Modelado de cubos para reescritura en soluciones y escenarios de planeación de BI

Artículo
03/03/2017

Se aplica a: SharePoint Server 2010 Enterprise

Última modificación del tema: 2016-11-30

En este artículo:

Tamaño del cubo y recomendaciones
Uso de grupos de medida
Uso de la tabla de reescritura y consideraciones
Reescritura multiusuario
Uso de particiones y configuración de cubo (MOLAP y ROLAP)
Uso de almacenamiento en caché automático

Tamaño del cubo y recomendaciones

Para diseñar cubos correctamente, se deben tener en cuenta varias consideraciones. Estas consideraciones influirán en el tamaño y el rendimiento general del cubo.

Evite colocar toda la lógica en un solo cubo masivo utilizando todas las dimensiones disponibles. Esto no solo hace que el cubo sea innecesariamente grande sino que además hace que sea muy difícil de mantener y de consumir por parte de los trabajadores de la información.

Utilice particiones MOLAP para datos no volátiles.

Cargue los datos que sean relevantes para el proceso de planeación. Evite cargar todos los datos disponibles de un sistema de origen en los cubos de planeación. Separe los datos necesarios para la planeación principal junto con lo que es necesario para los informes. Al planear cubos, se deberán llevar a cabo muchos escenarios hipotéticos y cuanto más pequeño sea el cubo, mejor será la experiencia general para todos los trabajadores de la información.

Calcule con antelación los datos de hechos siempre que sea posible para evitar que sea necesario ejecutar y calcular reglas MdxScript. Los cubos de informes son candidatos ideales para calcular con antelación el resultado directamente en la tabla de hechos. Esta técnica conducirá al mejor rendimiento y la mejor escala de consultas.

Uso de grupos de medida

Los grupos de medida son útiles para agrupar datos que tienen la misma dimensionalidad dentro de un solo cubo. Por ejemplo, los datos en el cubo Presupuesto de RR.HH. están distribuidos en dos grupos de medida, uno para los datos de presupuesto que tienen la dimensionalidad de ‘Geografía’, ‘Métrica’, Hora’ y ‘Empleado’ mientras que los datos de hipótesis tienen la dimensionalidad de ‘Categoría salarial’ y ‘Hora’. Mantener los datos en la dimensionalidad resultará en un mejor diseño del cubo, reglas mejores y más fáciles de administrar y mayor rendimiento.

Uso de la tabla de reescritura y consideraciones

En Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS), las tablas de reescritura con almacenamiento MOLAP han sido mejoradas para ofrecer actualizaciones de datos más rápidas de interacción del usuario. La tabla de reescritura almacenará una diferencia de ejecución para cada actualización de celda realizada por el trabajador de la información. La tabla de reescritura almacenará todas las actualizaciones del usuario realizadas al cubo incluído un código de auditoría sobre quién envió algo determinado y en qué momento.

Para configurar el grupo de medida de manera que tenga una partición para reescritura, configure una partición MOLAP dedicada para un escenario de reescritura. (Para obtener más información, vea Guía de modelado e informes de planeación para escenarios y soluciones de planeación de BI).

Value_0	MemberId_1	MemberId_2	MemberId_3	MemberId_4	MemberId_5	MemberId_6	MS_Audit_Time_7	MS_Audit_User_8
82.27	1	20100500	2	12	210	1	11:11:34 p. m.	CORP\jeffwan
82.27	1	20100500	2	13	210	1	11:11:34 p. m.	CORP\jeffwan
-12997.73	1	20100500	2	14	210	1	11:11:34 p. m.	CORP\jeffwan

Reescritura multiusuario

La reescritura multiusuario es compatible con las tablas de reescritura en SQL Server Analysis Services. El comportamiento de tener varios trabajadores de la información escribiendo datos en el mismo segmento es el último gana. Todas las transacciones de entradas de datos por parte de los trabajadores de la información serán auditadas por la tabla de reescritura.

Se recomienda que el proceso de entrada de datos esté configurado de tal manera que cada trabajador de la información envíe y actualice los datos en su segmento exclusivo de datos dentro del cubo. Esto dará lugar a una mejor responsabilidad sobre los datos y una mejor experiencia general del usuario ya que los datos enviados por un trabajador de la información no se perderán o sobrescribirán arbitrariamente con el envío de otro trabajador de la información.

Uso de particiones y configuración de cubo (MOLAP y ROLAP)

El almacenamiento MOLAP para las particiones permitirá el mejor rendimiento del tiempo de consulta en SQL Server Analysis Services. El almacenamiento MOLAP es ideal para datos que no son volátiles, o para decirlo de otra manera, los datos que son estáticos y fijos. Datos estáticos en este sentido, se refiere a valores de hechos subyacentes que no cambian como consecuencia de procesos tales como la ejecución de reglas, la carga de datos o la entrada de usuarios. Los datos que son 'reales' y los datos que se consideran 'históricos' son excelentes candidatos para ser almacenados juntos en una partición MOLAP. Los datos estáticos se pueden procesar una vez y no requerirán de procesamiento futuro a menos que haya un cambio en los datos de la partición. Esto puede resultar útil cuando al procesar grandes particiones que pueden tomar un tiempo considerable.

Los datos que son volátiles y requieren actualizaciones de datos prácticamente en tiempo real deben considerar el uso de ROLAP como mecanismo de almacenamiento para la partición. ROLAP proporcionará los datos más recientes cuando sean solicitados. Puede configurar el mecanismo de almacenamiento de cada partición para que sea diferente según el tipo de datos que almacenará, ya sean estáticos o volátiles.

Para obtener más información acerca de la configuración de la partición MOLAP y ROLAP, vea Guía de modelado e informes de planeación para escenarios y soluciones de planeación de BI.

Uso de almacenamiento en caché automático

Al planear soluciones, los datos se pueden actualizar de diversas maneras, incluidas las siguientes:

Envío de datos de usuario final
Cargas de datos para datos nuevos y actualizados
Actualizaciones de cálculos de regla de negocio realizados en el nivel relacional

Aquí analizaremos una característica útil de SQL Server Analysis Services que permite actualizaciones de datos automáticas para el cubo cuando cambian los datos en el origen de datos subyacente. El almacenamiento en caché automático es una gran característica que sirve para automatizar la incorporación de nuevas actualizaciones al cubo. Le enseñaremos cómo se puede configurar esta característica en una partición del cubo para detectar cambios de nuestra tabla de hechos relacional de SQL Server 2008 mediante el uso de la notificación de cambio.

Nota

Para configurar el almacenamiento en caché automático para la planeación de cubos, vea Guía de modelado e informes de planeación para escenarios y soluciones de planeación de BI. Para obtener más información, vea el tema sobre caché automático (particiones).

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