Project REAL分析服务技术探讨(1)

CREATE VIEW [dbo].[vTbl_Dim_Store] AS 
图10表示我们如何在Store Sales部分改变错误配置。
 
图10：改变错误配置设置
图11表示当一个查询使用系统未知成员的时候，看上去是什么样的。
 
图11：查询中的系统生成的未知成员
时间智能向导
过去当需要使用时间智能向导来创建新的时间维度时，我们遇到了一些挑战。SQL Server 2005 的分析服务(Analysis Services)是服务器端时间维度(dimension)。虽然，由于其容易使用的特性（只需点击几下就能得到时间维度），使用服务器端时间维度是很有诱惑力的，但我们并不推荐这种方法作为通用的实践方法。
最佳实践：可能创建单机时间维度表的地方
在处理复杂的时间情形时，拥有一张时间维度表会给你更好的伸缩性。
◆你能添加你自己的时间属性。例如，将某天指向周末还是普通的日子？某天时公司假日么？某天时季节内还是季节外？某天是在圣诞假期内么（对于很多零售商很重要）？
最佳实践：在时间维度向导中，为各个属性输入键列（非名称列），例如年、月、周。
选择键的好处在于，少后，你仅需要改变成员的名称。默认情况下，向导将把Order By属性设置到键上。因此，假如在这里输入一个键列，你稍后需要改变就仅仅是名称列。
在你运行完向导后，当我们开始涉及确定定义的时候，请牢记对成员键唯一性的要求。在这个时候，我们很容易去使用传统的键和名称。例如，你可能会把Q1，Q2，Q3，Q4作为名称或者键；或者你也可能像下面这种情况使用键值：用1代表1月，……，12代表12月。尽管数据库管理员都记得他们按照特定的顺序使用1…12作为月份的键值（否则4月有可能成为每年的第一个月），但我们并不能总是牢记这些顺序，因此值为Q2的季节或者值为4的月份并能够唯一的确定一个键。你经常需要回过头去，为成员键创建一个集合，并将年份添加到集合中以确定其唯一性。
不要忘记忘记给你创建的多层次对象创建属性关系。例如，在日和周之间、周和月之间、月和季之间以及季和年之间，创建一个属性关系。就像键的唯一性一样，假如你想要系统良好运行，这种关系也很重要。
一旦你确定了成员的名称，就需要确保时间层次上各属性键的唯一，需要建立一个属性关系用来支持你已经定义的多个层次，你也可以添加其它时间相关的属性，比如周末、假期和季节指示器等。
虽然时间看上去是一个简单的概念（毕竟，它只是一个时间戳而已），但你还需要在构建数据库表和分析服务对象上花费你大量的设计时间，以确保它们已被适当的设置。
度量组
Project REAL实现的关系型数据模型包括三张实际的表：Store Sales、Store Inventory、和Distribution Center Inventory。物理上，为处理大量的数据(例如，每周约1.4亿-2.0亿条存货记录)，需要按周来分割这三张实体表。分割是很重要的，因为：
◆这能提供更好的性能。查询只会扫描覆盖某个时段的分割表。一般情况下，这些分割表越多，它们就越小，查询就会执行的更快。
分割表
系统在分割表中存储实体表。一个分割表和每个度量组具有相同的结构。它包含相同的列，数据类型也完全一样。然而，分割表也可以包含数据的一个子集。例如，它可能只包含一星期的有效数据。
在这个章节中，除非有特别的说明，否则都认为分割表保持Week的级别。数据库中有个名称为vTbl_Fact_Store_Sales_WE_2004_11_27的关系表。在Project REAL数据库的分割表看上去违反了SQL Server 2000的基本实践原则。在Project REAL中，割表没有数据切片设置。在SQL Server 2000中，分割表必须有数据切片设置，以至于运行时引擎能够确定访问哪一个分割表。这有点类似于给查询优化器指定一个提示。在SQL Server 2005中，这不在是必须的了。现在，处理分割表会自动的构建MOLAP存储中的一个柱状图结构。这个结构标识出在分割表中包含了那些维度的成员。因而，只要存储方法是MOLAP，数据切片是一个可选的（和不使用的）属性。然而，在ROLAP存储中，或者当proactive caching包含一个ROLAP访问阶段的时候，数据切片仍可以使用。在这两个环境中，真实的实际数据，都没有被移动过，因此，系统没有机会标识一个成员。在这种情况下，假如你希望系统能够良好的运转，为分割表设置数据切片还是有必要的。
因为由MOLAP结构动态地决定数据切片，因此在SQL Server 2005中，一种新类型地分割技术是有可能存在的。最好的描述这种技术是通过一个简单的例子。
假定你正在设计的系统由一个包含1000个产品的产品维度。在这其中，前5个产品占到了80％的销售，而剩下的995个产品只占到了20％。这种用来显示基于产品的查询结果的终端用户查询样式分析是一种通用且有效的分割模式。例如，绝大部分报表包含了通过产品分类的详情。基于这种分析，你可以创建六个分割表。前五个分割表都分别对应一个排在前五位的产品，第六个分割表包含了其它所有的产品。创建这个包含所有其它产品的分割表是很容易的。在查询绑定中，在SQL语句中添加Where子句就可以实现。如下面的代码所示：
对于前五位的产品，使用如下的代码：



SELECT * FROM 
WHERE SK_Product_ID NOT IN (,
)

