au lieu de cela, la mesure doit être calculée individuellement pour chaque cellule du cube qui représente la mesure. Par exemple, une mesure calculée qui retourne un pourcentage, tel que la marge de profit, ne peut pas être agrégée à partir des valeurs de pourcentage des membres enfants dans n’importe quelle dimension.

Le tableau suivant répertorie les fonctions d’agrégation dans Analysis Services et décrit à la fois l’additivité et la sortie attendue de la fonction.

À propos des mesures de comptage distinct

Une mesure avec une valeur de propriété Fonction d'agrégation de Distinct Count est appelée une mesure de comptage distinct. Une mesure de comptage distincte peut être utilisée pour compter les occurrences des membres de niveau le plus bas d’une dimension dans la table de faits. Étant donné que le nombre est distinct, si un membre se produit plusieurs fois, il n’est compté qu’une seule fois. Une mesure de comptage distincte est toujours placée dans un groupe de mesures dédié. La mise en place d’une mesure de comptage distincte dans son propre groupe de mesures est une bonne pratique intégrée au concepteur comme technique d’optimisation des performances.

Les mesures de comptage distinctes sont couramment utilisées pour déterminer pour chaque membre d’une dimension combien de membres distincts de niveau le plus bas d’une autre dimension partagent des lignes dans la table de faits. Par exemple, dans un cube Sales, pour chaque client et groupe de clients, combien de produits distincts ont été achetés ? (Autrement dit, pour chaque membre de la dimension Customers, combien de membres distincts de niveau le plus bas de la dimension Products partagent des lignes dans la table de faits ?) Ou, par exemple, dans un cube Visites de sites Internet, pour chaque visiteur de site et groupe de visiteurs de site, combien de pages distinctes sur le site Internet ont été visitées ? (Autrement dit, pour chaque membre de la dimension Visiteurs du site, combien de membres distincts de niveau le plus bas de la dimension Pages partagent des lignes dans la table de faits ?) Dans chacun de ces exemples, les membres de niveau inférieur de la deuxième dimension sont comptabilisés par une mesure de comptage distincte.

Ce type d’analyse n’a pas besoin d’être limité à deux dimensions. En fait, une mesure de comptage distincte peut être séparée et segmentée par n’importe quelle combinaison de dimensions dans le cube, y compris la dimension qui contient les membres comptés.

Une mesure de comptage distincte qui recense les membres est fondée sur une colonne de clé étrangère dans la table de faits. (Autrement dit, la propriété Colonne source de la mesure identifie cette colonne.) Cette colonne joint la colonne de table de dimension qui identifie les membres comptés par la mesure de nombre distinct.

Voir aussi

Mesures et groupes de mesures
Référence de fonction MDX (MDX)
Définir le comportement semi-additif