上一篇我们已经完成所有的准备工作,现在我们就开始动手,通过接下来的三篇文章创建第一个多维数据集. 传统的维度和多维数据集设计方法主要是基于现有的单源数据集. 在现实世界中,当开发商业智能应用程序时,很可能需要处理多个关系数据源. 我们可以通过创建一个DSV提供一个整合的单源视图,其中仅包括你定义的一个或多个数据源中感兴趣的数据.数据源和数据源视图构成了后面要介绍的维度和多维数据集等结构的基础. AS2012 支持的主要关系数据源包括SQL SERVER, Oracle, DB2,Teradata

[公告]本博客于2015年10月起不再更新 新博客文章主要发表在商业智能BI社区: http://www.flybi.net/blog/biwork 博客地图自动分类 文章目录方便更好的导航,阅读文章. 分享与下载 微软产品下载大全(操作系统,SQL SERVER,Office)http://www.itellyou.cn/ 微软示例数据库下载  Microsoft Demo Database Download 微软 DEMO  下载     Microsoft Demo Download SQ

上篇文章我们已经将Dim Geography维度设计好. 若要查看维度的成员, AS需要接收该维度的详细信息(包括已创建的特性.成员属性以及多级层次结构), 通过XMLA与AS的实例进行通信. 今天我们将维度部署到AS上进行查看. 文章提纲 补充背景知识 浏览维度,细化维度 总结 补充背景知识 XMLA是一种基于简单对象访问协议(SOAP)的XML应用程序编程接口的行业标准, 设计用于OLAP和数据挖掘. XMLA规范定义了两个函数,即Execute和Discover, 这两个函数用于向主机实例

前面我们使用过数据源向导.数据源视图向导.Cube向导来创建相应的对象. 本篇我们将学习使用维度向导来创建维度. 通过前面几个向导的学习,我们归纳一下共同点,主要分成两步 1. 使用某种对象类型的向导创建对象,完成主要结构搭建 2. 使用相应的设计器完成最终对象的修改和细化 有点像送快递,先通过大的物流(创建对象向导)把货物送到相应的城市,再通过快递员(设计器进行细化)送到具体顾客手中. 同样的,我们使用维度向导以一种通用的方式来创建维度,然后根据自己的业务需求,使用维度设计器将创建的维度放置到

之前简单介绍过多维数据集(Cube)的结构. 原来计划将Cube结构这部分内容打散,在实验中穿插讲解, 考虑到结构之间不同的部分都有联系,如果打散了将反而不好理解,还是直接一次性全部讲完. 本篇我们将详解Cube结构, 介绍Cube结构的每个部分,让大家对Cube结构能有总体的把握. 由于多维数据集的结构和MDX有很强的联系, 因此会有部分内容涉及到MDX,大家只要大概能看懂就行了,后续会有专门的MDX 专题. 文章提纲 概述 度量值和度量值组 维度 总结 概述 SQL Server Analy

上一篇已经创建了多维数据集的结构. 接下来我们将多维数据集的架构定义发送到Analysis Services实例,部署到AS上去. 文章提纲 部署和浏览多维数据集 SSMS使用简介 总结 一.部署和浏览多维数据集 1. 部署项目 在Solution Explorer中,直接右键项目名称并选择Deploy. 当部署AS项目时,SSDT首先会构建你已经创建的项目,并检查初步的警告和错误,例如无效的定义. 如果项目定义不存在任何错误,SSDT会将你在项目中所创建的所有对象和定义打包,并将其发送到AS实

文章提纲 商业智能(BI, Business Intelligence)基本概念 SSAS(SQL Server Analysis Services)相关工具(开发.管理和客户端) 总结 一.商业智能(BI, Business Intelligence)基本概念 商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出,加特纳集团将商业智能定义为:商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定.商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,

SSAS的部署方式在哥本哈士奇的博客:BI笔记之--- SSAS部署的几种方式已经介绍了四种方式,在这里再介绍一种比较常用的快速部署方式. 环境约定:SQL Server 2008 R2 示例库:AdventureWorksDW2008R2 程序代码:Adventure Works DW 2008 SE 项目工程文件 编译Adventure Works DW 2008 SE项目工程文件,编译完成后,在项目文件的根目录下会生成\bin目录,编译会生成4个文件,如下图所示: 将该目录下的4个文件(缺

尬聊...... 在干活之前先尬聊一会儿 丸子我在10月下旬左右就开始弄power BI连接SSAS进行权限控制的问题,中间也是历经波折,看了网上很多资料,可是都是SSAS怎么进行权限控制,没有SSAS过度到Power BI的,那期间叫一个惨啊!客户领导催我们领导,我们领导就拼命地催我,连续加一周的班之后,还贡献了我一个周末.虽然中间历经波折,可是最后也没被温柔以待(呜呜...),问题还是没解决,直到今天一power BI技术群里的妹子问我问题,顺便就扯了几句权限的问题,然后我就想到自己的权限问

微软 BI ETL 架构设计 如何在 ETL 项目中统一管理上百个 SSIS 包的日志和包配置框架 如何管理和记录 SSIS 各个 Task 的开始执行时间和结束时间以及 Task 中添加|删除|修改的记录数 微软 BI SSIS 系列 微软BI 之SSIS 系列 - 在 SSIS 中读取 SharePoint List 微软BI 之SSIS 系列 - 利用 SSIS 模板快速开发 SSIS Package 微软BI 之SSIS 系列 - Lookup 组件的使用与它的几种缓存模式 - Full

