发布日期:2013-11-29 11:28 来源: 标签: SSDT 项目
若要设计Analysis Services 数据库,需要使用SSDT 创建项目。通常情况下,需要在SSDT中设计数据库,进行相应的更改,最后将数据库定义发送到你的Analysis Services 实例。
     若要设计Analysis Services 数据库,需要使用SSDT 创建项目。通常情况下,需要在SSDT中设计数据库,进行相应的更改,最后将数据库定义发送到你的Analysis Services 实例。对于SSDT 中的每个Analysis Services 项目来说,在将项目中所有对象的定义(元数据)都发送到服务器以后,它们将成为Analysis Services 实例上的一个数据库。也可以使用SSDT 直接连接到某个现有的Analysis Services 数据库并进行相应的更改。
      警告:如果按照这种方式使用SSDT,则你所做的更改是针对实时Analysis Services数据库进行的。操作时请格外谨慎!
     若要创建新项目,请按照下面的步骤进行操作:
     (1) 在SSDT 的主菜单中,选择File | New | Project。将看到商业智能项目模板,如图2-7所示。
     (2) 选择Analysis Services Multidimensional and Data Mining Project 模板。
     (3) 输入AnalysisServicesMultidimensionalTutorial 作为项目名称,然后选择希望在其中创建此项目的目录。
     (4) 单击OK 按钮创建此项目。
     你现在处于一个Analysis Services 项目中,如图2-8 所示。当创建一个商业智能项目时,实际上将在一个具有相同名称的解决方案内部进行创建。这个解决方案是一个Visual Studio 解决方案,可以作为一个或多个项目的容器。当在Visual Studio 中具有一个打开的解决方案的情况下创建新项目时,可以选择将创建的项目添加到现有的解决方案,也可以创建一个新的解决方案。SSDT 环境包含多个工具窗口,此处最受关注的是解决方案资源管理器(Solution Explorer)、Properties 窗口以及Output 窗口。

 
      1. 解决方案资源管理器
       解决方案资源管理器显示8 个文件夹(请参阅图2-8)。
        Data Sources(数据源):你的数据仓库很可能由不同的数据源组成,例如Microsoft SQLServer、Oracle、DB2、Teradata 等。Analysis Services 可以轻松地处理从关系数据库中检索关系数据的操作。数据源对象包含连接到某个数据源所需的信息,例如服务器名称、目录或数据库名称以及登录凭据。可以通过为每个关系服务器创建一个数据源来建立到关系服务器的连接。
       Data Source Views(数据源视图):处理大型操作型数据存储时,并不总是需要使用数据库中的所有表。使用数据源视图(DSV),可以通过仅包含与你的分析相关的表来限制可见表的数量。通过DSV,可以创建逻辑数据模型,并在此基础上构建多维数据库。一个DSV 可以包含来自一个或多个数据源的表。有关数据源和DSV 的内容将在第4 章中进行讨论。
      Cubes(多维数据集):多维数据集是分析的基础。一个多维数据集由一个度量值组(将在本章后面的内容中进行讨论)集合和一个维度集合构成。每个度量值组都包含一组度量值。多维数据集可以具有3 个以上的维度,它们属于数学构造,正如其名称所暗示的,并不一定是三维对象。本章后面的部分将对多维数据集进行更为详细的介绍,并且多维数据集的使用将贯穿全书。

     Dimensions(维度):维度指的是对数据进行切片以查看感兴趣的特定数量数据时所依据的类别。每个维度包含一个或多个层次结构。存在两种类型的层次结构:特性层次结构和用户层次结构。在本书中,特性层次结构被称为特性,用户层次结构或多级层次结构被称为层次结构。特性对应于维度表中的列,而层次结构是通过组合若干相关特性构成的。例如,绝大多数多维数据集都具有Time 维度。通常情况下,Time 维度包含Year、Month、Date 和Day 特性,以及一个Year-Month-Date 层次结构。Sales 多维数据集通常会包含Geography 维度、Customer 维度以及Product 维度。第5 章中将对维度进行详细的介绍。

     Mining Structures(挖掘结构):数据挖掘(将在第12 章中进行介绍)指的是使用一定算法(这些算法有助于发现通常情况下临时分析无法发现的关注模式)对原始数据进行分析的过程。挖掘结构是保存数据集相关信息的对象。一组挖掘模型构成一个挖掘结构。每个挖掘模型都是使用某种特定的数据挖掘算法构建的,可用于分析现有数据中的模式或者预测新的数据值。了解这些模式有助于公司建立更为强大的业务流程。例如,Amazon.com(亚马逊)上的图书推荐功能依赖于数据挖掘。
       Roles(角色):角色是数据库中用于控制对数据库对象的访问权限(读取、写入、读取/写入以及处理)的对象。如果你希望仅为一组用户提供读取访问权限,则可以创建一个具有读取访问权限的角色,并将该组中的所有用户都添加到该角色中。一个数据库中可能会包含多个不同的角色。如果某个用户是多个角色的成员,该用户可继承所有这些角色所具有的权限。如果存在权限冲突,Analysis Services 将为用户授予最为宽松的访问权限。
      Assemblies(程序集):程序集是用户定义的函数,可以使用Visual Basic .NET、VisualC# .NET 等.NET 语言创建,也可以通过Microsoft C++等可以生成组件对象模型(Component Object Model,COM)二进制文件的语言进行创建。这些函数通常用于特定业务逻辑所需的自定义操作,并且在服务器上执行,以提高效率和性能。可以在服务器实例级别添加程序集,也可以在某个特定数据库内部进行添加。程序集的作用域限制为为其添加了该程序集的对象。例如,如果某个程序集被添加到服务器,那么可以在服务器上的每个数据库中访问该程序集。另一方面,如果某个程序集已经添加到某个特定的数据库,那么只能在该数据库对应的上下文环境中访问该程序集。在SSDT 中,只能添加.NET 程序集引用。本书的第7 章将对程序集进行更为详细的介绍。
      Miscellaneous(杂项):该文件夹用于添加与数据库项目相关的任何杂项对象(设计或会议备注、查询、临时删除的对象等)。这些对象存储在项目中,不会发送到AnalysisServices 实例。
      2. Properties 窗口
      如果单击解决方案资源管理器中的某个对象,将在Properties 窗口中显示该对象的属性。无法编辑的项将灰显。如果选择某个特定的属性,将在Properties 窗口底部的Description 窗格中显示该属性的相应描述。
      3. Output 窗口
      Output 窗口将报告在构建过程中所出现的警告和错误。将某个项目部署到服务器时,将在此窗口中显示进度报告和错误消息。

相关评论

专题信息
    SQL Server 2012附带了强大的Analysis Services新功能,可使商业智能得到显著增强。本书由Microsoft产品团队的主要成员编写,介绍了如何应用这些新功能来创建复杂的BI解决方案。为了实现这一目的,你将在本书中了解到如何使用SQL Server Analysis Services设计、构建和处理多维和表格商业智能语义模型(BISM)。