这种技术，在SQL Server 2000分析服务上，需要大量的管理费用。在SQL Server 2000中，必须给分割表中的每一个成员指定数据切片，即使哪里有几千个成员。为了实现这个例子，你不得不创建一个包含995个成员的分割表。当一个新的成员被添加到维度中的时候，更新这个列表也是管理上面对的一个严峻问题。在SQL Server 2005分析服务中，自动在分割表中构建数据切片的功能大大消除了管理上的成本。
另外面对的一个挑战是，当创建一个带有大量分割表的系统时，如何创建几百个分割表。在SQL Server 2000中，分割表可使用分析管理器(一个非常耗时，并会有潜在错误的过程)创建，而且每次只能创建一个。或者可以让开发人员编写一个应用程序来自动的创建。
在SQL Server 2005中，SQL Server 管理环境能够一次创建多个分割表，甚至是几百个分割表。一般情况下，当你创建一个分割表的时候，你需要使用那些定义在数据源视图中的表。毕竟，这也是数据源视图存在的原因。然而，这也不是必须的。在Store Sales度量组（请确认至少已经提供或者处理了一个分割表）上创建一个分割表，然后检查对话框，如图14所示：
 
图14：创建一个新的分割表
注意，虽然对话框默认使用数据源视图，但你也能在数据源中查找和定位表。选择数据源然后单击Find，如图15所示：
 
图15：查找一个用于分割的实际表
对话框列举了在数据源中能匹配包含在度量组“模板”表(或视图)的元数据(列和数据类型)的表。见图15。假如你选择了多个条目，系统会为每个选中的表创建分割表。
 
图16：选择多个创建分割表的实际表
这回带来两个重要的侧面影响。首先，这意味着，不是所有的对象都来自于数据源视图。在Project REAL中，这意味着我们不必包含所有的23个基于周的分割表。我们只是包含了一个模板对象，用来创建度量组。第二，这也是节约时间的部分，你能够通过一个简单步骤就创建上百个分割表。仅仅只是选择多个对象，你就从一个操作中获得了大量的分割表。只是要求你在这之前已完成至少一个分割表的处理，以至于Find操作能够定位到相匹配的表。也就是这些，我们就可以通过一次点击，就能创建上百个分割表了。

存储方法（Storage method）
在我们的Project REAL工作阶段，所有的分割表都使用MOLAP存储。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
集合和集合设计（Aggregations and aggregation designs）
集合是将被系统计算的subtotal，用来提高检索速度。和集合本身一样，系统也保存了集合的设计。这是集合到底是什么的一种内在表示。设计描述了维度的结合以及应该被计算的subtotal的级别。集合和集合设计被保留在分割表中，这些分割表又都是包含在度量组中。
和SQL Server 2000分析服务将集合设计保存在分割表中不一样的是，在SQL Server 2005分析服务中，集合设计是位于第一位的。假如你查看由数据库提供的XMLA脚本，你会看到集合设计和度量组在相同的级别上。你可以同时有多个集合设计。在一个度量组中，每个分割表都会执行一个它所使用的集合设计。这有以下几种方法：没有集合设计（这也是不必为分割表创建集合的情况）；一个针对所有分割表的集合；若干个不同的集合，每个都针对若干个分割表。绝大多数应用程序都使用第一或者第二中方法（要不就不使用集合设计，要么就是所有的分割表都是用一个集合设计）。在一些更复杂的设计中，你可以使用第三种方法(多个集合设计，各自应用于若干个分割表)。例如，你可以在一个当前年的分割表中使用大量的集合，对于最近三年的分割表使用适度的集合，对于三年的分割表，则不使用集合。在脚本上，很容易将一个分割表指向不同的集合设计，只要编辑XMLA脚本即可。
处理设置和错误配置
在度量组中保留分割表的同时，系统也会记录对这些分割表的处理设置和错误配置。对于Store Inventory和DC Inventory度量组，我们可以使用默认的错误配置。这种情况下，当系统检测到无效的外部键或者当它遇到NULL值或者当遇到其它不一致数据时，它会停止处理过程。这是因为默认情况下，系统认为所有的数据都是正确的。
对于Store Sales度量组，我们不得不使用不同的错误配置，假如你还记得在在度量组里面所讨论的，我们讨论了在Customer维度和Store Sales 实际表之间发现的无效数据。由于这是因为数据反馈之间正常的不一致性造成的，因此，我们必须修改默认的错误配置。
Proactive caching设置
考虑MOLAP结构的一种方法是当它被处理的时候，提供一个缓存或者一个关系型数据的图像。SQL Server 2005提供了一个新的功能，能够靠南固执MOLAP缓存什么时候被重新处理。提供了几个你能够改变的几个设置。例如，你可以设置硬编码的时间间隔（例如每隔15分钟）。或者，你能让系统等待数据直到数据被更新后，再处理它。这些设置都是保存在分割表中的。因而，也是保存在度量组中的。在当前的Project REAL系统中，我们使用了自动的MOLAP proactive cache设置。我们计划当我们进行性能测试的时候，再调整这种设置。
其它的Cube对象
除了维度的用法、度量组和分割表，在Cube中还包含了若干其它的对象。这个章节中将简要介绍计算(calculations)、关键性能指示器(KPIs)以及其它存储在Project REAL Cube中的对象。
计算（Calculations）
在当前的Project REAL系统上实现了多个为商业度量服务的计算。例如，计算平均销售数量和库存数量。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
关键性能指示器（Key Performance Indicators，KPIs）
在当前的Project REAL设计上还没有包含关键性能指示器（Key Performance Indicators，KPIs）。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
活动(Actions)
当前的Project REAL设计只包含了一个活动。这个活动被用来作为分析服务客户端和报表服务之间的一个桥梁。这个单元级别的活动，当被终端用户选择的时候，它调用一个报表服务的报表，并传递给报表适当的内容作为参数（例如一个指定的Item或者Vendor）。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
透视(Perspectives)
当前的Project REAL设计并不包含任何透视。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
定制程序集、用户定义函数(user-defined functions,UDFs)和MDX脚本
当前的Project REAL设计并不包含任何定制程序集、UDFs或者MDX脚本。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
服务器端设置
当前的Project REAL设计没有给便任何服务器端的设置，它们都还保留在默认值上。唯一的一个例外是在我们的一些小型系统上，我们把CoordinatorExecutionMode服务器属性设置成4。这么做的目的是为了在一个CPU或者双CPU的系统上，最多只支持4条并行操作。SQL Server 2005分析服务中，因为它试图并行化多条管理性操作，例如，维度和分割表处理，这些操作在SQL Server 2000分析服务中都是连续的，但现在这可能会带来一些问题。分析服务提供了两种方法用来限制并行化程度。
你能限制在request-by-request基础上限制并行化程度。首先，选择类似维度或者分割表这样的对象。你能在商业智能开发环境(BI Development Studio)和SQL Server管理环境(Management Studio)中选择多个对象，然后按下Ctrl键或者Shift键，用来选择多个条目，完成一个操作。一旦你选择了对象，Process Object(s)对话框就会出现，如图17所示，在单击Change Settings。
 
