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目次 †
概要 †
SQL Server Analysis Services(SSAS:分析サービス)は、
SQL Server の標準機能として搭載されている、"データ分析" のための
サーバ機能(自習書シリーズ「Analysis Services 多次元モデル入門」より引用)
- AD(Active Directory)のユーザセキュリティを前提とするので、AD環境が必須
- 下記ビジネス インテリジェンス（BI）アプリケーション用の機能が用意されている。
- Oracle や DB2 など、ほかのデータベース製品のデータをもとに OLAP キューブを作成することもできる
- Oracleに直接接続するのではなくSQL Serverでリンク サーバーにするケースもある
詳細 †
OLAP機能 †
- 以下の3つのモード用意している
- インストール時のオプションで設定し、変更はできない。
多次元 OLAP (MOLAP) †
- 集計された実体キューブを構築(コンパイルのイメージ)し、クライアントが参照。
- 直接キューブに対して、読出しと書込みの両方ができる。
- 分析時にデータソースにアクセスしないので、応答時間が速い。
- データを変更した場合、キューブの再構築が必要。
リレーショナル OLAP (ROLAP) †
- クライアントの要求に基づき、データソースにアクセスし、分析を開始する。
- データベースの性能がボトルネックになる。
- 実体キューブを構築しないので、データの変更を気にしなくて良い。
ハイブリッド OLAP (HOLAP) †
動作モードについて †
- 以下の2つのモード用意している
- インストール時のオプションで設定し、変更はできない。
- 動作モードによってモデル構造も異なる。
多次元モード †
- SQL Server 7.0 の OLAP Servicesの頃から提供されている成熟された技術(モード)
- データマイニング機能を利用できるが、スキル習得まで時間がかかる
表形式(テーブル)モード †
- 2012から追加されたインメモリで動作する高速な処理エンジンモード
- PowerPivot? の処理エンジンを改良したものがサーバ上で動作するイメージ
- セルフBIを目指したコンセプトと言われている
ロール †
アクセスセキュリティをロールで設定可能で、
モデルによって設定箇所が異なる(サーバロールは同様？)
多次元モデル †
- 大きく分けてサーバロール、データベースロールがあり、グループ - グループメンバ的な管理が可能
- オブジェクト毎に細かい設定ができ、例えばディメンションに対して
見れるユーザと見れないユーザをロールによって制御することができる
- 参考
テーブルモデル †
- 多次元モデルと同じように設定可能。※ どこが違うのかは未調査
基本的な作業の流れ †
前提 †
- 多次元モデルが前提
- SQL Server Data Toolsを使用
- 分析に適した接続可能な対象データベースがある
流れ †
参考：自習書：Analysis Services 多次元モデル入門・STEP 2. Analysis Services 多次元モデルの基本操作
多次元モデル プロジェクトの作成 †
- SQL Server Data Tools (Visual Studio)を起動し、プロジェクトを作成
- 「Analysis Services多次元およびデータマイニング プロジェクト」を選択、基本項目(プロジェクト名)などを入力
データ ソースの設定 †
- キューブの元となるデータを格納しているデータベースサーバに対して接続の設定をする
- プロバイダを指定することによってOracleに接続する事も可能
- Windowsサーバにプロバイダをインストールする事によって
他のデータベースの接続も理論的には可能 ※ 未検証
データ ソース ビューの設定 †
- 基本的なビューのスキーマはウィザードで自動的に作成可能
(キーがしっかり定義されていれば、インテリジェンスが自動でリレーションも作成する)
- 「テーブルの置換 > 名前付きクエリ」を実行すると、SQLエディタが表示されSQLを書くことができる
(where句やjoinも普通に使用できるので、ここで大福帳的なデータを作成することも可能)
名前付き計算の追加 †
- 必要に応じて、テーブル内の項目同士を式を使って演算したカラムを作成
- ※ 単価 * 数量 = [受注金額] など
OLAP キューブの作成 †
- キューブ・ウィザードを使用して、ディメンションやメジャーを大まかに定義
- ※ 詳細な設定は後で一つ一つ行う必要がある。
属性と階層の設定 †
- 分析軸となるディメンションの「属性」、「階層」を設定(設計)
- メジャーに対して、どの関連データの切り口で分析するか、どんな階層をもたせるかデザインする
OLAP キューブの参照(利用) †
キューブの処理を実行すると、
- 「MDX クエリ デザイナー」と呼ばれるツールでキューブを確認
- ExcelのPivotTable?のデータソースとして接続することで利用
できるようになる
計算メジャー †
名前付き計算 と 計算メジャーについて †
- 名前付き計算はテーブルに設定してメジャーとして使用するが(※)、テーブルには設定せずにキューブ内に計算メジャーを作成し、同様な事ができる ※使用しないこともある
- 難易度高でパフォーマンスが悪いが、組込みの集計関数を使用して特殊な計算ができる
書き戻し(WriteTable?) †
- 多次元モデルの場合、「書き戻し」と言って処理後のキューブのデータに対してメジャーの更新が可能
- キューブ ＞ パーティションの設定で有効にする必要がある
- Excel(Pivot Table)から利用するする場合、あわせてPivot Tableオプションから「What-if分析」を有効にする必要がある
- この機能をうまく利用すると、現在のデータを元に将来の予測増減データを更新保存し、予測シミュレーション的な事ができる
- 書き戻しで保存したデータは、[メジャーの格納テーブル名]_WriteTable?と言う名前のテーブルに差分として格納される
- 元々の値100を101に変更保存した場合、_WriteTable?には1が格納される
- 元々の値100を99に変更保存した場合、_WriteTable?には-1が格納される
- PivotTable?などで接続して確認すると、メジャーの格納テーブル(元テーブル)のデータとそのWriteTable?のデータが合算されて表示される
- 差分のトランザクションが保存されるため、更新回数が多いとレコード数が嵩んでいきパフォーマンスに影響する
ことがある(自動で集約される事は無い)
- 1レコードはPivotTable?の1セルに相当する
- 1000セル更新したら1000レコードのトランザクションが格納される
- 毎日毎日更新したら、毎日毎日トランザクションデータが増えていく
- 書き戻しのデータを集約する方法はいくつかあるが、例えばtmpテーブルにWriteTable?のデータをキーでGroupかつsumして格納しておき、さらにtmpと元テーブルとを合算したデータをあらたなtmpに作成後、元のテーブルデータを消去、合算したデータを元のテーブルに入れると言った操作が必要となる(tmpテーブルはビューで代替しても良い)
- 参考： パーティションの書き戻しの設定
- 参考： Excel 2010 Writeback to Analysis Services (youtube)
その他 †
Tags: :データアクセス, :SQL Server
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