Journées SQL Server 2012 - DAX pour les fans de MDX

Edition 2012 – 10 et 11 décembre
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DAX POUR LES FANS DE MDX
LE TABULAIRE C’EST PAS AUTOMATIQUE
David JOUBERT
Itecor
François JEHL
Infinite Square

 Société de conseil, expertise, réalisation, et
formation, exclusivement sur les
technologies Microsoft de développement
d’applications et de la plateforme applicative
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MS dont 10 MVP…
 GOLD Certified Partner
sur 4 domaines de compétences
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agréé
• Fondé en 1992
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• 25 nationalités
• 5 bureaux en Europe:
Vevey, Genève, Zürich, Paris,
Prague
Nos Partenaires
• 4 Practices
• Architecture & Développement
• Testing
• Project Management
• IT Organisation

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1. PRESENTATION D’ANALYSIS
SERVICES 2012

AMELIORER ANALYSIS SERVICES
Se baser sur les forces et le
succès de la plateforme, tout
en lui permettant
d’atteindre une base plus
grande d’utilisateurs
Ajouter au mode
multidimensionnel un
mode relationnel, plus
connu des développeurs
Fournir ces deux possibilités
dans une seule et même
plateforme, permettant de
réunir les points forts des
deux mondes.
Disposer d’une plateforme
pouvant servir de base à
toute application
décisionnelle.

BI SEMANTIC MODEL?
6
BId’Equipe
PowerPivot pour
SharePoint
BIPersonnelle
PowerPivot
pour Excel
BId’Entreprise
Analysis
Services

7
DAX MDX
Applications
Tierces
Reporting
Services
Excel PowerPivot
SharePoint
Insights
Power
View
LOB Fichiers OData SQL Azure
Bases de
données
BI Semantic Model
Support du
DAX dans MD
avec CTP

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2. PROBLEMATIQUES COMMUNES
EN MULTIDIMENSIONNEL
• Filtrage et Multisélection
• Attribute relationships et overwriting…

QUELS SONT-ILS?
•On peut en citer deux emblématiques
• La méconnaissance des attribute relationships et de
leur impact sur la résolution des requêtes
• L’hétérogénéité des modes de filtrage et leur gestion
dans les membres calculés

RELATIONS D’ATTRIBUTS
•Soit la relation
• Couleur est lié à Produit (related attribute)
•Lorsqu’une expression MDX est évaluée, la
sélection d’un membre sur un attribut
modifie les attributs liés
• On appelle cela de l’attribute overwriting
Produit Couleur
WITH MEMBER [Measures].[Red Products Net Income]
AS
(
[Measures].[Net Income],
[Product].[Color].&[Red]
)

RÈGLES D’OVERWRITING
•La sélection d’une couleur remet les
produits à (All)
•Toute action sur un attribut parent remet à
(All) la sélection des enfants
• On dit que les attributs enfants sont implicitement
surchargés à All
Sélection explicite de produit Impact
[Couleur].[All] [Couleur].[All] [Produit].[All]
[Couleur].[Rouge] [Couleur].[All] [Produit].[All]
<Toute sélection> [Couleur].[Rouge] [Produit].[All]

RÈGLES D’OVERWRITING
•En revanche la sélection d’un produit impacte
directement la couleur
•On dit que les attributs enfants sont
implicitement surchargés à une valeur
dépendant de la sélection des parents
Sélection explicite de couleur Impact sur le produit
[Produit].[All] [Produit].[All] La sélection reste identique
[Produit].[Vélo Rouge] [Produit].[All] [Couleur].[All]
<Toute sélection> [Produit].[Vélo Rouge] Exists
(
[Couleur].Members,
[Produit].[Vélo Rouge]
) i.e. [Couleur].[Rouge]

ATTRIBUTE RELATIONSHIPS
Région Pays Continent
• La chaîne d’attributs est linéaire
• L’application des règles précédentes est
complètement intuitive
• Si je sélectionne « USA », Région est à (All) et Continent à
« Amérique du Nord »

ATTRIBUTE RELATIONSHIPS
Date Mois
Trimestre Année
Mois de
l’année
• Si en revanche on complexifie un peu…
• On peut obtenir une « v-shaped » relationship
• Dont le comportement obéit aux règles dictées précédemment
seulement pour les attributs directement reliés à la sélection!

