![・計算テーブル上で、CALENDAR 関数を用いて日付テーブルの作成が可能
年、四半期、月などの
項目は、Format 関数で作成
年:=format([Date],"yyyy")
月:=format([Date],"MM")
四半期
=if([月]<"04","Q1",if([月]<"07","
Q2",if([月]<"10","Q3","Q4")))](https://image.slidesharecdn.com/dbp-006sqlserver2016analysisservices-171221064351/85/DBP-006_SQL-Server-2016-Analysis-Services-36-320.jpg)
DBP-006_SQL Server 2016 Analysis Services のアーキテクチャとその活用方法
- 1. ROOM K
- 2. DBP-004 DBP-005 DBP-006 DBP-017 データセット Power BI レポート ダッシュボード 閲覧 スマートフォン タブレット ブラウザ 分析サーバー レポート サーバー Reporting ServicesAnalysis Services DWH / リアルタイム BI に向けた RDBMS の機能強化 多次元モデル 表形式モデル データ保持 MOLAP インメモリ 直接参照 ROLAP ダイレクトクエリ
- 3. 1. Analysis Services の特長 2. 活用方法について 3. SQL Server 2016 の新機能 要件に応じて最適な分析モデルを ご活用頂きたい
- 5. 分析サーバ Power BI Service Mobile App Microsoft Excel Reporting Services SharePoint Power BI Desktop データソース SQL Server など のデータベース 可視化・分析機能 セキュリティ管理 データモデリング 分析の高速化Excel、 フラットファイル
- 6. 4月 5月 6月 商品A 商品B 商品C 関東 中部 近畿 実績 予算 達成率 商品A 実績 予算 達成率5月 商品B 商品C 商品D 80 100 50 150 200 45 85 120 75 111 118 67 地域 商品 時間 ディメンション（集計切り口） メジャー（集計値） ・明細データをディスク上に格納 ・キューブの定義情報を元に 事前に集計データを作成 関東 ・明細データをメモリ上に格納 ・クエリ要求のタイミングで 必要な集計データを作成 Emp ID Name Salary 1 T. Rain 10,000 2 M. Dew 70,000 3 C. Cola 30,000 カラムベースのデータストア 1 2 3 T. Rain M. Dew C. Cola 10,000 70,000 30,000
- 7. 約 10 分の 1 約３分の１ 利用可 （各パーティションに異なるモードを 設定可能だが、制限有） 利用可 （各パーティションに異なるモードを 設定可能） 行 レベル 行 レベル 列 レベル セル レベル メモリ ディスク
- 8. 分析サーバ Power BI Service Mobile App Microsoft Excel Reporting Services SharePoint 可視化・分析機能データソース 多次元モード表形式モード 事前に集計 サーバに 格納 事前に メモリに 格納 直接参照方式 分析の度に データソースを 参照 SQL Server など のデータベース Excel、 フラットファイル Power BI Desktop
- 12. 開発・設計工数の削減 ◎ ◎ 検索パフォーマンスの向上 柔軟な集計をしたい リアルタイム分析 ○ ○ ○ ○ ○ ◎ ○ ◎ ◎バッチ処理時間を短縮
- 17. 表形式モードを利用し、PowerPivot for Excel によるクライアント開発 分析サーバ 可視化・分析機能データソース PowerPivot for Excel Excel ピボットテーブル ①PC からモデルを開発 開発・設計工数の削減 SQL Server など のデータベース Excel、 フラットファイル ➁サーバ上に移行
- 19. 対象 表形式モード 多次元モード ①初期ロード処理 60,391秒 （※1） 36,430秒 ➁売上データの差分取込 132秒 1,740秒 ➂マスタ入れ替え再処理 579秒 2,823秒 ④バックアップ 1,140秒 3,140秒 初期ロード処理は、新バージョンからパーティションの並列処理が可能になったため高速化されます。 http://download.microsoft.com/download/2/E/7/2E790602-D995-410B-B0C7-C3DDEF310756/CQI2012_BigData_by_NTTdata.pdf バッチ処理時間を短縮
- 20. 対象 表形式モード 多次元モード ① 5年分の売上合計金額と数量を 集計クエリ 2.00秒 0.00秒 ➁ 1年分のカテゴリグループ 別当年と昨年の売上集計 10.00秒 0.10秒 ➂ 1年分の店別月別当年、 昨年売上を集計 16.00秒 0.26秒 ④ 1年分のカテゴリ グループ 別店舗の一意の数を算出 4.00秒 0.01秒 検索パフォーマンスの向上