图17：多个对象的并行化处理

然后你能够限制系统，例如，每次最多只能处理4个请求。如图18所示。尽管这个下拉框中的数字是成倍增长的，但你可以随意输入整数值。
 
图18：在处理对话框中设置并行化程度
你也能在用来完成处理的XMLA脚本中控制并行化程度。如图19所示。

图19：在XMLA脚本中设置并行化程度
这个方法存在的问题是你不得不在每次处理对象的时候都需要设置它。假如系统中包含太多这样的对象，这将变的很难。例如，处理一个带有231个分割表的Cube就是很困难的。
事实上，假如你通过使用处理对话框将并行化程度设置为8，然后去查看语句的内容，你将看到在XMLA脚本中的MaxParallel属性被设置的值，就是刚才执行的值。
你也能够在服务器端设置最大的并发请求。这在一些场景中会有更好的效果（例如，你不在需要记着每次都设置它）。然而，在其它很多场景中，例如当你正处理小数目的并发请求或者当正执行的SQL语句稍微有点超载的时候，这不会有任何帮助。
改变系统端限制
1.在SQL Server 管理环境中单击服务器，然后选择Properties。
在下面的五个章节中，我们比较和对比了五种使用SQL Server 2005分析服务来模型化实体的方法。我们发现，没有一种简单的方法能够实现所有环境中的关系型模型化。我们发现最好根据运行时可用的存储、所允许的计算来选择使用的方法，从而实现更有弹性的厂商分析模型。
方法＃1- 创建单独的真实维度
我们实现的第一种方法是创建了五个真实维度（每个都对应一种厂商类型），并从Item维度表中加载。这种技术很直接，并且很容易实现。然而，它存在一些缺点。首先是它在Cube中带来了一些额外的复杂性。终端用户不得不多使用增加的五个维度。并且在维度存储上也增加了五倍以上（因为每个维度完全不依赖于其它的维度）。最终要的缺点是这种技术不可能实现交叉的厂商分析。例如，考虑“Abrams, Harry N., Inc.”这个厂商。因为Abrams有五个成员，因此无法通过厂商直接的来分离，除非你假定，Abrams在五个维度中都有相同的拼写，并且确保在所有五个维度中都选中这个相同的切片。
方法＃2 – 使用属性层次来代替物理维度
这个方法相比于前面的方法，使得货品和厂商之间的关系更加密切。在这种方法中，我们去掉了第一种方法中使用的物理维度，而是在Item维度上添加了五个属性或者用户定义的层次。这五个新的Item层次是：Item.Return Vendor，Item.Purchase Vendor，Item.Original Purchase Vendor，Item.Source Vendor和Item.DC Vendor。使用这种方法，有以下几个优点。首先，因为五个属性是从一个属性键下构建的，因此只需要一个存储位置。第二，因为我们将五个维度转换成五个属性层次（或者用户定义层次），因此这降低了最终Cube的复杂度(维度)。对于一些终端用户，这点很重要，这能使得他们在Cube之间导航更加简单。然而，这种方法也不允许覆盖多个厂商的分析。
方法＃3 – 为Vendor和Vendor类型创建多对多的维度
第三个方法是在三个维度（Item， Vendor和 Vendor Type.）之间创建一个多对多的维度，这是一个不常用的方法，这会带来大量的成本。Item维度并没有任何变化。Vendor维度需要在五中类型的厂商上将所有可能的厂商合并（并去除重复的项）。最后，Vendor Type已经有五个成员，分别为Return、Purchase、Original Purchase、Source和DC服务。一旦维度就绪后，就创建一个度量组，用来表示每个Item和它的五中类型。度量组看上去的效果如图21所示。
 