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DEMO : IMPACT DES ATTRIBUTE
RELATIONSHIPS SUR LE MDX
- Relations v-shaped et comportements étranges

FILTRAGES ET MULTISÉLECTION
•Le MDX permet deux moyens de faire de la
sélection
• Via une sous-requête
• Via la clause WHERE que l’on appelle aussi slicer
•Il est important de comprendre la
différence fondamentale entre ces deux
moyens

FILTRAGE AVEC SLICER
•Met à jour le contexte de requête avec les
coordonnées courantes (détectable par
Existing sur les SETS)
•Support nativement uniquement des tuples
• Pas de sets
• Emulation historique de la multisélection à travers des
membres calculés (Proclarity, Excel 2003)
WITH MEMBER [Filter]
AS
Aggregate
(…)

FILTRAGE AVEC DES SUBQUERIES
•Appliquent un Exists() sur les axes de la
requête suivi de VisualTotals()
• On requête vraiment un sous-cube
•Mais aucune mise à jour du contexte de
requête
• Existing inopérant sur les données filtrées dans la sous-
requête)
• En revanche l’autoexists des jeux nommés permet de
les détecter

ET LA MULTISELECTION?
•Elle pose traditionnellement des
problèmes…
• CurrentMember inopérant
•La détection du contexte de cellule est
très complexe et dépend des modes de
filtrage…

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DEMO : FILTRAGE ET MULTISELECT
- Adaptation des calculs pour gérer le multiselect
- Détection du contexte de cellule selon le filtrage

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3. RESOUDRE CES PROBLEMES
ELEGAMMENT AVEC DAX

POURQUOI APPRENDRE LE DAX
•Parce que c’est le langage de conception
dans PowerPivot
•Pour son accessibilité (langage à vocation
des utilisateurs)
•Pour la facilité de création de mesures à
l’aide de fonctions simples
• Distinct Count
• Year To Date
• …

CONTEXTE EN DAX
Le contexte vous permet d'effectuer une analyse
dynamique dans laquelle les résultats d'une formule
peuvent changer pour refléter la sélection de ligne ou de
cellule actuelle, ainsi que toutes les données associées
Les contextes sont primordiaux pour :
• Créer des analyses dynamiques performantes
• Résoudre les problèmes dans les formules
Il en existe de 3 formes : ligne, requête, filtre

CONTEXTE DE LIGNE
C’est le contexte qui paraît le plus intuitif : il inclut
toutes les valeurs des colonnes dans la ligne
actuelle d’une table (plus les valeurs des tables
reliées)

CONTEXTE DE REQUÊTE
Il correspond au sous-ensemble de données qui est
récupéré dans une formule.
Lorsqu'on crée un tableau croisé dynamique, les entêtes de
lignes et les entêtes de colonnes agissent sur notre mesure.
L’ensemble de ces intersections constitue le contexte de
requête.
Ici le contexte de requête de
la cellule surligné est :
North America, 2007 et Bikes

CONTEXTE DE FILTRE
Il correspond à la possibilité de spécifier des contraintes sur
l’ensemble des valeurs autorisées dans une colonne ou une
table à travers une formule.
Il prédomine les contextes de ligne et de requête.
Ici la fonction « ALL » contourne le
contexte de ligne et spécifie un
contexte de filtre comprenant toutes les
lignes de la table de faits.

