SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

Die Datenquelle und ihr Identitätswechsel

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Auf dem Weg zum ersten eigenen Cube wird in diesem Video eine erste Datenquelle angelegt, mit der korrekten Identitätswechselinformation.
03:55

Transkript

Auf dem Weg zu unseren ersten eigenen Cube müssen wir jetzt eigentlich nur in den SQL Server Data Tools dieser Projektmappe von oben nach unten folgen, und dann haben wir eigentlich schon alles was wir brauchen. Wir beginnen also ganz oben mit dem Erzeugen einer ersten neuen Datenquelle, und schon sehen wir den ersten einer langen, langen Reihe von Assistenten, die uns dabei helfen sollen, diese Arbeit hier einfach möglichst ausführen zu können. Also zunächst mal brauche ich eine neue Datenverbindung, und das ist die Verbindung zu unserem Data Warehouse oder Data-Mart, von dem wir die Daten ziehen wollen, aus dem wir den Cube bauen. Da ich noch nie so eine hatte, muss ich sie mir neu bauen, ich will ja hier einen Cube bauen, basierend auf einer SQL Server Datenbank, sonst müsste ich hier umstellen, dass ich vielleicht lieber Oracle oder DB2 nehme. Ich sollte wissen, wie der Server heißt, und dann zur Verbindungs-Identifizierung, oder mit einem eigenen SQL Server Nutzer darauf zugreifen können, wie heißt die Datenbank, das hatten wir schon gesagt, und nehmen die Beispieldatenbank AdventureWorksDW2014. Schauen wir mal, ob diese Verbindung auch funktioniert, ja, das tut sie, ich habe also offenbar eine Windows-Identifizierung, mit der ich auf die Datenbank zugreifen darf, wunderbar, damit bin ich eigentlich schon so gut wie fertig. Bin ich aber nicht, denn jetzt kommt etwas ganz Entscheidendes, was sehr, sehr oft falsch gemacht wird, und dann später zu Verdruss führt, also jetzt bitte gut aufpassen. Wir sind hier in der Karte mit den Identitätswechsel-Informationen. Und da sollte man weiß Gott nichts falsch machen, denn geht es um etwas, was nicht sofort, sondern später uns auf die Füße fällt. Es geht nämlich darum, wenn der Cube fertig ist, wenn er bereitgestellt wurde, auf einem Analysis Services Server, dann wird dieser Analysis Services Serverdienst sich mit unserer Datenquelle verbinden, die wir gerade eingerichtet haben, und der wird dann sich die Daten abziehen wollen, um den Cube damit zu füllen. Und was für Zugriffinformationen nimmt er dann? Wenn er auf Anmeldeinformationen des aktuellen Benutzers geht, wird das höchstwahrscheinlich überhaupt nicht funktionieren können, denn ich bin ja der aktuelle Benutzer, ich bin vielleicht gar nicht mehr angemeldet, wenn Analysis Services sich aktualisieren wollen. Also stattdessen könnte man hier einen Windows-Benutzernamen und ein Kennwort eintragen, der die entsprechenden Leseberechtigungen auf den SQL-Objekten des Data Warehouses hat, um die Daten herausziehen zu können. Microsoft bevorzugt diese Variante, Nachteil ist, wenn man dann das Kennwort hier einträgt, und man ändert das Kennwort des Windows-Benutzers, muss es natürlich immer wieder geändert werden. Was ich auch nicht schlecht finde, obwohl es laut Microsoft nicht ganz so sicher ist, aber ich arbeite eigentlich lieber so, ist das Dienstkonto zu verwenden. Dann ist aber wichtig, was muss man tun, man muss das Dienstkonto des Analysis Services Dienstes, auf dem Server, wo die Analysis Services multidimensional installiert sind, dieses Dienstkonto darf nicht unter Lokales System laufen, sondern unter einem echten Dienstkonto, und dieses Konto muss Leserechte auf meine Quelldatenbank bekommen. Das ist also ziemlich wichtig, und auf diese Art und Weise aber relativ einfach lösbar. Dann sind wir fertig, und jetzt wird die eigentliche Datenquelle erzeugt, und wir sehen hier bereits eine lustige Eigenart, die wir immer wieder in SQL Server Data Tools finden werden, nämlich die standardmäßige CamelBack Notation, nämlich dass die Datenbank so heißt wie hier beschrieben, mit Großbuchstaben mittendrin, wird immer versucht zu übersetzen, in etwas, wo Leerzeichen dazwischenstehen, wenn man das nicht möchte, muss man leider immer wieder hingehen, und zum Beispiel den Namen nachkorrigieren, dann sagen wir mal, diese Datenquelle heißt einfach nur AdventureWorksDW, weil Sie den Zugriff zu dieser Datenbank kapseln wird. Und damit sind wir mit dem ersten Schritt schon durch, wir haben eine Datenquelle für den Zugriff auf eine Data Warehouse Datenbank erzeugt.

SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

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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