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SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

Neue Attribute definieren, auch auf zusammengesetzten Schlüsselspalten

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Standardmäßig haben vom Cube-Assistenten generierte Dimensionen nur ein Attribut, das Schlüsselattribut. Sie fügen die zusätzlichen Attribute hinzu und entscheiden, ob diese dann eine oder mehrere Schlüsselspalten benötigen.
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Transkript

Unsere ersten Dimensionen sind jetzt noch sehr, sehr einfach, denn sie bestehen im Grunde nur aus dem Schlüsselattribut. Jetzt sind wir hier einmal in den Dimensionsdesigner gegangen, und ich möchte zeigen, wie man weitere Attribute hinzufügt. Das ist zunächst einmal wahnsinnig einfach und auch sehr sinnvoll, denn man schaut hier einmal in die Dimensionstabelle rein und dann sieht man alles voller spannender Attribute. In der Realität aber, zeigen wir vom "Reseller" jetzt nur die Nummern an. Aber wir haben ja noch mehr, wir haben ja den Namen. Und wenn ich jetzt einfach hier rüber ziehe, dann gibt es jetzt den Namen als zusätzliches Attribut, aber Achtung, es ist eben kein Schlüsselattribut. Der definiert nicht den "Reseller" eindeutig, wie wir das hier mit der "Reseller Number" haben. Nun merken wir einmal auf, dass er auch wieder ein Leerzeichen anhand der CamelBack Notation dazwischen gesetzt hat, wo "Reseller" und "Names" zwei unterschiedliche Worte sind. Was möchte wir noch haben? Wir möchten haben, was der für ein "BusinessType" ist, Wir möchten vielleicht haben, welche Produktlinie der so typischerweise vertreibt. Das sind vielleicht die wichtigsten Informationen. Auch mit der Promotion-Dimension können wir genauso umgehen. Hier gibt es einen "EnglishPromotionName", der wäre vielleicht das interessanteste. Das Wort "English" davor finden wir vielleicht eher irritierend an der Stelle, aber der "Promotion Name", der ist es doch, den wir auswerten wollen. Jetzt können wir Namen und Nummer gleichzeitig aussehen. Und jetzt gibt es noch einen "Promotion Type" und eine "Promotion Category", die wir zunächst einmal auf Englisch hinzufügen. wie wir dann später auf andere Sprachen umschalten können, das machen wir noch und deshalb nehmen wir das Wort "English" jetzt erstmal heraus, obwohl natürlich inhaltlich ganz klar der englische Inhalt darin enthalten ist. Also hier hat auch "Promotion" vier unterschiedliche Attribute bekommen und nur eines, die "Number", hat natürlich diesen Schlüssel hier vorne. Auch mit dem "Sales Territory" können wir dasselbe machen. Da gibt es zum Beispiel die Attribute "Region", "Country" und "Group". Und die kann man auch gleich wunderbar neben der Nummer als Attribute hinzufügen. Das ist also alles noch relativ simpel. Aber kommen wir jetzt einmal zum Datum. Die Datumsdimension, wie gesagt, ist sehr, sehr wichtig, weil ich sie in fast allen Auswertungen immer wieder benutzen kann. Derzeit gibt es nur den Tag und der Tag ist natürlich viel zu wenig. Wir möchten natürlich auch die Woche haben, wir möchten den Monat haben, wir möchten das Quartal haben und wir möchten das Kalenderjahr haben. Wir könnten übrigens auch hierfür alternativ Fiskaljahre nehmen. Das sparen wir uns jetzt aber mal. Diese Attribute heißen dann natürlich so ein bisschen komisch. Vielleicht benennen wir die einfach sinnvollerweise um in "Quartal" oder "Jahr". "Tag" heißt ja schon so, das ist das Schlüsselattribut. Nehmen wir hier den "Monat" und da die "Woche". Jetzt haben wir also eine Reihe von sinnvollen Attributen definiert, zum Beispiel das Quartal. Worauf beruht das Quartal? Das können wir ja hier sehen, wenn man sich die "KeyColumn" noch einmal ganz genau ansehen will. Intern, was macht der? Die "KeyColumn" besteht aus der Spalte "CalendarQuarter" und das ist einfach nur, wir haben es vorhin gesehen, eine Spalte, wo "1, 2, 3" oder "4" drinsteht. Ist das denn so sinnvoll in der Realität? Nein, denn wir haben doch vorhin schon uns viel, viel schönere Spalten gebastelt. Das zeigen wir einfach noch einmal durch "Daten durchsuchen". Die "QuarterNumberOfYear", hier ist sie, ist