Vergleichen von tabellarischen und mehrdimensionalen Lösungen (SSAS)

Analysis Services bietet zwei unterschiedliche Ansätze für die Datenmodellierung: tabellarische und mehrdimensionale. Zwar gibt es erhebliche Überschneidungen, aber auch wichtige Unterschiede, die Ihre Entscheidung zur weiteren Vorgehensweise beeinflussen. In diesem Thema werden verschiedene Funktionen verglichen und erklärt, wie jeder Ansatz allgemeine Projektanforderungen erfüllt. Spielt beispielsweise die Unterstützung einer bestimmten Datenquelle eine wichtige Rolle, kann der Abschnitt zu Datenquellen bei der Entscheidung über den geeigneten Modellierungsansatz hilfreich sein.

Dieses Thema enthält die folgenden Abschnitte:

• Übersicht über die Modellierung in Analysis Services

• Datenquellenunterstützung nach Lösungstyp

• Modellfeatures

• Modellgröße

• Programmierbarkeit und Möglichkeiten für Entwickler

• Unterstützung für Abfrage und Skriptsprache

• Unterstützung für Sicherheitsfunktionen

• Entwurfstools

• Client- und Berichterstellungsanwendungen

• Hostingplattformen

• Serverbereitstellungsmodi für mehrdimensionale und tabellarische Lösungen

• Nächster Schritt: Erstellen einer Projektmappe

Weitere Informationen finden Sie im folgenden Fachartikel auf MSDN: Auswählen einer tabellarischen oder mehrdimensionalen Modellierungserfahrung in SQL Server 2012 Analysis Service.

Übersicht über die Modellierung in Analysis Services

Analysis Services bietet sowohl eine Modellentwicklungsumgebung als auch die Modellbereitstellung über Datenbankhosting auf einer Analysis Services-Instanz. Es gibt tabellarische und mehrdimensionale Modelltypen. Wie zu erwarten, unterstützt Datenbankhosting die tabellarischen und mehrdimensionalen Lösungen, die Sie erstellen, aber es enthält auch PowerPivot für SharePoint.

PowerPivot für SharePoint ist Analysis Services im SharePoint-Modus. Dabei fungiert Analysis Services als zusätzlicher Dienst für SharePoint, der zum Hosten und Verwalten von Excel-Datenmodellen beiträgt, die zuvor in Excel erstellt und anschließend 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 im Hintergrund. Alle Verbindungen und Anforderungen für Analysis Services werden von SharePoint ausgeführt und zwar nur, wenn eine Excel-Arbeitsmappe ein Datenmodell enthält (Datenmodelle sind in Excel-Arbeitsmappen optional). Wenn das Erstellen eines Datenmodells in Excel und das Hosten in SharePoint ihren Projektanforderungen entspricht, finden Sie weitere Informationen unter Power Pivot: Leistungsstarke Datenanalyse und Datenmodellierung in Excel und PowerPivot für SharePoint (SSAS).

Tabellarische und mehrdimensionale Lösungen werden mit SQL Server Data Tools erstellt und sind für BI-Unternehmensprojekte vorgesehen, die auf einem eigenständigen Analysis Services-instance ausgeführt werden. Beide Lösungen stellen hochleistungsfähige analytische Datenbanken bereit, die einfach mit Excel, Reporting Services-Berichten und andere BI-Anwendungen von Microsoft und Drittanbietern integriert werden können. Beide Lösungen führen zu eigenständigen Datenbanken, die von allen Clientanwendungen verwendet werden können, die Analysis Services unterstützen.

Die Unterschiede zwischen tabellarischen und mehrdimensionalen Modellen können auf allgemeiner Ebene wie folgt beschrieben werden:

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

• Tabellarische Lösungen basieren auf relationalen Modellierungskonstrukten wie Tabellen und Beziehungen zur Datenmodellierung sowie auf der Engine für die Datenanalyse im Arbeitsspeicher, die zum Speichern und Berechnen von Daten eingesetzt wird. Das Modell wird zum größten Teil oder ganz im Arbeitsspeicher gespeichert und ist oft schneller als sein mehrdimensionales Gegenstück.