图21：一个在Item、Vendor、Vendor Type维度表之间多对多的维度
如同你看到的一样，这个度量组确实非常大。在完整的维度中，我们会有超过六百万个项货品，每项有五种类型，以及约4万个厂商。这意味着，在这个多对多的度量（在Cube设计中被称为Item Vendor）组中，我们会有超过3千万项记录。
这个方法的主要缺点是为了完成对厂商的分析，你必须构建一个在正被分析的分割表数据之间的百万对百万级别的交叉连接和一个多对多的度量组（也包含几百万条记录）。这意味着，在第二种方法中只需要几秒的查询，在这种方法中会慢上许多（例如几十妙）。但是，这种方法也带来了巨大的好处。现在，你可以用一个独立的成员表示一个成员。这能够让成员更容易被区分，并能够直接的比较。如图22所示。
 
图22：通过Vendor Type查找一个Vendor的销售情况
这在其它技术中是不可能实现的，除非你手工的把五个切片设置成相同的值。
方法＃4 – 使用一个引用或者扮演角色的维度
第四种技术将创建一个单独的Cube维度，被称为Vendor，就像多对多的这种方法一样，它有一个单独的成员，值都是来自于Item维度表中每个被联合的厂商。然后再将这个维度添加到Cube（每次都对应一个角色），作为一个引用或者扮演角色的维度。第一次，Vendor维度被称为Return Vendor；第二个被称为Purchase Vendor；以下类似。虽然这个方法还是具有交叉厂商分析的缺点，但是这种方法只需最小的存储并且实现很直接。
假如你使用这种技术，需要意识到一点，和多对多方法一样，实际的计算是在运行时完成的。在适当的分割表数据和扮演角色维度之间存在一个连接，然后数据就形成了。尽管这种方法存在和多对多一样的性能问题，但这种方法不需要额外的分析能力。
方法＃5 – 使用引用或者扮演角色维度并实物化
第五种用来模型化厂商的方法是用第四种方法创建扮演角色维度，但当你指定引用维度的时候，将类型设置成“materialized”。当这个设置生效的时候，会为每个角色产生一个维度的独立拷贝。这能够提高在维度内存成本上的性能（因为不用在运行的时候连接）。
关于厂商模型化的技术总结。
总体上，这五种厂商模型化技术如下所示：
1.实现五个真实的维度，每个都对应一个类型。这增加了维度的数量，但这种方法速度很快，并且集合能够被预先计算。
2.在Item维度中实现五个属性层次。这减少了维度的复杂性以及厂商和Item维度之间的关联（这相比于第一种方法，更加清晰）。方法＃1和方法＃2一个共同的缺点在于交叉厂商的分析，因为，无论它是什么角色，那里没有一个成员，能够代表一个唯一的维度。
3.实现了一个在Item、Vendor和Vendor Type之间的多对多维度。这种发放速度更慢一些，但是概念上却更加清晰。它允许你无需改变元数据就能添加厂商角色的数目。这使得结构更有伸缩性，并且允许这种交叉厂商的分析。因为这种多对多度量组需要大量的查询时间，因此这是一种速度最慢的方法。
4.使用一个单独的Vendor维度，实现五个引用（或角色扮演）维度。这很容易完成，并且比头两个方法概念更加清晰。由于这种方法是在运行的时候完成的，因此这种方法的性能会受一点影响。并且，没有可以预先计算的真实集合。
5.实现方法＃4，并且将角色扮演维度再实物化。这实现起来和方法＃4一样容易，但每个维度成员都需要创建来形成。这意味着能够设计集合，并实现预先计算。由于没有单独的成员来表示一个唯一的厂商（无论它是什么角色），和＃1、＃2一样，方法＃4和方法＃5都有交叉厂商共有的缺点，然而由于已经存在基础的对象，方法＃4和＃5相比于方法＃1和＃2，更加直接。所有你要做的，只是在添加第六、第七个引用或者扮演角色维度。Vendor维度已经准备就绪。但所有的四种方法都需要改变元数据，这将影响到你现有的报表和MDX查询。只有方法＃3允许你在无需修改元素据的情况下，添加新的厂商类型。
在Project REAL中，我们实现的是方法＃2和＃3。我们捆绑了这两种方法，以至于终端用户能够能够权衡是更好的考虑性能还是更好的考虑分析功能，从而选择更适当的方法。

半可加减的存货度量
在Store和DC存活数据中有一个出名的问题。一般，当我们处理像销售总数和销售数量这种多维度的数据时，度量都时可加减的。为了得到WA地区的销售总数，你所要做的就是把所有城市的所有仓库的销售总数加起来。我们把这种计算叫做可加减的(Additive)。SQL Server 2000分析服务支持四种可加减的操作，分别是Sum, Count, Min和Max。这样，平均值就能通过Sum/Count来实现。
例如，图23中Sale Amt 列中的数据代表了Kirkland,WA仓库在某个时段的销售总数。Sum就是为计算Sales Amt的集合函数。
 