langweilig, weil da nur eine "1" drinsteht. Viel schöner ist unsere "CalendarQuarterName"-Spalte, da steht "Q1" und das Jahr dahinter. Das ist doch bedeutend schicker. Also, was haben wir gelernt? Besser wäre, wenn ich hier einmal reingehe und sage, die Schlüsselspalte kann ja meinetwegen numerisch bleiben, aber als Namensspalte, da packe ich mir die selbstdefinierte "CalendarQuarterName"- Spalte dahinter. Dafür ist die gut. Jetzt sieht das viel schicker aus beim Anzeigen. Das kann ich im Übrigen im "Monat" genauso machen, auch da gibt es eine "CalendarMonthName"-Spalte. und bei der "Woche" haben wir es auch so gemacht, eine schöne Spalte definiert, so, die die Woche viel schöner auflistet, als sie im Original ist. Jetzt haben wir diese Dimensionen doch alle sehr, sehr schön verbessert und jetzt werden wir sie mal speichern und bereitstellen lassen, wie immer. Und jetzt kriegen wir einen ganz hässlichen Fehler und fragen uns, warum. Hier zum Beispiel: Meistens muss man darauf achten, in der Fehlerliste ist immer nicht das Rote der schlimme Fehler, sondern genau das Gelbe, also der letzte Warnungseintrag vor dem eigentlichen Fehler. Der Warnungseintrag ist ein doppelter Attributschlüssel bei dem "Date", die Woche "51", das Attribut ist "Week". Das ist vielleicht etwas irreführend, deswegen erkläre ich es lieber gleich einmal hier. Also, wir haben zum Beispiel bei der Woche, wenn wir die noch einmal uns im Einzelnen ansehen, als Schlüsselspalte immer die Nummer 1 bis 52 und als Namensspalte haben wir eine lange Bezeichnung mit dem Jahr darin. Das heißt, wir haben unter Umständen mehrere verschiedene Beschreibungen, zum Beispiel für ein und dieselbe Woche, nämlich weil ja eine Woche in jedem Jahr wieder vorkommen kann. Was muss ich also tun, wenn ich so ein Attribut definieren will? Ich muss hier auf diesen Extraknopf drücken und einen zusammengesetzten Schlüssel machen, zum Beispiel aus "Jahr" und "Wochennummer" und natürlich das Jahr nach oben und die Wochennummer nach unten. Jetzt ist also der Schlüssel "KeyColumns" nicht mehr eine einzelne Spalte, sondern eine "Collection", eben die Zusammensetzung aus der Wochennummer 1 bis 52 und der Jahresnummer. Und damit klappt es dann auch mit dem Nachbarn. Und das muss ich natürlich hier bei fast allen Attributen machen, beim Monat ist es nämlich genauso. Der Monat besteht jetzt aus der Monatsnummer des Jahres, und das ist eben 1 bis 12, und an den Monatsnamen steht eben auch das Jahr mit hinten dran. Also, ganz unbedingt hier hereingehen und bei den "KeyColumns" ebenfalls das Jahr mit hineintun und auch wieder an erster Stelle. Und wer hätte gedacht, das ist natürlich beim Quartal ganz genau dasselbe, aber da steht normalerweise "1, 2, 3, 4" darin und nur in der Kombination mit dem Jahr zusammen und das natürlich sinnvollerweise an erster Stelle, ergibt sich die Eindeutigkeit, die so ein Attribut braucht. Wenn wir jetzt also das Ganze einmal bereitstellen, dann sehen wir sehr schön, dass es funktioniert. Und dann gucken wir uns das doch mal in diesem simplen Browser hier an. Die Tageshierarchie, die ist ja relativ langweilig, aber wenn wir zum Beispiel mal die Quartalshierarchie uns angucken, dann sehen wir, das sind alle Quartale, die irgendwie bei uns mit drin sind in den Daten. Oder wenn wir das Ganze einmal auf Monate beziehen, dann sind alle Monate drin. Oder bei Wochen, auch sehr schön formatiert, alle Wochen. Das Ganze betrifft natürlich alle anderen Dimensionen auch. Auch da können wir jetzt beispielsweise beim "Reseller" sehr viel besser arbeiten. Auch hier in dem Browser können wir hineingucken, müssen einmal die Verbindung wiederherstellen. weil wir zwischendurch uns ja neu verbunden haben. Jetzt, was haben die für "Product Lines"? "Mountain", "Road" oder "Touring". Was haben die für "Business-Typen"? Die Businesstypen können sein "Specialty Bike Shop" und so weiter und sofort. Das war also mal eine kleine Einführung darin, wie man zusätzliche Attribute definiert und worauf man achten muss, wenn diese Attribute selber nicht eindeutig sind.

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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