SQL Server Analysis Services heute noch sinnvoll?

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Ein SSAS (SQL Server Analysis Services) Cube wird im DWH-Umfeld verwendet, wenn man eine effiziente, multidimensionale Analyse der Daten benötigt. Ein Cube kann große Mengen an Daten aggregieren und Zusammenfassungen bereitstellen, die das Erstellen von Berichten und Dashboards erleichtern. Einige typische Anwendungsfälle sind:

  • Performance-Optimierung: Cubes bieten schnelle Abfrageantwortzeiten für komplexe Abfragen, da sie voraggregierte Daten speichern.
  • Komplexe Analysen: Für komplexe Analysen und Abfragen, die mehrere Dimensionen und Hierarchien involvieren.
  • Business Intelligence: Zur Unterstützung von BI-Anwendungen, die schnellen Zugriff auf aggregierte Daten erfordern.

Beispiel: Verkaufsanalyse mit einem SSAS Cube

Angenommen, Sie haben ein Einzelhandelsunternehmen und möchten die Verkaufsdaten analysieren. Sie haben folgende Tabellen in Ihrer Datenbank:

  1. Faktentabelle (FactSales):

| SaleID | ProductID | DateID | StoreID | Quantity | TotalAmount |
|--------|-----------|--------|---------|----------|-------------| 
| 1      | 101       | 202301 |       1 | 100      | 2000        | 
| 2      | 102       | 202302 |       2 | 150      | 3000        | 
| ...    | ...       | ...    | ...     | ...      | ...         |

Dimensionstabelle für Produkte (DimProduct):


| ProductID | ProductName | Category |
|-----------|-------------|----------|
| 101       | Product A   | Cat1     |
| 102       | Product B   | Cat2     |
| ...       | ...         | ...      |

Dimensionstabelle für Datum (DimDate)::


| DateID | Date       | Month | Year |
|--------|------------|-------|------|
| 202301 | 2023-01-01 | Jan   | 2023 |
| 202302 | 2023-02-01 | Feb   | 2023 |
| ...    | ...        | ...   | ...  |

Dimensionstabelle für Geschäft (DimStore)::


| StoreID | StoreName | Location |
|---------|-----------|----------|
| 1       | Store A   | Loc1     |
| 2       | Store B   | Loc2     |
| ...     | ...       | ...      |

Schritte zum Erstellen eines SSAS Cubes:

  1. Erstellen eines neuen SSAS-Projekts in SQL Server Data Tools (SSDT):
    • Öffnen Sie SSDT und erstellen Sie ein neues Analysis Services-Projekt.
  2. Definieren Sie Datenquellen und Datenquellensichten:
    • Verbinden Sie das Projekt mit Ihrer Datenbank und definieren Sie Datenquellensichten, die die oben genannten Tabellen einbeziehen.
  3. Erstellen Sie Dimensionen:
    • Erstellen Sie Dimensionen basierend auf den Dimensionstabellen (DimProduct, DimDate, DimStore).
  4. Erstellen Sie einen Cube:
    • Erstellen Sie einen neuen Cube und fügen Sie die Dimensionen und Fakten hinzu.
    • Definieren Sie Aggregationen und Berechnungen, z.B. den Gesamtumsatz, die durchschnittliche Verkaufsmenge usw.
  5. Bereitstellen und Verarbeiten des Cubes:
    • Bereitstellen Sie den Cube auf einem SSAS-Server und verarbeiten Sie ihn, um die Daten zu laden.

Analyse mit dem SSAS Cube:

Nachdem der Cube erstellt und mit Daten gefüllt wurde, können Benutzer ihn verwenden, um verschiedene Arten von Analysen durchzuführen, z.B.:

  • Analysieren Sie den monatlichen Gesamtumsatz.
  • Vergleichen Sie den Verkauf von verschiedenen Produkten oder Kategorien.
  • Analysieren Sie die Verkaufsleistung der einzelnen Geschäfte.

Beispielabfrage mit MDX (Multidimensional Expressions):

SELECT
[Measures].[Total Amount] ON COLUMNS,
[DimDate].[Year].MEMBERS ON ROWS
FROM [SalesCube]
WHERE ([DimProduct].[Category].&[Cat1], [DimStore].[Location].&[Loc1])

Diese MDX-Abfrage gibt den Gesamtumsatz für die Kategorie Cat1 und den Standort Loc1 für jedes Jahr zurück.

Ein SSAS Cube ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die multidimensionale Datenanalyse im DWH-Umfeld. Durch die Bereitstellung schneller Abfrageleistungen und die Fähigkeit, komplexe Analysen durchzuführen, ermöglicht es den Benutzern, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

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Über Frank 77 Artikel

Ich bin Frank, Data Warehouse und BI-Entwickler mit langjähriger Expertise in diesem Bereich. Ich verfüge über mehr als 20 Jahre Berufserfahrung im DWH Umfeld. Das Analysieren und Interpretieren von Zahlen, Daten und Fakten ist meine große Leidenschaft, aus diesem Grunde ist auch diese Seite hier entstanden.

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