Modellazione di cubi per il writeback in soluzioni e scenari di Business Intelligence

Articolo
03/05/2017

Si applica a: SharePoint Server 2010 Enterprise

Ultima modifica dell'argomento: 2016-11-30

Contenuto dell'articolo:

Grandezza del cubo e suggerimenti
Utilizzo dei gruppi di misure
Utilizzo della tabella writeback e considerazioni
Writeback multiutente
Utilizzo di partizioni e impostazioni di cubo (MOLAP/ROLAP)
Utilizzo del caching attivo

Grandezza del cubo e suggerimenti

Per progettare efficientemente i cubi è necessario considerare molti aspetti. Queste considerazioni influiscono sulla grandezza e sulle prestazioni globali del cubo.

Evitare di inserire tutta la logica in un unico cubo di dimensioni estese utilizzando tutte le dimensioni disponibili. In questo modo si rischia di creare un cubo non solo di dimensioni inutilmente eccessive, ma anche difficile da gestire e da utilizzare da parte degli Information Worker.

Utilizzare le partizioni MOLAP per i dati non volatili.

Caricare i dati pertinenti per il processo di pianificazione. Evitare di caricare tutti i dati disponibili da un sistema di origine nei cubi di pianificazione. Separare i dati necessari per la pianificazione di base da quelli necessari per la creazione di report. I cubi di pianificazione dovranno eseguire molti scenari di simulazione e dimensioni ridotte consentono a tutti gli Information Worker di ottenere prestazioni globali migliori.

Calcolare se possibile in anticipo i dati relativi ai fatti in modo da evitare l'esecuzione e il calcolo di regole MdxScript. I cubi relazioni sono canditati ideali per calcolare in anticipo il risultato direttamente nella tabella dei fatti. Questa tecnica consentirà di ottenere scalabilità e prestazioni migliori delle query.

Utilizzo dei gruppi di misure

I gruppi di misure sono utili per raggruppare i dati con la stessa dimensionalità in un singolo cubo. I dati nel cubo HR Budget ad esempio vengono distribuiti tra due gruppi di misure, uno per i dati di budget con dimensionalità 'Geography', 'Metric', 'Time' ed 'Employee' e l'altro per i dati dei presupposti con dimensionalità 'Pay Grade' e 'Time'. Mantenendo i dati a livello di dimensionalità si ottengono cubi progettati in modo ottimale, prestazioni migliori e regole più facili da gestire.

Utilizzo della tabella writeback e considerazioni

In Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS) le tabelle writeback con archiviazione MOLAP sono state migliorate in modo da offrire aggiornamenti più rapidi dei dati dall'interazione degli utenti. La tabella writeback archivierà un differenziale lineare per ogni aggiornamento di cella effettuato dall'Information Worker. In essa verranno archiviati tutti gli aggiornamenti apportati dagli utenti al cubo, incluso un audit trail con l'indicazione dell'aggiornamento, dell'autore e della data.

Per configurare il gruppo di misure in modo da disporre di una partizione per il writeback, definire un partizionamento MOLAP dedicato allo scenario di writeback. Per ulteriori informazioni, vedere Guida alla modellazione e alla creazione di report per la pianificazione per le soluzioni e gli scenari di pianificazione 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	23.11.34	CORP\jeffwan
82,27	1	20100500	2	13	210	1	23.11.34	CORP\jeffwan
-12997,73	1	20100500	2	14	210	1	23.11.34	CORP\jeffwan

Writeback multiutente

Il writeback multiutente è supportato con le tabelle writeback in SQL Server Analysis Services. Se più Information Worker scrivono dati nella stessa sezione, l'ultima persona che ha inserito i dati avrà la priorità. Le transazioni di tutte le immissioni di dati effettuate dagli Information Worker saranno controllate dalla tabella writeback.

È consigliabile configurare il processo di immissione dati in modo che ogni Information Worker invii e aggiorni i dati nella propria sezione univoca all'interno del cubo. In questo modo si otterrà una più chiara definizione delle responsabilità dei dati e una migliore esperienza utente globale, poiché i dati inviati da un Information Worker non potranno andare perduti o essere arbitrariamente sovrascritti da un altro Information Worker.

Utilizzo di partizioni e impostazioni di cubo (MOLAP/ROLAP)

L'archiviazione MOLAP per le partizioni consente di ottenere prestazioni di tempi di query ottimali in SQL Server Analysis Services. L'archiviazione MOLAP è ideale per i dati non volatili, ovvero per i dati statici che restano invariati. I dati statici in questo senso fanno riferimento ai valori relativi ai fatti sottostanti che non cambiano con l'esecuzione di regole, il caricamento di dati o l'immissione di dati da parte degli utenti. I dati di tipo 'Actual' e i dati considerati di tipo '‘Historic' sono ottimi candidati per essere archiviati insieme in una partizione MOLAP. I dati statici possono essere elaborati una volta e non richiederanno ulteriori elaborazioni future a meno che non vengano modificati i dati della partizione. Questa soluzione può rivelarsi utile quando l'elaborazione di partizioni estese può richiedere molto tempo.

Per i dati volatili che richiedono aggiornamenti quasi in tempo reale è consigliabile prendere in considerazione l'utilizzo di ROLAP come meccanismo di archiviazione per la partizione. ROLAP fornisce i dati più aggiornati quando vengono eseguite le query. È possibile configurare meccanismi di archiviazione diversi per ogni partizione in base al tipo di dati che verranno archiviati, a seconda che siano statici o volatili.

Per ulteriori informazioni sulle impostazioni delle partizioni MOLAP/ROLAP, vedere Guida alla modellazione e alla creazione di report per la pianificazione per le soluzioni e gli scenari di pianificazione BI.

Utilizzo del caching attivo

Nelle soluzioni di pianificazione i dati possono essere aggiornati in diversi modi, alcuni dei quali vengono elencati qui di seguito:

Invio di dati dell'utente finale
Caricamento di dati nuovi e aggiornati
Aggiornamenti da calcoli di regole business effettuati a livello relazionale

In questo documento verrà esaminata una funzionalità utile disponibile in SQL Server Analysis Services che consente di eseguire aggiornamenti di dati automatici per il cubo quando vengono modificati i dati dell'origine dati sottostante. Il caching attivo è una funzionalità utile che consente di automatizzare l'inserimento di aggiornamenti nel cubo. Verrà illustrato come effettuare questa configurazione in una partizione del cubo per rilevare le modifiche dalla tabella dei fatti relazionale di SQL Server 2008 utilizzando la notifica delle modifiche.

Nota

Per configurare il caching attivo per il cubo di pianificazione, vedere Guida alla modellazione e alla creazione di report per la pianificazione per le soluzioni e gli scenari di pianificazione BI. Per ulteriori informazioni, vedere Caching attivo (partizioni).