图23：Kirkland仓库销售和存货数据
注意，每周的销售总数是从每天的总数计算获得，每月的总数是从每周的总数上计算获得。因此我们称总销售是一个可加减的度量。这种方法对On-Hand Qty度量适用么？显然不行。库存的数量、订单数量看上去是一些半可加性的度量。这些需要汇总的值都是基于某个时间段的一个时间点，而不是基于总数，也不是基于最后的值（或者是一些其它基于半可加性的计算）。在这个例子中，在周六统计库存的详细信息。假如在月初，Kirkland仓库书本的数量是10000，库存需要在每周六的时候都保存相同的数量（10000）直到月底（我们假定每周中每售出一本书，都会在周五得到补充），那么我们在月底的时候，存货是40000（总数）还是10000（最后的存活）呢？
为了解决这个问题，我们使用了SQL Server 2005分析服务中一个新的半加性集合函数。由于我们已经具备时间维度，我们所需要做的仅仅是把集合函数从Sum改成LastNonEmpty，这样就能实现我们预期的功能。
由于SQL Server 2000分析服务仅支持可加减的度量，原来在Project REAL设计的复杂计算都必须手工的来完成。现在在SQL Server 2005分析服务中，已经支持半可加性的操作。我们所要做的只是改变集合函数。如图24所示。
 
图24：为度量指定集合函数，可以设置成可加性的(左图)或者为半可加性的(右图)
最佳实践：假如你使用半可加性的度量，请确认Cube包含的维度不超过一个。
使用半可加性的度量，有一些约束。首先，你必须有一个被标识为Time类型的维度用来使用半可加性度量。如图25所示。当它运行的时候，时间智能向导(Time Intelligence Wizard)将会合适的设置属性和维度类型属性。假如你通过标准的维度向导(Dimension Wizard)创建你自己的时间维度，你必须再手工的设置适当的类型属性。
 
LastNonEmpty函数不能计算所有类型的维度。它只能完成基于时间维度的计算。而且，在Cube中智能包含一个时间维度。假如在你的cube中包含多个时间维度，系统会找到第一个符合要求的去执行。这虽然不是一个必要的、优秀的、可预言的选择，但事实上，它就是这么做的。
结论
这份白皮书提供了一些关于SQL Server 2005分析服务(Analysis Services)的技术性讨论，主要是关于分析服务的设计和Rroject Real项目中的一些实际应用。我们回顾了许多很好的实践和资料，这些都是在Project REAL项目中积累下来的，并提供了各种不同类型对象的信息，例如数据源、数据源视图、维度、层次、属性、度量组和部分。
若要回顾用来同步关系型分割表模式和分析服务(Analysis Services )度量组分割表模式的SQL Server 2005集成服务（Integration Services）程序包，请参见附录A。
更多内容：http://www.microsoft.com/sql/ 

附录A：自动的分割表创建
Project REAL设计应用了大量的分割。产品系统中有超过220个极大的分割表。范例数据使用了125个以上的分割表，每个表中都只有几万条数据。完整的产品系统在每个分割表中大概会有1.8亿-2.0亿条记录。因为如此多的分割表，每当我们生成一个新的模式时，我们都需要创建一个新的分割表。
因此，就如同谚语所说，“当过程变的基本一致的时候，程序员就需要编写程序了”。
这个附录详细描述了一个SQL Server 2005 Integration Services中的BuildASPartition程序包，这个程序包是为在SQL Server 2005分析服务数据库中自动构建分析服务度量组分割表中而创建的。这个程序包能够同步关系型分割表模式和分析服务(Analysis Services )度量组分割表模式。它循环不断的检查关系型数据库，查找每周生成的实际分割表（通过使用一个表名称转换）。假如找到一个关系型表，它会检查在分析服务度量组中是否存在这个分割表（使用同样的表名称转换）。假如不存在，它会构建一个XMLA脚本，并执行这个脚本，最后生成一个分割表。
图26描述了这个程序包的结构。
 
图27描述了它们的变量以及默认值
 
图27：BuildASPartition程序包中的变量列表
下表列举了每个变量并解释了如何使用。




变量

角色


Mask

一个用来标识实际表分割表的TSQL LIKE片断。按周的分割表可以的值可以是‘vTbl_Fact_%_WE_%’。
注意：LIKE子句中的％符合是一个代表任意字符的通配符，例如：
vTbl_Fact_Store_Sales_WE_2004_11_27
Partition Already There  (一个脚本任务)
这个脚本会由两个输出。当分割表不存在的时候，它设置IsNotPresent布尔值变量，并且将构造一个XMLA脚本，用来创建一个分割表（保存到XMLA Script变量中）。
关于这个脚本，需要注意以下几个有趣的地方：
◆它展示了如何引用AMO，并使用它来判断一个分析服务数据库中是否存在一个分割表。
程序包使用如下两种连接对象。
◆AS 数据库
' And then you must add a reference to the assembly in the project




内容目录
关于Project Real 
WHERE SK_Product_ID = 

对于查询包含其它产品的分割表，使用如下代码：



SELECT * FROM 
)

这种技术，在SQL Server 2000分析服务上，需要大量的管理费用。在SQL Server 2000中，必须给分割表中的每一个成员指定数据切片，即使哪里有几千个成员。为了实现这个例子，你不得不创建一个包含995个成员的分割表。当一个新的成员被添加到维度中的时候，更新这个列表也是管理上面对的一个严峻问题。在SQL Server 2005分析服务中，自动在分割表中构建数据切片的功能大大消除了管理上的成本。
另外面对的一个挑战是，当创建一个带有大量分割表的系统时，如何创建几百个分割表。在SQL Server 2000中，分割表可使用分析管理器(一个非常耗时，并会有潜在错误的过程)创建，而且每次只能创建一个。或者可以让开发人员编写一个应用程序来自动的创建。
在SQL Server 2005中，SQL Server 管理环境能够一次创建多个分割表，甚至是几百个分割表。一般情况下，当你创建一个分割表的时候，你需要使用那些定义在数据源视图中的表。毕竟，这也是数据源视图存在的原因。然而，这也不是必须的。在Store Sales度量组（请确认至少已经提供或者处理了一个分割表）上创建一个分割表，然后检查对话框，如图14所示：
 
