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【交流】过渡到SSAS之一:简单模型认识,该怎么处理

热度:36   发布时间:2016-04-27 17:05:39.0
【交流】过渡到SSAS之一:简单模型认识
blog文章如下:
http://blog.csdn.net/jinjazz/archive/2009/04/07/4053719.aspx


在许多不需要实时而具有海量或需要足够灵活的分析模型中,ssas比传统的sql有很大的优势,比如性能和用户可定制性。性能上的优势体现在mdx 语句对比大数据量sql聚合函数上;而可定制性,这里指的是在有对于mdx来说,开发一个适合各类用户自由分析统计数据的展示工具比用sql语句成本要小的多。

mdx的中文意思是多维表达式,从设计上就是用来做数据分析的。

 

  如果你有项目适合上述特点的话,真的需要考虑来过度到SSAS,来OLAP一下了。下面用一个实例来展示一下他的一个简单应用,可以让没有接触过的人来简单了解一下。

 

  今天在论坛上看到这么一个需求,是分析web日志的,比如PV之类的,还要分日期来做比较。一般此类源数据量很大,如果用sql语句的case when配合聚合函数,加上复杂的行列转换和透视语句运行起来会比较吃力,一个SSAS模型就可以轻松解决问题。 

 

  我们来做个测试的数据库环境

sTime是开始访问时间,sLeaveTime是最后访问时间,sCount是这个IP访问页面数量

SQL code
--建立测试环境 
create database TestSSAS
go
use TestSSAS
go
--事实表
create table Logs(sId varchar(20),sWebsiteId varchar(20),sTime datetime,sLeaveTime datetime,sIp varchar(20),sCount int)
insert into Logs select '1','542','2008-11-18 09:18:35.000','2008-11-18 14:51:29.000','61.183.248.218','87'
insert into Logs select '2','542','2008-11-18 09:38:36.000','2008-11-18 17:04:23.000','61.144.207.115','128'
insert into Logs select '3','543','2008-11-18 09:42:35.000','2008-11-18 10:36:46.000','61.183.248.218','5'
insert into Logs select '4','552','2008-11-18 16:45:19.000','2008-11-18 16:45:21.000','61.144.207.115','4'
insert into Logs select '5','551','2008-11-18 16:45:54.000','2008-11-18 16:45:55.000','61.144.207.115','5'
insert into Logs select '7','549','2008-11-18 16:46:58.000','2008-11-18 16:46:59.000','61.144.207.115','3'
insert into Logs select '8','548','2008-11-18 16:47:15.000','2008-11-18 16:47:16.000','61.144.207.115','4'
insert into Logs select '5','551','2008-11-19 16:45:54.000','2008-11-19 16:45:55.000','61.144.207.115','15'
insert into Logs select '7','549','2008-11-19 16:46:58.000','2008-11-19 16:46:59.000','61.144.207.115','13'
insert into Logs select '8','548','2008-11-19 16:47:15.000','2008-11-19 16:47:16.000','61.144.207.115','14'
go
--事实表对应视图
create view v_Fac_logs as
select sid,swebsiteid,convert(varchar(10),stime,120) as date,sIP,sCount from Logs

go
--维度表
create table dim_datetime (date varchar(10))
insert dim_datetime
select  '2008-11-15' union
select'2008-11-16' union
select'2008-11-17' union
select'2008-11-18'  union
select'2008-11-19' 
go
--事实表抽取的维度,这里用视图实现
create view dim_Ip as
select distinct sip from Logs


对于前面的Logs表部分是测试数据,和普通的sql环境一样,后面的事实和维度部分是为了ssas模型做准备的,说的简单点,就是把需要group by的字段拎出来,作为单独的维度表存在,他们和事实表(这里是v_Fac_logs视图)做主从关系。

 

 

然后我们用一些纯UI上的功夫来生成一个SSAS的多维数据集。

 

1、打开SQLServer2005自带的SQL Server Business Intelligence Development Studio,或者你机器上有vss2005也可以。


2、新建项目,选择商业智能模板中的分析服务项目


3、如图建立一个数据库连接,这个很简单,连接刚刚的测试数据库就可以了。


不过这里要注意一个细节,配置链接的窗口中,有个模拟信息,需要把登录方式改为“服务帐户”


4、新建一个数据源视图,选择事实表和维度表,注意这里选择了v_Fac_logs作为事实表而不是Logs。


建立维度和事实之间的逻辑关系,就是主外键关系,事实表必须制定逻辑主键。这个不需要在sqlserver的真实环境中设定,只要这里设定了就可以了。


5、新建一个多维数据集,只要按照向导默认建立就可以了。

中间的维度和事实结构,系统都会帮你自动搞定,在还不清楚他们的具体用法的时候,你可以不管他。最终的效果如下


6、配置一个角色,这个角色日后用在登录ssas服务器的认证,这里用系统管理员。


7、简单的模型建立好了,然后就是部署和数据处理,默认部署在自己的服务器Localhost。


8、处理的时候可以更改设置,并忽略错误,ssas处理会因为一些逻辑上的或者数据上的错误导致失败,如果忽略错误的话,只跳过单条记录(continue),否则整个过程就会退出(break),然后点击运行。