开篇介绍 对于维度成员和事实数据直接的关系看到更多的可能还是一对一,一对多的关系.比方在事实维度(或退化维度)中一个订单和明细号组合而成的ID,对应的就是事实表中的一条数据,这就是一对一的关系.比方说在产品维度中,一个产品维度成员可能对应着多个事实数据成员,这就是一对多的关系.说简单点,就是事实表的外键引用了维度表的主键,形成了这种关系. 下面的这个例子就是一种多对多的情况,通常情况下,如果维度和度量值组中间是多对多的关系,那么在它们之间就需要创建一个中间事实表. 这个中间事实表的主键在数据仓库

在 CUBE 设计过程中有一个非常重要的点就是定义维度与度量值组关系,维度的创建一般在前,而度量值组一般来源于一个事实表.当维度和度量值组在 CUBE 中定义完成之后,下一个最重要的动作就是定义两者之间的关系.在前面几篇文章中也已经看到了如何将度量值组和维度通过哪些维度属性进行关联的操作,但是那些关联通常都是 Regular 类型的,属于直接的普通的关联. 但是实际上除了 Regular 之外,还有 Fact, Referenced, Many to Many 和 Data Mining(数据挖

这篇文章是基于上一篇 SSAS 系列 - 多维数据集维度用法之一 引用维度 Referenced Dimension 继续讲解多维数据集维度用法中的事实维度. 事实维度,顾名思义就是把事实表 Fact*** 中的某一个或多个属性抽取出来形成一个维度,而不像以前直接通过维度表 Dim*** 来创建一个维度. 先来了解一下为什么不通过维度表来创建维度,而非要从一个事实表中抽取某个属性形成一个单独的维度,这是我们的疑问. 下面是从 FactResellerSales 表中抽取的一些记录,主要包括订单编

维度的优化 在 SSAS 开发设计过程中,维度的优化非常重要,因为它在 SSAS 分析服务性能调优的过程中往往能起到一个非常重要的作用. 一般来说,对于 Cube 的性能优化第一步可能考虑的就是查看维度,观察维度中属性关系的设计. 这里有两种最重要的调优方法可以参考: 确认属性关系 有效的使用用户自定义的层次结构 定义属性关系 属性关系定义了属性之间的依赖关系,比如如果 A 有一个关联的属性 B, 那么就是 A -> B.比如,一个给定的属性关系 City -> State, 如果当前的城市是

基于雪花模型的维度以下面的 Product 产品与产品子类别,产品类别为例. DimProduct 表和 DimProductSubcategory 表有外键关系,而 DimProductSubcategory 表和 DimProductCategory 表存在外键关系. 测试的维度表与数据 - USE BIWORK_SSIS GO IF OBJECT_ID('DimProduct') IS NOT NULL DROP TABLE DimProduct GO IF OBJECT_ID('DimP

SSAS Date 维度基本上在所有的 Cube 设计过程中都存在,很难见到没有时间维度的 OLAP 数据库.但是根据不同的项目需求, Date 维度的设计可能不大相同,所以在设计时间维度的时候需要搞清楚几个问题: 你的业务涉及到的最低的细节级别是什么?比如按季度查看报表还是按月份,或者按周,或者再甚者按天.这个细节级别需要弄清楚,比如在一些销售数据统计,有的时候可能更多按季度或者按月来查看报表.但在有的监控一些机器运行数据的统计,可能会按照小时或者分钟来查看报表. 你的报表所需要时间显示的格式

除了之前的几篇文章中出现的时间维度,雪花型维度的设计之外还有一种比较特殊的维度 - 父子维度.父子维度特殊就特殊在它包含了一种基于递归关系(Recursive Relationship)的引用结构,  在我的这篇文章中提到了如何基于父子层次结构来设计和制作 SSRS 报表,不过那个报表是基于数据仓库的.而现在我们要设计的是基于父子结构的维度,在此基础之上我们也可以设计出基于 SSAS 数据库的 SSRS 报表. 下面仍然是我们的测试表和数据,测试表包含了一个员工维度表和销售的事实表. USE B

在熟悉完下面这三种维度的创建方式之后,就可以开始创建我们的第一个 Cube 了. SSAS 系列 - 自定义的日期维度设计 SSAS 系列 - 基于雪花模型的维度设计 SSAS系列 - 关于父子维度的设计 我们将使用下面的这些脚本来创建一些维度表和事实表,数据源的来源是 AdventureWorksDW2012,但由于数据列太多因此我精简了一些表并且自定义了 DimDate 表. USE BIWORK_SSIS GO SET NOCOUNT ON IF OBJECT_ID('FactIntern

在 SSAS 系列 - 实现第一个 Cube 以及角色扮演维度,度量值格式化和计算成员的创建 中主要是通过已存在的维度和事实数据创建了一个多维数据集,并同时解释了 Role-Playing Dimension 角色扮演维度,计算成员,计算成员格式化等内容.在这篇文章中主要是分析和理解在多维数据集设计过程中的聚合函数,对应不同类别的度量值根据需求的不同在聚合函数的选择上也会有所不同. 继续使用在上一篇 SSAS 文章中创建的示例,在 BIWORK_FirstCube 中能看到有两组度量值维度组和各

SQL Server 2012 中提供了开发 SSAS 项目的两种模型,一种是新增加的 Tabular Model 表格模型,另一种就是原始的 Multidimensional Model 多维模型. 在这里演示的是 Multidimensional Model,如果要了解 Tabular Model 表格模型,请参看 - http://www.cnblogs.com/biwork/archive/2013/05/22/3093896.html 下面使用的环境是 VS2012 + SSDT 集成