图14：创建一个新的分割表
注意，虽然对话框默认使用数据源视图，但你也能在数据源中查找和定位表。选择数据源然后单击Find，如图15所示：
 
图15：查找一个用于分割的实际表
对话框列举了在数据源中能匹配包含在度量组“模板”表(或视图)的元数据(列和数据类型)的表。见图15。假如你选择了多个条目，系统会为每个选中的表创建分割表。
 
图16：选择多个创建分割表的实际表
这回带来两个重要的侧面影响。首先，这意味着，不是所有的对象都来自于数据源视图。在Project REAL中，这意味着我们不必包含所有的23个基于周的分割表。我们只是包含了一个模板对象，用来创建度量组。第二，这也是节约时间的部分，你能够通过一个简单步骤就创建上百个分割表。仅仅只是选择多个对象，你就从一个操作中获得了大量的分割表。只是要求你在这之前已完成至少一个分割表的处理，以至于Find操作能够定位到相匹配的表。也就是这些，我们就可以通过一次点击，就能创建上百个分割表了。

存储方法（Storage method）
在我们的Project REAL工作阶段，所有的分割表都使用MOLAP存储。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
集合和集合设计（Aggregations and aggregation designs）
集合是将被系统计算的subtotal，用来提高检索速度。和集合本身一样，系统也保存了集合的设计。这是集合到底是什么的一种内在表示。设计描述了维度的结合以及应该被计算的subtotal的级别。集合和集合设计被保留在分割表中，这些分割表又都是包含在度量组中。
和SQL Server 2000分析服务将集合设计保存在分割表中不一样的是，在SQL Server 2005分析服务中，集合设计是位于第一位的。假如你查看由数据库提供的XMLA脚本，你会看到集合设计和度量组在相同的级别上。你可以同时有多个集合设计。在一个度量组中，每个分割表都会执行一个它所使用的集合设计。这有以下几种方法：没有集合设计（这也是不必为分割表创建集合的情况）；一个针对所有分割表的集合；若干个不同的集合，每个都针对若干个分割表。绝大多数应用程序都使用第一或者第二中方法（要不就不使用集合设计，要么就是所有的分割表都是用一个集合设计）。在一些更复杂的设计中，你可以使用第三种方法(多个集合设计，各自应用于若干个分割表)。例如，你可以在一个当前年的分割表中使用大量的集合，对于最近三年的分割表使用适度的集合，对于三年的分割表，则不使用集合。在脚本上，很容易将一个分割表指向不同的集合设计，只要编辑XMLA脚本即可。
处理设置和错误配置
在度量组中保留分割表的同时，系统也会记录对这些分割表的处理设置和错误配置。对于Store Inventory和DC Inventory度量组，我们可以使用默认的错误配置。这种情况下，当系统检测到无效的外部键或者当它遇到NULL值或者当遇到其它不一致数据时，它会停止处理过程。这是因为默认情况下，系统认为所有的数据都是正确的。
对于Store Sales度量组，我们不得不使用不同的错误配置，假如你还记得在在度量组里面所讨论的，我们讨论了在Customer维度和Store Sales 实际表之间发现的无效数据。由于这是因为数据反馈之间正常的不一致性造成的，因此，我们必须修改默认的错误配置。
Proactive caching设置
考虑MOLAP结构的一种方法是当它被处理的时候，提供一个缓存或者一个关系型数据的图像。SQL Server 2005提供了一个新的功能，能够靠南固执MOLAP缓存什么时候被重新处理。提供了几个你能够改变的几个设置。例如，你可以设置硬编码的时间间隔（例如每隔15分钟）。或者，你能让系统等待数据直到数据被更新后，再处理它。这些设置都是保存在分割表中的。因而，也是保存在度量组中的。在当前的Project REAL系统中，我们使用了自动的MOLAP proactive cache设置。我们计划当我们进行性能测试的时候，再调整这种设置。
其它的Cube对象
除了维度的用法、度量组和分割表，在Cube中还包含了若干其它的对象。这个章节中将简要介绍计算(calculations)、关键性能指示器(KPIs)以及其它存储在Project REAL Cube中的对象。
计算（Calculations）
在当前的Project REAL系统上实现了多个为商业度量服务的计算。例如，计算平均销售数量和库存数量。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
关键性能指示器（Key Performance Indicators，KPIs）
在当前的Project REAL设计上还没有包含关键性能指示器（Key Performance Indicators，KPIs）。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
活动(Actions)
当前的Project REAL设计只包含了一个活动。这个活动被用来作为分析服务客户端和报表服务之间的一个桥梁。这个单元级别的活动，当被终端用户选择的时候，它调用一个报表服务的报表，并传递给报表适当的内容作为参数（例如一个指定的Item或者Vendor）。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
透视(Perspectives)
当前的Project REAL设计并不包含任何透视。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
定制程序集、用户定义函数(user-defined functions,UDFs)和MDX脚本
当前的Project REAL设计并不包含任何定制程序集、UDFs或者MDX脚本。尽管我们正在正规测试的基础上不断扩展我们地测试工作，但我们现在还没有积极地测试这个领域。
服务器端设置
当前的Project REAL设计没有给便任何服务器端的设置，它们都还保留在默认值上。唯一的一个例外是在我们的一些小型系统上，我们把CoordinatorExecutionMode服务器属性设置成4。这么做的目的是为了在一个CPU或者双CPU的系统上，最多只支持4条并行操作。SQL Server 2005分析服务中，因为它试图并行化多条管理性操作，例如，维度和分割表处理，这些操作在SQL Server 2000分析服务中都是连续的，但现在这可能会带来一些问题。分析服务提供了两种方法用来限制并行化程度。
你能限制在request-by-request基础上限制并行化程度。首先，选择类似维度或者分割表这样的对象。你能在商业智能开发环境(BI Development Studio)和SQL Server管理环境(Management Studio)中选择多个对象，然后按下Ctrl键或者Shift键，用来选择多个条目，完成一个操作。一旦你选择了对象，Process Object(s)对话框就会出现，如图17所示，在单击Change Settings。
 