Bei neuen Projekten sollten Sie zuerst das tabellarische Modell in Betracht ziehen. Es bietet schnellere Entwicklung, Testverfahren und Bereitstellung und arbeitet reibungsloser mit den neuesten Self-Service-BI-Anwendungen von Microsoft zusammen.

Datenquellenunterstützung nach Lösungstyp

Mehrdimensionale und tabellarische Modelle verwenden importierte Daten aus externen Quellen. Die meisten Entwickler verwenden ein Data Warehouse, das Berichtsdatenstrukturen unterstützen soll, als primäre Datenquelle für ein Modell. Das Data Warehouse basiert häufig auf einem Stern- oder Schneeflockenschema, und Daten werden mithilfe von SSIS aus OLTP-Lösungen in das Data Warehouse geladen. Die Modellierung ist einfacher, wenn Sie ein Data Warehouse als Back-End-Datenquelle verwenden.

Bei beiden Modellierungsansätzen können Daten aus mehreren Datenquellen im gleichen Modell verwendet werden.

Wenn Ihre Lösung das Speichern von Modelldaten außerhalb des Modells in der relationalen Datenbank erfordert (diese Methode wird verwendet, wenn sehr umfangreiche Daten erforderlich sind), muss es sich bei der Datenquelle um eine relationale SQL Server-Datenbank handeln. Sowohl die ROLAP-Speicherung für mehrdimensionale Modelle als auch DirectQuery für tabellarische Modelle haben diese Anforderung.

Datengröße

Sowohl tabellarische als auch mehrdimensionale Lösungen verwenden die Datenkomprimierung, durch die die Größe der Analysis Services-Datenbank relativ zum Data Warehouse verringert wird, aus dem Sie Daten importieren. Da sich der tatsächliche Komprimierungsgrad nach den Eigenschaften der zugrunde liegenden Daten richtet, lässt sich nicht genau vorhersagen, wie viel Datenträger- und Arbeitsspeicherkapazität von einer Lösung benötigt wird, nachdem die Daten verarbeitet und in Abfragen verwendet wurden. Eine Faustregel, die von vielen Analysis Services-Entwicklern angewendet wird, besagt, dass der primäre Speicher einer mehrdimensionalen Datenbank ein Drittel der ursprünglichen Daten ausmachen sollte.

Tabellarische Datenbanken können manchmal einen höheren Komprimierungsgrad von etwa einem Zehntel der Größe erzielen. Dies gilt insbesondere dann, wenn die meisten Daten aus Faktentabellen importiert werden. Bei tabellarischen Lösungen sind die Arbeitsspeicheranforderungen im Vergleich zu der auf dem Datenträger benötigten Datenkapazität höher. Das liegt an den zusätzlichen Datenstrukturen, die beim Laden der tabellarischen Datenbank in den Arbeitsspeicher erstellt werden. Unter Belastung ist davon auszugehen, dass die Kapazitätsanforderungen sowohl an den Datenträger als auch an den Arbeitsspeicher steigen, weil Daten von Analysis Services zwischengespeichert, gespeichert, durchsucht und abgefragt werden.

Bei einigen Projekten können die Datenanforderungen so hoch sein, dass sie bei der Wahl des Modelltyps ins Gewicht fallen. Wenn sich der Umfang der zu ladenden Daten in der Größenordnung von mehreren Terabytes bewegt, erfüllt eine tabellarische Lösung die Anforderungen möglicherweise nicht, wenn der Arbeitsspeicher die Daten nicht aufnehmen kann. Auch wenn eine Auslagerungsoption dafür sorgt, dass Arbeitsspeicherdaten auf den Datenträger ausgelagert werden, sind mehrdimensionale Lösungen bei sehr großen Datenmengen zweckmäßiger. Die größten Analysis Services-Datenbanken in der Heutigen Produktion sind mehrdimensional. Weitere Informationen zu Speicherauslagerungsoptionen für tabellarische Lösungen finden Sie unter Memory Properties. Weitere Informationen zum Skalieren einer mehrdimensionalen Lösung finden Sie unter Horizontale Skalierung bei Abfragen für Analysis Services mit schreibgeschützten Datenbanken.

