图3
2.2 可扩展的基础构造
分析服务可以升级到支持规模为数GB、具有成千上万用户的数据库。为了支持大量用户、避免竞争以及降低成本,你可以升级分析服务解决方案。升级一个分析服务解决方案通常会增加存储和同步几个版本数据的处理和存储费用,但是SQL Server 2008分析服务可以在几个分析服务服务器之间共享一个只读的分析服务数据库,从而节省了这个费用。
实时资源监控成为了系统在规模和用户数量方面升级的要素。SQL Server 2008分析服务提供了与数据库引擎中可用的相类似的动态管理视图(Dynamic Management Views)。这些提供了用于监控、分析和性能调整的实时企业系统信息。
随着数据库规模的增长,维护备份的时间和成本也相应的增加了。当使用OLAP数据库时,一旦数据库达到了一定规模,备份时间就会呈指数级增长,但是有了SQL Server 2008分析服务,一个新的备份存储子系统会使得备份时间与数据库规模呈线性增长。这消除了对备份规模的限制,从而消除了对数据库规模的限制。
随着数据库变得越来越大,用户需要的信息就越来越难找。透视图提供了一个UDM的过滤视图,它提供了数据集市(data marts)的所有优势,同时消除了冗余的存储,降低了处理成本,去除了数据集市间同步的要求,并解决了由存储相同数据的多个拷贝而引起的数据一致性和完整性问题。
随着全球化的发展,解决方案需要展示给全世界的观众。全球的数据一般是一样的,但是元数据,例如立方体、测量、维度名称和级别,以及关键性能指示器(Key Performance Indicators,KPI’s)将会随语言的不同而不同。翻译提供了为每一种语言创建不同元数据以及使你的解决方案适用于全球的能力。财政信息还需要进行本地化以正确的货币显示。通过提供强大的翻译能力和自动的货币转换,分析服务以用户自己的语言为其提供了本地化分析数据。
2.3 出众的性能
分析服务立方体是多维结构,使得可以访问大量的预先聚合的数据,使得终端用户可以立即获得对相关商业数据的洞察。分析服务将它的数据以高度优化和压缩的格式进行存储,这种格式叫做多维OLAP(MOLAP)。它还使得可以在关系型数据库中像关系型OLAP(ROLAP)或以一种混合的模式——叫做混合型OLAP(Hybrid OLAP,HOLAP)灵活地存储数据(部分或全部)。
多维数据本身就是稀疏的。例如,你不会每天购买一个零售商每一分店的每一个产品。SQL Server 不像大多数的OLAP系统,它不存储这些NULL值,这使得大大减小了数据库的规模,防止数据爆炸,并使得性能得到了提高。许多OLAP系统浪费了一部分查询处理时间,将具有NULL值的单元数据聚合,而它得到的结果还是NULL。SQL Server 2008分析服务使用一个叫做块计算的技术,这个技术通过只关注非NULL数据从而处理了立方体的稀疏并提高了性能。这可以将查询性能提高几个数量级,因此提供粒度更好的分析。