图17：多个对象的并行化处理

然后你能够限制系统，例如，每次最多只能处理4个请求。如图18所示。尽管这个下拉框中的数字是成倍增长的，但你可以随意输入整数值。
 
图18：在处理对话框中设置并行化程度
你也能在用来完成处理的XMLA脚本中控制并行化程度。如图19所示。

图19：在XMLA脚本中设置并行化程度
这个方法存在的问题是你不得不在每次处理对象的时候都需要设置它。假如系统中包含太多这样的对象，这将变的很难。例如，处理一个带有231个分割表的Cube就是很困难的。
事实上，假如你通过使用处理对话框将并行化程度设置为8，然后去查看语句的内容，你将看到在XMLA脚本中的MaxParallel属性被设置的值，就是刚才执行的值。
你也能够在服务器端设置最大的并发请求。这在一些场景中会有更好的效果（例如，你不在需要记着每次都设置它）。然而，在其它很多场景中，例如当你正处理小数目的并发请求或者当正执行的SQL语句稍微有点超载的时候，这不会有任何帮助。
改变系统端限制
1.在SQL Server 管理环境中单击服务器，然后选择Properties。
结论
这份白皮书提供了一些关于SQL Server 2005分析服务(Analysis Services)的技术性讨论，主要是关于分析服务的设计和Rroject Real项目中的一些实际应用。我们回顾了许多很好的实践和资料，这些都是在Project REAL项目中积累下来的，并提供了各种不同类型对象的信息，例如数据源、数据源视图、维度、层次、属性、度量组和部分。
若要回顾用来同步关系型分割表模式和分析服务(Analysis Services )度量组分割表模式的SQL Server 2005集成服务（Integration Services）程序包，请参见附录A。
更多内容：http://www.microsoft.com/sql/ 

附录A：自动的分割表创建
Project REAL设计应用了大量的分割。产品系统中有超过220个极大的分割表。范例数据使用了125个以上的分割表，每个表中都只有几万条数据。完整的产品系统在每个分割表中大概会有1.8亿-2.0亿条记录。因为如此多的分割表，每当我们生成一个新的模式时，我们都需要创建一个新的分割表。
因此，就如同谚语所说，“当过程变的基本一致的时候，程序员就需要编写程序了”。
这个附录详细描述了一个SQL Server 2005 Integration Services中的BuildASPartition程序包，这个程序包是为在SQL Server 2005分析服务数据库中自动构建分析服务度量组分割表中而创建的。这个程序包能够同步关系型分割表模式和分析服务(Analysis Services )度量组分割表模式。它循环不断的检查关系型数据库，查找每周生成的实际分割表（通过使用一个表名称转换）。假如找到一个关系型表，它会检查在分析服务度量组中是否存在这个分割表（使用同样的表名称转换）。假如不存在，它会构建一个XMLA脚本，并执行这个脚本，最后生成一个分割表。
图26描述了这个程序包的结构。
 
