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Ein AggregationDesign Objekt definiert eine Reihe von Aggregationsdefinitionen, die für mehrere Partitionen freigegeben werden können.
Ein Aggregation Objekt stellt die Zusammenfassung von Measuregruppendaten bei bestimmter Granularität der Dimensionen dar.
Ein einfaches Aggregation Objekt besteht aus: grundlegenden Informationen und Dimensionen. Grundlegende Informationen umfassen den Namen der Aggregation, die ID, Anmerkungen und eine Beschreibung. Die Dimensionen sind eine Auflistung von AggregationDimension Objekten, die die Liste der Granularitätsattribute für die Dimension enthalten.
Aggregationen werden vorab berechnete Zusammenfassungen von Daten aus Blattzellen. Aggregationen verbessern die Abfrageantwortzeit, indem sie die Antworten vorbereiten, bevor die Fragen gestellt werden. Wenn beispielsweise eine Data Warehouse-Faktentabelle Hunderte von Tausend Zeilen enthält, kann eine Abfrage, die die wöchentlichen Verkaufssummen für eine bestimmte Produktlinie anfordert, lange dauern, um zu beantworten, ob alle Zeilen in der Faktentabelle zur Abfragezeit gescannt und summiert werden müssen, um die Antwort zu berechnen. Die Antwort kann jedoch fast unmittelbar sein, wenn die Zusammenfassungsdaten, um diese Abfrage zu beantworten, vorab berechnet wurden. Diese Vorberechnung der Zusammenfassungsdaten erfolgt während der Verarbeitung und ist die Grundlage für die schnellen Reaktionszeiten der OLAP-Technologie.
Cubes sind die Art und Weise, wie die OLAP-Technologie Sammeldaten in mehrdimensionale Strukturen organisiert. Dimensionen und ihre Hierarchien von Attributen spiegeln die Abfragen wider, die vom Cube angefordert werden können. Aggregationen werden in der multidimensionalen Struktur in Zellen an Koordinaten gespeichert, die durch die Dimensionen angegeben werden. Beispielsweise umfasst die Frage "Was waren die Verkäufe von Produkt X im Jahr 1998 für die Region Nordwest?" drei Dimensionen (Produkt, Zeit und Geografie) und ein Maß (Vertrieb). Der Wert der Zelle im Würfel an den angegebenen Koordinaten (Produkt X, 1998, Nordwest) ist die Antwort, ein einzelner numerischer Wert.
Andere Fragen geben möglicherweise mehrere Werte zurück. Beispiel: "Wie viel waren die Verkäufe von Hardwareprodukten nach Quartal 1998 nach Region?" Solche Abfragen geben Zellsätze aus den Koordinaten zurück, die die angegebenen Bedingungen erfüllen. Die Anzahl der von der Abfrage zurückgegebenen Zellen hängt von der Anzahl der Elemente auf der Hardwareebene der Produktdimension, den vier Quartalen 1998 und der Anzahl der Regionen in der Dimension "Geographie" ab. Wenn alle Zusammenfassungsdaten in Aggregationen vorab berechnet wurden, hängt die Antwortzeit der Abfrage nur von der Zeit ab, die zum Extrahieren der angegebenen Zellen erforderlich ist. Es ist keine Berechnung oder Das Lesen von Daten aus der Faktentabelle erforderlich.
Obwohl die Vorberechnung aller möglichen Aggregationen in einem Cube die schnellstmögliche Antwortzeit für alle Abfragen bieten kann, kann Analysis Services problemlos einige aggregierte Werte aus anderen vorkalkulierten Aggregationen berechnen. Darüber hinaus erfordert die Berechnung aller möglichen Aggregationen erhebliche Verarbeitungszeit und Speicher. Daher gibt es einen Kompromiss zwischen Speicheranforderungen und dem Prozentsatz der möglichen Aggregationen, die vorgerechnet werden. Wenn keine Aggregationen vorab berechnet werden (0%), wird die Erforderliche Verarbeitungszeit und der Speicherplatz für einen Cube minimiert, die Abfrageantwortzeit kann jedoch langsam sein, da die daten, die für die Beantwortung jeder Abfrage erforderlich sind, aus den Blattzellen abgerufen und dann zur Abfragezeit aggregiert werden müssen, um jede Abfrage zu beantworten. Wenn Beispielsweise eine einzelne Zahl zurückgegeben wird, die die zuvor gestellte Frage beantwortet ("Was waren der Umsatz von Produkt X im Jahr 1998 für die Region Nordwest"), kann das Lesen von Tausenden von Datenzeilen erfordern, indem der Wert der Spalte extrahiert wird, die verwendet wird, um die Verkaufskennzahl aus jeder Zeile bereitzustellen, und dann die Summe zu berechnen. Darüber hinaus ist die Zeitdauer, die zum Abrufen dieser Daten erforderlich ist, sehr abhängig vom Speichermodus, der für die Daten-MOLAP, HOLAP oder ROLAP ausgewählt wurde.
Entwerfen von Aggregationen
Microsoft SQL Server Analysis Services enthält einen komplexen Algorithmus zum Auswählen von Aggregationen für die Vorberechnung, sodass andere Aggregationen schnell aus den vorberechnenden Werten berechnet werden können. Wenn beispielsweise die Aggregationen für die Monatsebene einer Zeithierarchie vorgerechnet werden, erfordert die Berechnung für eine Quartalsebene nur die Zusammenfassung von drei Zahlen, die bei Bedarf schnell berechnet werden können. Diese Technik spart Verarbeitungszeit und reduziert die Speicheranforderungen mit minimaler Auswirkung auf die Abfrageantwortzeit.
Der Aggregationsentwurfs-Assistent bietet Optionen für die Angabe von Speicher- und Prozenteinschränkungen für den Algorithmus, um einen zufriedenstellenden Kompromiss zwischen Abfrageantwortzeit und Speicheranforderungen zu erzielen. Der Algorithmus des Aggregationsentwurfs-Assistenten geht jedoch davon aus, dass alle möglichen Abfragen gleichermaßen wahrscheinlich sind. Mit dem Assistenten für die Usage-Based Optimierung können Sie den Aggregationsentwurf für eine Measuregruppe anpassen, indem Sie die Abfragen analysieren, die von Clientanwendungen übermittelt wurden. Mithilfe des Assistenten können Sie die Aggregation eines Cubes optimieren, um die Reaktionsfähigkeit für häufige Abfragen zu erhöhen und die Reaktionsfähigkeit seltener Abfragen zu verringern, ohne den für den Cube benötigten Speicher erheblich zu beeinträchtigen.
Aggregationen werden mithilfe der Assistenten entworfen, werden aber erst berechnet, wenn die Partition, für die die Aggregationen entworfen wurden, verarbeitet wird. Nachdem die Aggregation erstellt wurde, wenn sich die Struktur eines Cubes jemals ändert oder Daten in den Quelltabellen eines Cubes hinzugefügt oder geändert werden, ist es in der Regel erforderlich, die Aggregationen des Cubes zu überprüfen und den Cube erneut zu verarbeiten.