- 22. 柔軟な集計をしたい 商品コード 商品名 カテゴリ 演算子 001 商品A カテゴリ1 + 002 商品B カテゴリ1 ~ ①データソース となる RDBMS のテーブルに演算方法を示す列と演算方法を追加 するディメンションのメンバーによって集計方法を変える機能 追加項目 単項演算子 説明 ~ (チルダ) メンバの値は無視されます。 + (正符号) メンバの値は、そのメンバの前に出現した兄弟メンバの集計値に加算されます ( デフォルト ) - (負符号) メンバの値は、そのメンバの前に出現した兄弟メンバの集計値から減算されます。 * (アスタリスク) メンバの値は、そのメンバの前に出現した兄弟メンバの集計値で乗算されます。 / (スラッシュ) メンバの値は、そのメンバの前に出現した兄弟メンバの集計値で除算されます。
- 23. 柔軟な集計をしたい ➁Analysis Services のディメンションの設定で、演算方法を示す列を単項演算 子として設定する。( UnaryOperatorColumn プロパティ )
- 24. リアルタイム分析 or SQL Server の機能 ・Operational Analytics（SQL Server 2016） 行ストアのテーブルに、列ストア(Column Store Index) を組み合わせた機能。更新と検索の両方に強いテーブル設定が可能 OLTP システム ダイレクトクエリ 分析担当
- 25. パーティション 多次元モード バッチで事前集計 パーティション 分析担当 パーティション毎に、多次元モードのROLAP と MOLAP を分けて作成 リアルタイム分析 直接データベース へ検索
- 29. ・テーブルに約3,000 万件のアクセスログを格納 ・列ストアインデックスを設定 Power BI Desktop Microsoft Azure SQL Server Database Analysis Services 2016 SQL Server Database Analysis Services 2014 サーバスペック：4core 28GB メモリ VS
- 30. Power BI Service Mobile App Microsoft Excel Reporting Services SharePoint Power BI Desktop ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ExcelPivot Power View ExcelPivot Power View ExcelPivot Power View ExcelPivot Power View
- 37. 製品 ID 製品名 ブランド名 1 ワシントン ベリージュース ワシントン 2 ワシントン クリームソーダ ワシントン 3 ワシントン コーラ ワシントン 4 青印 トマト缶 青印 5 青印 野菜スープ 青印 6 ブルーメダル 卵(小） ブルーメダル 7 ブルーメダル 卵(大） ブルーメダル 製品 ID 日付 売上数量 1 2016/01/01 10 2 2016/01/01 20 3 2016/01/01 10 4 2016/01/01 15 5 2016/01/02 20 1 2016/01/02 10 2 2016/01/02 10 「売上数量」 製品名」 「ブランド数」 日付」 双方向 シナリオ例
- 38. 「製品名」毎の「売上数量」 「日付」毎の販売「ブランド数」 「製品名」毎の「売上数量」 「日付」毎の販売「ブランド数」 SQL Server Data Tools におけるモデル定義 SQL Server Data Tools におけるモデル定義 クライアントツールからの分析結果 クライアントツールからの分析結果 正しく計算されず、 全て同じ値が表示される 正しく計算される
- 39. Azure SQL Database テキスト/Excelファイル ODBC/OLE DB2/Infomix/Sybase MS Access SQL Server ○ ○ ○ × Oracle/Teradata ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ - ○ ○ ○ ○ × ○
- 41. 開発・設計工数の削減 ○ ○ 検索パフォーマンスの向上 柔軟な集計をしたい リアルタイム分析 ○ ○ ○ ○ ○ ◎ ○ ◎ ◎バッチ処理時間を短縮
- 48. 【 Session ID 】 DBP-006 アンケートにご協力ください。 ●アンケートに 上記の Session ID のブレイクアウトセッションに チェックを入れて下さい。 ●アンケートはお帰りの際に、受付でご提出ください。 マイクロソフトスペシャルグッズと引換えさせていただきます。
- 49. ROOM K Ask the Speaker のご案内 ●本セッションの詳細は、EXPO 会場内 『Ask the Speaker』コーナー Room K カウンタにてご説明させて いただきます。是非、お立ち寄りください。 Ask the Speaker EXPO会場MAP