Modellfunktionen

In der folgenden Tabelle wird die Funktionsverfügbarkeit auf der Modellebene zusammengefasst. Wenn Sie Analysis Services bereits installiert haben, können Sie die Funktionen des installierten Servermodus mithilfe dieser Informationen verstehen. Wenn Sie bereits in Analysis Services mit Modellfunktionen vertraut sind und die Geschäftsanforderungen eine oder mehrere dieser Funktionen einschließen, können Sie diese Liste überprüfen, um sicherzustellen, dass die zu verwendende Funktion im zu erstellenden Modelltyp verfügbar ist.

Eine Gegenüberstellung der Funktionen nach Modellierungsansatz finden Sie im technischen Artikel Auswählen der tabellarischen oder mehrdimensionalen Modellierung in SQL Server 2012 Analysis Services auf MSDN.

*Wenn Ihre Lösung eine sehr große Anzahl unterschiedlicher Anzahlen (z. B. viele Millionen von Kunden-IDs) unterstützen muss, sollten Sie zuerst tabellarisch in Betracht ziehen. Sie ist in diesem Szenario voraussichtlich leistungsfähiger. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt über Distinct Counts im Whitepaper Analysis Services-Fallstudie: Verwenden von tabellarischen Modellen in umfangreichen kommerziellen Lösungen.

Modellgröße

Die Gesamtanzahl der Objekte wirkt sich bei den verschiedenen Lösungstypen nicht auf die Modellgröße aus. Allerdings sind die Entwurfstools, die zum Erstellen der einzelnen Lösungen eingesetzt werden, unterschiedlich gut zum Umgang mit einer großen Anzahl von Objekten geeignet. Ein größeres Modell ist etwas einfacher in SQL Server Data Tools zu erstellen, da es mehr Möglichkeiten zum Diagrammen und Auflisten von Objekten nach Typ in Objekt-Explorer und Projektmappen-Explorer bietet.

Sehr große Modelle, die aus vielen Hunderten Tabellen oder Dimensionen bestehen, werden häufig programmgesteuert in Visual Studio erstellt und nicht mithilfe von Entwurfstools. Weitere Informationen zur maximalen Anzahl von Objekten in einem Modell finden Sie unter Spezifikationen zur maximalen Kapazität (Analysis Services).

Programmierbarkeit und Möglichkeiten für Entwickler

Für tabellarische und mehrdimensionale Modelle gibt es ein für beide Modalitäten freigegebenes Objektmodell. AMO und ADOMD.NET unterstützen beide Modi. Auch die Clientbibliothek wurde nicht auf tabellarische Konstrukte umgestellt. Sie müssen sich also vergegenwärtigen, wie sich mehrdimensionale und tabellarische Konstrukte und Benennungskonventionen aufeinander beziehen. Als erstes befassen Sie sich mit dem Programmierbeispiel, das Analysis Management Objects (AMO) in ein tabellarisches Modell überführt, um die AMO-Programmierung im Kontext tabellarischer Modellierung zu erlernen. Um weitere Informationen zu erhalten, laden Sie das Beispiel von der Codeplex-Websiteherunter.

Tabellarische Lösungen unterstützen nur eine model.bim-Datei pro Lösung. Das bedeutet, dass die gesamte Arbeit in einer einzelnen Datei erledigt werden muss. Entwicklungsteams, die daran gewöhnt sind, mit mehreren Projekten in einer einzelnen Lösung zu arbeiten, müssen ihre Arbeitsweise bei der Erstellung einer freigegebenen tabellarischen Lösung möglicherweise überdenken.

Unterstützung für Abfrage und Skriptsprache

Analysis Services schließen MDX, DMX, DAX, XML/A und ASSL ein. Unterstützung für diese Sprachen variiert leicht nach Modelltyp. Wenn Anforderungen für die Abfrage und Skriptsprache in Betracht kommen, überprüfen Sie die folgende Liste.

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

• Mehrdimensionale 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 von PowerShell-Cmdlets.

Alle Datenbanken unterstützen XML/A.