图27描述了它们的变量以及默认值
 
图27：BuildASPartition程序包中的变量列表
下表列举了每个变量并解释了如何使用。




变量

角色


Mask

一个用来标识实际表分割表的TSQL LIKE片断。按周的分割表可以的值可以是‘vTbl_Fact_%_WE_%’。
注意：LIKE子句中的％符合是一个代表任意字符的通配符，例如：
vTbl_Fact_Store_Sales_WE_2004_11_27
' And then you must add a reference to the assembly in the project
Imports Microsoft.AnalysisServices
Public Class ScriptMain
Public Sub Main()
' Get Server and Database name from DTS connection object
Dim oConn As ConnectionManager
oConn = Dts.Connections("AS database")
Dim sServer As String = _
CStr(oConn.Properties("ServerName").GetValue(oConn))
Dim sDatabase As String = _
CStr(oConn.Properties("InitialCatalog").GetValue(oConn))
' By convention, we know that the database, data source and
' cube are the same name
Dim sDataSource As String = sDatabase
Dim sCube As String = sDatabase
Dim oTable As Variable = Dts.Variables("Table")
Dim sTable As String = CStr(oTable.Value)
Dim sPartition As String = GetPartition(sTable)
Dim sMeasureGroup As String = GetMeasureGroup(sTable)
' We have all of the information about the partition -- use AMO
' to see if it is present. Save in a variable for later reference
Dts.Variables("IsNotPresent").Value = _
Not IsPartitionThere(sServer, sDatabase, sCube, _
sMeasureGroup, sPartition)
' Generate and save the XMLA script (will be executed in a 
' Execute Analysis Services DDL task later on). Save in a
' variable for later reference
Dim sXMLA As String = GenerateXMLAScript(sDatabase, sDataSource, _
sCube, sMeasureGroup, sPartition, sTable)
Dts.Variables("XMLA_Script").Value = sXMLA
MsgBox(sXMLA, MsgBoxStyle.OkOnly, "XMLA Script")
Dts.TaskResult = Dts.Results.Success
End Sub
Private Function GetMeasureGroup(ByVal sMG As String) As String
' All tables are in the format: vTbl_Fact__WE_YYYY_MM_DD
'   e.g. vTbl_Fact_Store_Sales_WE_2003_12_27
' Measure group names (from this) are: , e.g. Store Sales
'   and the name may have embedded undorscores (_) which need to
'   be replaced with spaces
Dim i_WE_location As Integer = InStr(sMG, "_WE_")
Dim i_FACT_location As Integer = Len("vTbl_Fact_")
sMG = Left(sMG, i_WE_location - 1)
sMG = Right(sMG, (Len(sMG) - i_FACT_location))
sMG = Replace(sMG, "_", " ")
Return sMG
End Function
Private Function GetPartition(ByVal sPart As String) As String
' All tables are in the format: vTbl_Fact__WE_YYYY_MM_DD
'   e.g. vTbl_Fact_Store_Sales_WE_2003_12_27
' Partition names (from this) are:  WE YYYY MM DD,
'   e.g. Store Sales WE 2003 12 27
'   and the name may have embedded undorscores (_) which need to
'   be replaced with spaces
Dim i_FACT_location As Integer = Len("vTbl_Fact_")
sPart = Right(sPart, (Len(sPart) - i_FACT_location))
sPart = Replace(sPart, "_", " ")
Return sPart
End Function
Public Function GenerateXMLAScript(ByVal sDatabase As String, _
ByVal sDataSource As String, ByVal sCube As String, _
ByVal sMeasureGroup As String, ByVal sPartition As String, _
ByVal sTable As String) As String
Dim sX As String
sX = ""
'
' XMLA script is missing the following clauses:
' 1) annotations (not needed)
' 2) physical storage, e.g. proactive caching settings, etc. 
'        Note: not needed since default values used
' 3) linkage to aggregation designs (TBD) -- we need a management
'        utility to control aggregation usage
'
' Note: because of quoting rules conflict between VB.NET and
'       XMLA scripts, all double-quotes (") are replaced with
'       uparrows (^)
'
sX = sX & "sX = sX & "analysisservices/2003/engine^>" & vbCrLf
sX = sX & "    " & vbCrLf
sX = sX & "        " & sDatabase & _
"" & vbCrLf
sX = sX & "        " & sCube & "" & vbCrLf
sX = sX & "        " & sMeasureGroup & _
"" & vbCrLf
sX = sX & "    " & vbCrLf
sX = sX & "    " & vbCrLf
sX = sX & "        sX = sX & "2001/XMLSchema^ xmlns:xsi=^http://www.w3.org/2001/"
sX = sX & "XMLSchema-instance^>" & vbCrLf
sX = sX & "            " & sPartition & "" & vbCrLf
sX = sX & "            " & sPartition & "" & vbCrLf
sX = sX & "            " & vbCrLf
sX = sX & "                " & sDataSource & _
"" & vbCrLf
sX = sX & "                dbo" & _
vbCrLf
sX = sX & "                " & sTable & _
"" & vbCrLf
sX = sX & "            " & vbCrLf
sX = sX & "        " & vbCrLf
sX = sX & "    " & vbCrLf
sX = sX & "" & vbCrLf
sX = sX & " " & vbCrLf
' replace all up-arrows with double-quotes
sX = Replace(sX, "^", """")
Return sX
End Function
Public Function IsPartitionThere(ByVal sServer As String, _
ByVal sDatabase As String, ByVal sCube As String, _
ByVal sMeasureGroup As String, _
ByVal sPartition As String) As Boolean
' By default, we will assume that it isn't there
' Only if we get all of the way to the end and everything is
' found, will we set it true
Dim bIsPartitionThere As Boolean = False
Dim oServer As New Microsoft.AnalysisServices.Server
' connect to the server and start scanning down the
' object hierarchy
oServer.Connect(sServer)
Dim oDB As Database = oServer.Databases.FindByName(sDatabase)
If oDB Is Nothing Then
MsgBox("Did not find expected database: " & sDatabase, _
MsgBoxStyle.OkOnly, "Error looking for partition")
GoTo Done
Else
Dim oCube As Cube = oDB.Cubes.FindByName(sCube)
If oCube Is Nothing Then
MsgBox("Did not find expected cube: " & sCube, _
MsgBoxStyle.OkOnly, "Error looking for partition")
GoTo Done
Else
Dim oMG As MeasureGroup = _
oCube.MeasureGroups.FindByName(sMeasureGroup)
If oMG Is Nothing Then
MsgBox("Did not find expected Measure Group: " & _
sMeasureGroup, _
MsgBoxStyle.OkOnly, _
"Error looking for partition")
GoTo Done
Else
'-- This is the real test -- to see if the partition
'   is really there
Dim oPart As Partition = _
oMG.Partitions.FindByName(sPartition)
If Not oPart Is Nothing Then
' This is the only place to set the value to TRUE
bIsPartitionThere = True
End If
End If
End If
End If
Done:
oServer.Disconnect() ' disconnect from the server -- we are done
NoConnection:
Return bIsPartitionThere
End Function
End Class

 
 
 
 


	
	

	
	

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