¿Por qué construir un cubo SSAS?

Question

Estaba buscando las mejores explicaciones y razones para construir un cubo OLAP a partir de datos relacionales. ¿Eso es todo sobre el rendimiento y la optimización de consultas?

Será genial si puede dar enlaces o señalar las mejores explicaciones y razones para construir un cubo, ya que podemos hacer todas las cosas de la base de datos relacional que podemos hacer desde cubo y el cubo es más rápido para mostrar los resultados.Es Hay alguna otra explicación o razones?

Answer 1

Es un poco como preguntar por qué usando JAVA/C++ cuando podemos hacer todo con el lenguaje ensamblador ;-) Construir un cubo (aparte del rendimiento) es darle el MDX language; este lenguaje tiene conceptos de nivel superior a SQL y es mejor con tareas analíticas. Tal vez this question da más información.

Mis 2 centavos.

Answer 2

Existen muchas razones por las que debe usar un cubo para el procesamiento analítico.

1. Velocidad. Los almacenes Olap son solo infrastractures que proporcionan consultas 10 veces más rápidas que sus contrapartes oltp. Ver wiki
2. Integración de datos múltiples. En un cubo, puede usar fácilmente múltiples fuentes de datos y hacer un trabajo mínimo con muchas tareas automatizadas (especialmente cuando usa SSIS) para integrarlas en un único sistema de análisis. Ver elt process
3. Código mínimo. Es decir, no necesita escribir consultas. Aunque puede escribir MDX, el lenguaje de los cubos en SSAS, BI Studio hace la mayor parte del trabajo duro por usted. En un proyecto en el que estoy trabajando, al principio usamos SSRS para proporcionar informes para el cliente. Las consultas fueron largas y difíciles de realizar y tardaron días en implementarse. Sus informes equivalentes de SSAS nos tomaron media hora para hacer, escribiendo solo unas pocas consultas simples para trasformar algunos datos.
4. Un cubo proporciona informes y desgloses, sin la necesidad de escribir consultas adicionales. El usuario final puede recorrer la dimensión automáticamente, ya que las agregaciones ya están almacenadas en el almacén. Esto ayuda porque los usuarios del cubo solo necesitan recorrer sus dimensiones para producir sus propios informes sin la necesidad de escribir consultas.
5. Es parte de la inteligencia de negocios. Cuando crea un cubo puede alimentar muchas tecnologías nuevas y ayudar en la implementación de soluciones de BI.

Espero que esto ayude.

Answer 3

Si desea una vista de nivel superior , use OLAP. Supongamos que tiene millones de filas que detallan las ventas de productos y desea conocer sus totales de ventas mensuales.

Si desea detalles de nivel inferior, utilice OLTP (por ejemplo, SQL). Supongamos que tiene millones de filas que detallan las ventas de productos y desea examinar las ventas de una tienda en un día determinado para detectar posibles fraudes.

OLAP es bueno para números grandes. No lo usaría para examinar valores de cadena, realmente ...