Visão geral da arquitetura lógica (Analysis Services – Dados Multidimensionais)

O Analysis Services opera em um modo de implantação de servidor que determina a arquitetura de memória e o ambiente de runtime usados por diferentes tipos de modelos do Analysis Services. O modo de servidor é determinado durante a instalação. O modo multidimensional e de mineração de dados dá suporte ao OLAP tradicional e à mineração de dados. O modo tabular dá suporte a modelos tabulares. O modo integrado do SharePoint refere-se a uma instância do Analysis Services que foi instalada como PowerPivot para SharePoint, usada para carregar e consultar modelos de dados do Excel ou do PowerPivot dentro de uma pasta de trabalho.

Este tópico explica a arquitetura básica do Analysis Services ao operar no modo Multidimensional e de Mineração de Dados. Para obter mais informações sobre outros modos, consulte Modelagem Tabular (SSAS Tabular) e Comparando soluções tabulares e multidimensionais (SSAS).

Arquitetura básica

Uma instância do Analysis Services pode conter vários bancos de dados e um banco de dados pode ter objetos OLAP e objetos de mineração de dados ao mesmo tempo. Os aplicativos se conectam a uma instância especificada do Analysis Services e a um banco de dados especificado. Um computador servidor pode hospedar várias instâncias do Analysis Services. As instâncias do Analysis Services são nomeadas como "<ServerName>\<InstanceName>". A ilustração a seguir mostra todas as relações mencionadas entre objetos do Analysis Services.

Classes básicas são o conjunto mínimo de objetos necessários para criar um cubo. Esse conjunto mínimo de objetos é uma dimensão, um grupo de medidas e uma partição. Uma agregação é opcional.

As dimensões são criadas a partir de atributos e hierarquias. As hierarquias são formadas por um conjunto ordenado de atributos, em que cada atributo do conjunto corresponde a um nível na hierarquia.

Os cubos são criados a partir de dimensões e grupos de medidas. As dimensões na coleção de dimensões de um cubo pertencem à coleção de dimensões do banco de dados. Os grupos de medidas são coleções de medidas que têm a mesma exibição de fonte de dados e têm o mesmo subconjunto de dimensões do cubo. Um grupo de medidas tem uma ou mais partições para gerenciar os dados físicos. Um grupo de medidas pode ter um design de agregação padrão. O design de agregação padrão pode ser usado por todas as partições no grupo de medidas; além disso, cada partição pode ter seu próprio design de agregação.

Objetos de Servidor Cada instância do Analysis Services é vista como um objeto de servidor diferente no AMO; cada instância diferente é conectada a um Server objeto por uma conexão diferente. Cada objeto de servidor contém uma ou mais fontes de dados, exibições de fonte de dados e objetos de banco de dados, bem como assemblies e funções de segurança.

Objetos de Dimensão Cada objeto de banco de dados contém vários objetos de dimensão. Cada objeto de dimensão contém um ou mais atributos, que são organizados em hierarquias.

Objetos de cubo Cada objeto de banco de dados contém um ou mais objetos de cubo. Um cubo é definido por suas medidas e dimensões. As medidas e dimensões em um cubo são derivadas das tabelas e exibições na exibição da fonte de dados na qual o cubo se baseia ou que é gerado a partir das definições de medida e dimensão.

Herança de objeto

O modelo de objeto ASSL contém muitos grupos de elementos repetidos. Por exemplo, o grupo de elementos, "Dimensions contain Hierarchies", define a hierarquia de dimensão de um elemento. Ambos Cubes e MeasureGroups contêm o grupo de elementos, "Dimensions contêm Hierarchies".

A menos que seja explicitamente substituído, um elemento herda os detalhes desses grupos de elementos repetidos do nível superior. Por exemplo, o Translations para um CubeDimension é o mesmo que o Translations elemento ancestral dele. Cube

Para substituir explicitamente as propriedades herdadas de um objeto de nível superior, um objeto não precisa repetir explicitamente toda a estrutura e as propriedades do objeto de nível superior. As únicas propriedades que um objeto precisa declarar explicitamente são as propriedades que o objeto deseja substituir. Por exemplo, um CubeDimension pode listar somente aqueles Hierarchies que precisam ser desabilitados no Cube, ou para o qual a visibilidade precisa ser alterada ou para a qual alguns Level detalhes não foram fornecidos no Dimension nível.