Unterstützung für Sicherheitsfunktionen

Alle Analysis Services-Projektmappen können auf Datenbankebene gesichert werden. Präzisere Sicherheitsoptionen variieren je nach Modus. Wenn präzise Sicherheitseinstellungen für die Projektmappe erforderlich sind, überprüfen Sie die folgende Liste, um sicherzustellen, dass die Sicherheitsstufe, die Sie möchten, für den zu erstellenden Projektmappentyp unterstützt wird:

• Für tabellarische Modelldatenbanken kann Sicherheit auf Zeilenebene mit rollenbasierten Berechtigungen in Analysis Services verwendet werden.

• Für mehrdimensionale Modelldatenbanken kann Sicherheit auf Dimensions- und Zellenebene verwendet werden, wobei rollenbasierte Berechtigungen in Analysis Services verwendet werden.

Excel-Datenmodelle können auf einem Server im tabellarischen Modus wiederhergestellt werden. Nachdem die Datei wiederhergestellt wurde, wird diese von SharePoint entkoppelt (sofern Sie sie von einem SharePoint-Speicherort wiederhergestellt haben), und Sie können fast alle tabellarischen Modellierungsfunktionen verwenden, einschließlich Sicherheit auf Zeilenebene. Die einzige Funktion der tabellarischen Modellierung, das für wiederhergestellte Arbeitsmappen nicht unterstützt wird, sind verknüpfte Tabellen.

Entwurftools

Fähigkeiten zur Datenmodellierung und technische Kenntnisse können unter Benutzern, die mit dem Erstellen von analytischen Modellen beauftragt sind, stark variieren. Wenn die Vertrautheit mit dem Tool oder Anwender-Know-How eine für die Projektmappe in Betracht kommt, vergleichen Sie die folgenden Erfahrungen für die Modellerstellung.

Client- und Berichterstellungsanwendungen

In früheren Versionen wirkte sich die Auswahl des Modelltyps auf die verfügbaren Clientanwendungen aus. Der Unterschied hat sich jedoch im Lauf der Zeit verringert. Tabellarische und mehrdimensionale Modelle unterstützen größtenteils die gleichen Clientanwendungen zur Herstellung einer Verbindung mit Analysis Services-Daten. Die folgende Tabelle enthält eine Liste der Microsoft-Clientanwendungen, die mit Analysis Services-Datenmodellen verwendet werden können.

Serverbereitstellungsmodi für mehrdimensionale und tabellarische Lösungen

Eine Analysis Services-Instanz ist in einem der drei Modi installiert, die den operativen Kontext des Servers festlegen. Der Servermodus, den Sie installieren, bestimmt den Typ von Projektmappen, die auf diesem Server bereitgestellt werden können. Die Speicher- und Arbeitsspeicherarchitektur sind die primären Unterschiede zwischen den Modi, zusätzliche Unterschiede sind jedoch vorhanden. Die drei Servermodi werden in der folgenden Tabelle kurz beschrieben. Weitere Informationen finden Sie unter Bestimmen des Servermodus einer Analysis Services-Instanz.

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

Hostingplattformen

Microsoft bietet mehrere Methoden zum Hosten von Daten, Anwendungen, Berichten und Zusammenarbeit. In diesem Abschnitt wird die Interoperabilität von Analysis Services im Hinblick auf die einzelnen Hostingplattformen behandelt.

Nächster Schritt: Erstellen einer Lösung

Nachdem Sie jetzt ein grundlegendes Verständnis der Unterschiede zwischen den Lösungen gewonnen haben, können Sie die folgenden Lernprogramme ausführen, um sich mit den Schritten zur Erstellung der einzelnen Lösungen vertraut zu machen. Über die folgenden Links gelangen Sie zu den Lernprogrammen, in denen die Schritte erklärt sind.

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

• Erstellen Sie ein mehrdimensionales Modell mithilfe der mehrdimensionalen Modellierung (Adventure Works-Tutorial).

• Erstellen eines Data Mining-Modells mit dem Basic Data Mining Tutorial.

• Erstellen eines PowerPivot-Modells mit dem PowerPivot für Excel-Lernprogramm.

Weitere Informationen

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