SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

Multidimensional vs. Tabellenmodus

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Bevor Sie sich intensiv mit den multidimensionalen Cubes beschäftigen, geht's hier noch einmal um die Abgrenzung zum alternativ verfügbaren Tabellenmodus.
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Transkript

Bevor wir uns auf die Spezialitäten der multidimensionalen Cubes stürzen, jetzt noch einmal ein kurzer Überblick über die Vor- und Nachteile der Analysis Services multidimensional im Vergleich zum Tabellenmodus. Wie ist es zum Beispiel mit der wichtigen Funktionalität, dass ein Fachanwender sein Semantisches Modell selber entwerfen soll? Nun, das ist geradezu perfekt möglich im Tabellenmodus. Dort gibt es ja extra mit PowerPivot ein Excel-Add-in dafür, oder eine kostenlose Applikation, Power BI Desktop. Beides ist fachanwendertauglich gemacht, das heißt das sind wirklich gute Möglichkeiten für Self Service, die sich bei multidimensional in der Form nicht bieten. Das muss man ganz klar sagen. Ein weiteres wichtiges Feature ist die Komprimierung auf dem Server. Beide Analysis-Services-Varianten sind ja nur deshalb so schnell, weil sie ihre Daten unter anderem auch stark komprimiert, auf dem Server ablegen, damit man sie schneller abfragen kann als bei einer traditionellen Datenbank. Nun, die Komprimierungs-Algorithmen sind schon unterschiedlich gut. Bei multidimensionalen ist es so, dass die normale Datenmenge aus dem Data Warehouse etwa auf ein Drittel bis ein Viertel, ganz grob gesagt, zusammenkomprimiert wird. Das kann man eigentlich ohne große Optimierung erreichen. Im Tabellenmodus hingegen wiederum ist die Komprimierung meistens deutlich stärker, bis zu auf ein Zehntel der Originalgröße. Ganz klar, der Tabellenmodus mit seinem spaltenorientierten Speicherverfahren ist wesentlich performanter was das angeht, in der Komprimierung, als multidimensional. Aber wo wir bei Performance sind: Das wichtigste ist natürlich immer: Sind denn auch die Abfragen schnell? Wenn eine dieser beiden Varianten doppelt so schnell wäre, müsste man sich nicht lange darüber unterhalten. Aber es ist bei Abfragen ganz spannend. Man hat da natürlich viele Vergleichstests gemacht, auch auf vergleichbarer Hardware. Man stellt immer wieder fest: Sind die Daten erstmal im Hauptspeicher des Servers drin, dann ist die Abfrage-Performance eigentlich immer gut. Dazu muss man wissen, dass der Tabellenmodus mit seiner In-Memory-Datenbank natürlich die Daten in dem Moment im Hauptspeicher haben muss, wo die Datenbank geöffnet wird, wo zum ersten Mal gelesen ist. Da ist alles im Hauptspeicher, und damit ist schon die erste Anwenderabfrage sofort schnell. Bei multidimensional werden die Daten aber erst dann in den Hauptspeicher geholt, wenn man sie abfragt, wenn eine Abfrage nach diesen Daten auch gemacht wird, das heißt hier könnte es sein, dass eine erste Abfrage langsamer ist, dass aber eine zweite Abfrage auf denselben Datenbestand dann sehr sehr viel schneller ist, denn dann sind die Daten eben genauso schnell wie bei dem Tabellenmodus, weil sie im Hauptspeicher sind. Ein weiteres großes Thema: Performance bei der Datenaktualisierung oder Verarbeitung. Das ist ganz einfach das Thema, wenn sich Quelldaten geändert haben. Wie lange dauert es, bis ich diese geänderten Daten dann auch in meinem Semantischen Modell sehe. Und da hat der Tabellenmodus, Gott sei dank, nachgezogen. Beide können nämlich ihre Datenbestände partitionieren, das heißt ich kann eben mein großes Datenmodell in viele kleine Scheibchen zerschneiden, zum Beispiel in Wochenscheiben oder gar Tagesscheiben. Ich muss nicht die gesamten Daten aktualisieren, sondern nur die, wo ich jetzt gerade weiß, dass sich etwas geändert hat. Und damit kann eben die Verarbeitungsgeschwindigkeit immer genauso schnell gemacht werden wie ich sie brauche, weil ich vielleicht nur genau den kleinen Ausschnitt aktualisiere, wo eben Änderungen gewesen sind. Von daher: Verarbeitung, Aktualisierung, ist bei beiden sehr sehr schnell. Dann haben wir aber noch einen ganz wesentlichen Punkt. Und der ist vielleicht nicht nur technischer Art, denn es gibt Größenbeschränkungen im Modell. Man kann einfach nur eine bestimmte Modellgröße erzielen, mit den einen oder anderen Varianten. Das ist durch das Lizenzmodell bedingt. Da sage ich natürlich normalerweise nichts, wenn ich nicht mein Certified Licensing Engineer neben mir sitzt, aber ein paar grundlegende Dinge will ich doch sagen. Dann ist es eine ganz wesentliche Lizenzfrage, die sich geändert hat mit SQL Server 2016 Service Pack 1. Bis dahin konnte man den Tabellenmodus nur nutzen, wenn man vom SQL Server die Enterprise Edition lizensiert hatte, und das ist natürlich ein ganz schöner Hammer, denn die Enterprise Edition kostet ja ganz grob viermal so viel wie die Standard Edition, die normalerweise verwendet wird. Und nur für diese Kollegen, die sich das geleistet hatten, gab es den Tabellenmodus. Das ist mit Service Pack 1 von SQL 2016 nicht technisch, sondern rechtlich gefallen. Jetzt kann auch die Standard Edition den Tabellenmodus nutzen, sicherlich eine ganz erhebliche Erweiterung. Und dann gibt es dort eben in der Standard Edition trotzdem noch gewisse Einschränkungen. Hat man die Standard Edition, kann man ein tabellarisches Modell erstellen. Es kann aber maximal 16 Gigabyte Daten enthalten. Denken wir daran: Das ist natürlich komprimiert. Die Originalquelldaten können wesentlich höher sein. Wenn wir wirklich eine Komprimierung auf zehn Prozent erreichen, dann hätten wir da immer noch 160 Gigabyte Daten, die wir dort komprimiert hineinladen könnten, immerhin. Multidimensional gibt es diese Beschränkung auch, aber sie ist weitaus höher. Sie liegt eben bei 64 Gigabyte Größe der multidimensionalen Datenbank, und in der Enterprise Edition natürlich vollkommen unbegrenzt. Das waren einige grundsätzliche Kriterien in der Entscheidung zwischen Tabellenmodus und multidimensional, die uns bewogen haben, uns für multidimensional zu entscheiden.

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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