Algumas propriedades especificadas em um objeto fornecem valores padrão para a mesma propriedade em um objeto filho ou descendente. Por exemplo, Cube.StorageMode fornece o valor padrão para Partition.StorageMode. Para valores padrão herdados, o ASSL aplica essas regras para valores padrão herdados:

• Quando a propriedade do objeto filho é nula no XML, o valor da propriedade é padrão para o valor herdado. No entanto, se você consultar o valor do servidor, o servidor retornará o valor nulo do elemento XML.

• Não é possível determinar programaticamente se a propriedade de um objeto filho foi definida diretamente no objeto filho ou herdada.

Exemplo

O cubo Importações contém duas medidas, Pacotes e Último e três dimensões relacionadas, Rota, Origem e Hora.

Os valores alfanuméricos menores ao redor do cubo são os membros das dimensões. Os membros de exemplo são terra (membro da dimensão Rota), África (membro da dimensão Origem) e 1º trimestre (membro da dimensão Tempo).

Medidas

Os valores dentro das células de cubo representam as duas medidas, Packages e Last. A medida Pacotes representa o número de pacotes importados e a Sum função é usada para agregar os fatos. A última medida representa a data do recebimento e a Max função é usada para agregar os fatos.

Dimensões

A dimensão Rota representa os meios pelos quais as importações chegam ao destino. Os membros dessa dimensão incluem terra, não solo, ar, mar, estrada ou trilho. A dimensão Origem representa os locais onde as importações são produzidas, como África ou Ásia. A dimensão Tempo representa os trimestres e as metades de um único ano.

Agregados

Os usuários empresariais de um cubo podem determinar o valor de qualquer medida para cada membro de cada dimensão, independentemente do nível do membro dentro da dimensão, porque o Analysis Services agrega valores em níveis superiores, conforme necessário. Por exemplo, os valores de medida na ilustração anterior podem ser agregados de acordo com uma hierarquia de calendário padrão usando a hierarquia Tempo do Calendário na dimensão Tempo, conforme ilustrado no diagrama a seguir.

Além de agregar medidas usando uma única dimensão, você pode agregar medidas usando combinações de membros de dimensões diferentes. Isso permite que os usuários empresariais avaliem medidas em várias dimensões simultaneamente. Por exemplo, se um usuário de negócios quiser analisar as importações trimestrais que chegaram por ar do Hemisfério Oriental e do Hemisfério Ocidental, o usuário empresarial poderá emitir uma consulta no cubo para recuperar o conjunto de dados a seguir.

Depois que um cubo é definido, você pode criar novas agregações ou alterar agregações existentes para definir opções, como se as agregações são pré-calculadas durante o processamento ou calculadas no momento da consulta. Tópico relacionado:Agregações e Designs de Agregação.

Mapeamento de medidas, atributos e hierarquias

As medidas, atributos e hierarquias no cubo de exemplo são derivadas das colunas a seguir nas tabelas de fatos e dimensões do cubo.

Os dados em uma única célula de cubo geralmente são derivados de várias linhas na tabela de fatos. Por exemplo, a célula de cubo na interseção do membro de ar, do membro da África e do membro do 1º trimestre contém um valor derivado pela agregação das linhas a seguir na tabela de fatos ImportsFactTable .

Na tabela anterior, cada linha tem os mesmos valores para as colunas RouteKey, SourceKey e TimeKey , indicando que essas linhas contribuem para a mesma célula de cubo.

O exemplo mostrado aqui representa um cubo muito simples, pois o cubo tem um único grupo de medidas e todas as tabelas de dimensão são unidas à tabela de fatos em um esquema de estrela. Outro esquema comum é um esquema floco de neve, no qual uma ou mais tabelas de dimensão se unem a outra tabela de dimensão, em vez de unir diretamente à tabela de fatos. Tópico relacionado:Dimensões (Analysis Services – Dados Multidimensionais).

O exemplo mostrado aqui contém apenas uma única tabela de fatos. Quando um cubo tem várias tabelas de fatos, as medidas de cada tabela de fatos são organizadas em grupos de medidas e um grupo de medidas está relacionado a um conjunto específico de dimensões por relações de dimensão definidas. Essas relações são definidas especificando as tabelas participantes na exibição da fonte de dados e a granularidade da relação. Tópico relacionado:Relações de Dimensão.

Consulte Também

Bancos de Dados de Modelo Multidimensional (SSAS)