SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

Der Dimensions-Assistent

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Der Dimensions-Assistent erstellt wesentlich praxisnähere Dimensionen als der Cube-Assistent, und er kann sogar das komplexere Snowflake-Schema problemlos benutzen.
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Transkript

Nun wollen wir einmal eine Dimension mit dem Dimensions-Assistenten erzeugen, und nicht wie vorher quasi als Nebenprodukt vom Cube-Assistenten mitbauen lassen. Damit kann man nämlich wesentlich komplexere Dimensionen machen, unter anderem auch sogenannte Snowflake-Dimensionen. Die Produktdimension hier setzt sich nämlich aus drei miteinander verbundenen Tabellen in der Datenquellen-Sicht zusammen, und nicht nur aus einer Tabelle wie Reseller oder Date. Das heißt, es ist eine Snowflake-Dimension. Und mal sehen, wie der Assistent damit klarkommt. Hier startet er. Und wir müssen zunächst mal sagen: Ja, wir wollen eine vorhandene Tabelle verwenden. Und zwar welche? Logischerweise "Product". Dann hat er hier gleich eine sehr vernünftige Unterscheidung. Nämlich dass die Schlüsselspalte "ProductKey" ist, das ist vollkommen klar. Ich könnte, wenn es ein zusammengesetzter Schlüssel wäre, hier gleich noch einen mit hineinpacken. Was ist aber die Namensspalte? Was soll angezeigt werden? Natürlich nicht dieser ProductKey, denn der ist ja intern nur bekannt, der wird ja nur in unserem Data Warehouse verwendet. Den sollte nie ein Nutzer zu sehen kriegen. Also zeigen wir den AlternateKey an. Das kann man hier gleich einstellen. Das hätten wir sonst in den Eigenschaften der Attribute machen müssen. Und hier hat er bemerkt, dass eben in der Datenquellen-Sicht diese zwei Tabellen mit Product verbunden sind, schlägt die also gleich vor, mit dazu zu nehmen. Und damit hat er jetzt den Snowflake auch schon aufgelöst, denn wir haben hier oben alle Attribute aus Product, und hier unten kommen alle Attribute aus Product Subcategory und Product Category, das heißt wir haben im Grunde jetzt das Ganze wie eine Tabelle vor uns und können daraus eine neue, bessere Dimension bauen. Denken wir erstmal daran, dass das Schlüsselattribut natürlich nicht "ProductKey", sondern irgendwas wie "ProductNumber" heißen wird. Also, ich würde halt meine Anwender fragen, wie sie die Produktnummern bezeichnen, und das entsprechend benennen. Und dann gibt es jede Menge spannende Attribute, die man gerne zur Auswertung verwenden möchte: zum Beispiel den Produktnamen, die Kosten, welche Farbe das hat, was der Listenpreis ist, welche Größe, also jede Menge. Ich klicke nicht gleich alles an, weil man natürlich nicht einfach beliebige Attribute hinzufügen sollte. Irgendwann wird der Cube dann auch sehr sehr groß. Aber alle, die irgendwo Sinn machen, zum Auswerten, da gibt es hier eine Menge, die kann ich ja gleich hinzufügen. Was vielleicht weniger Sinn macht, ist sowas wie hier ein großes Bild. Das kann man übrigens tun. Das wird dann auch in den Cube geladen. Aber nur sehr wenige OLAP-Clients können wirklich diese Bilder auch auswerten. Beschreibungsfelder gehen auch, technisch gesehen, in den Cube hinein. Sogar über zwei Gigabyte Textlänge kann man da hineinpacken, aber auch das wird nur sehr sehr selten wirklich ausgewertet. Lassen wir also auch mal bleiben. Spannender ist es hier. Wir haben natürlich von unserer Subcategory einen englischen Namen. Den würden wir gerne mit drin haben. Und wir haben einen Product- Category-Namen auf englisch. Ich nehme mal das Englische weg. Und die Key-Attribute, die brauchen wir vielleicht gar nicht. Die wollen wir zumindest nicht angezeigt haben. Das reicht hier, dass wir aus diesen Spalten eine zusätzliche Hierarchie bauen können. Und das war es auch schon. Die Dimension heißt "Product" wie die Tabelle, da müssen wir gar nichts weiter ändern, und hat diese Attribute. Sieht klasse aus. Okay, wie immer hat er die Dimension korrekt erstellt, mit ganz vielen Attributen. Aber er hat noch keine Hierarchie gemacht. Das müssen wir tun, aus Product Category, Product Subcategory und dann Product Name. Das ist eine hübsche Hierarchie. Die müsste man nur noch umbenennen, vielleicht in der Art, "Product Hierarchy". Fertig. Wenn ich jetzt diese fertige Dimension einfach bereitstelle, dann habe ich damit noch nicht sehr viel gewonnen. Ich kann sie zwar schon in diesem netten eingebauten Browser hier betrachten, kann meiner Product Hierarchy hier folgen. Ja, hier gibt es Bikes, Mountain Bikes, Road Bikes, Mountain Bikes, das sind diese hier. Also, das kann ich schon tun. Ich kann auch die anderen Attribute betrachten, wie "Farbe" oder so. Was gibt es denn für Farben? Ja, natürlich jede Menge verschiedene Farben. Funktioniert auch sehr gut. Aber ich kann das noch nicht im Cube verwenden. Dabei müssen wir darauf achten, erst die fertig erzeugte Dimension dem Cube hinzuzufügen. Die fehlt hier nämlich noch. Also: Rechtsklick darauf, "Cubedimension hinzufügen", "Product", und erst damit wird die Dimension dem Cube hinzugefügt. Jetzt sieht man, dass auch in dieser Version der Datenquellen-Sicht diese zusätzlichen Tabellen angezeigt werden. Sollte man vielleicht gleich mal anordnen lassen, damit das ein bisschen besser aussieht, genau. Hier sieht man wieder unseren netten kleinen Snowflake. Und erst jetzt ist die Dimension auch wirklich im Cube drin. Und jetzt können wir sie im Prinzip zusammen mit unseren üblichen Zahlen auswerten. Das war mal ein Blick darauf, wie man eine Dimension mit dem Dimensions-Assistenten erstellt und dann die Dimension dem Cube hinzufügt.

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Lernen Sie eigene OLAP-Cubes und -Lösungen mit dem multidimensionalem Modus der SQL Server Analysis Services zu erstellen.

3 Std. 57 min (54 Videos)
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Erscheinungsdatum:25.04.2017
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