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DEMO : CONTEXTE EN DAX
- Focus sur contexte de lignes multiples avec la
fonction EARLIER
- Focus sur contexte de filtre avec les fonctions FILTER,
ALL et ALLEXCEPT

TIME INTELLIGENCE EN DAX
DAX a introduit 35 fonctions d’analyse temporelle
intégrées
• Fonctions qui renvoie une date simple
Ex : FIRSTDATE, LASTDATE, STARTOFMONTH,
ENDOFQUARTER, …
• Fonctions qui retournent une table de dates
Ex : PREVIOUSDAY, DATESMTD, PARALLELPERIOD, …
• Fonctions qui évaluent une expression sur une
période
Ex : TOTALYTD, OPENINGBALANCEYEAR, …

Fonctions renvoyant une seule date
• FIRSTDATE
• LASTDATE
• FIRSTNONBLANK
• LASTNONBLANK
Axé sur une utilisation dans
des mesures calculées
Exemple

Fonctions renvoyant une seule date
• STARTOFMONTH
• STARTOFQUARTER
• STARTOFYEAR
• Et leurs équivalents
ENDOF…
Peuvent être utilisées dans
des mesures, mais ont
également un sens en
attribut.
Exemple

Fonctions renvoyant une table de dates
• PREVIOUSDAY
• PREVIOUSMONTH
• PREVIOUSQUARTER
• PREVIOUSYEAR
• Et leurs équivalents en
NEXT
Plutôt à destination de
mesures calculées
Exemple

• DATESMTD
• DATESQTD
• DATESYTD
• SAMEPERIODLASTYEAR
Plutôt à destination de
mesures calculées
Exemple

• DATEADD
• DATESBETWEEN
• DATESINPERIOD
• PARALLELPERIOD
Fonctions permettant de
faire des calculs sur les
dates
Exemple

Fonctions évaluant une expression
Sur une période temporelle
• TOTALMTD
• TOTALQTD
• TOTALYTD
Ces fonctions s’utilisent
directement avec des
mesures
Exemple

Fonctions évaluant une expression
Sur une période temporelle
• OPENINGBALANCEMONTH
• OPENINGBALANCEQUARTER
• OPENINGBALANCEYEAR
• Et leurs équivalents en
CLOSING
Ces fonctions s’utilisent
directement avec des mesures
Exemple

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DEMO : TIME INTELLIGENCE EN DAX
- Exemple simple d’utilisation des fonctions
temporelles
- Création d’un STARTOFWEEK
- Exemple de création d’une dimension Période

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4. CHOISIR LE MDX POUR
CERTAINES PROBLEMATIQUES

POURQUOI ENCORE FAIRE DU MDX
•Parce que le Script MDX est puissant
• SCOPE Assignments
• Membres calculés sur les dimensions
•Parce que les hiérarchies servent de
support à des calculs usuels
•Parce que l’on gère en natif des scénarios
courants
• Traduction
• Conversion de devises
• …

FONCTIONNALITÉS AVANCÉES
•La séparation des KeyColumns et
NameColumn est parfois embêtante…
• Mais elle permet la traduction transparente des cubes
•La conversion de devise est gérée dans
élégamment avec des Many To Many et
des Measure Expressions
Duplicate attribute key found in …

HIERARCHIES
•Le concept de hiérarchie dans Tabular est
purement cosmétique
• Comme une user hierarchy sans attribute relationships
•Des concepts comme les parents, enfants,
frères, cousins, sont difficilement
exploitables en DAX
• Et pourtant tellement utiles…
• Ratio To Parent

SCRIPT MDX
•Tabular permet seulement deux types
d’éléments calculés
• Colonnes calculées (MeasureExpression en plus puissant)
• Mesures calculées
•Multidimensional permet de créer des
membres calculés sur tous les axes
•Mais aussi de réaffecter tout sous-cube de
manière ultra-performante grâce aux SCOPEs.
• Ex: Pattern « Date Tool » de Marco Russo pour le contrôle de
gestion

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DEMO : POINTS FORTS DE L’OLAP
- Conversion de devises N-N
- Calculs hiérarchiques
- SCOPE Assignments

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5. ET LES PERFORMANCES DES
REQUETES?

COMPARAISON PERFORMANCE DES REQUÊTES
Problématique Métier connue :
• Mon client veut un cube SSAS, mais il ne travaille
qu’à des niveaux fins sur les dimensions
• Un cube SSAS en mode multidimensionnel est
surtout efficace à des niveaux agrégés
• Qu’en est-il du mode tabulaire ?

COMPARAISON PERFORMANCE DES REQUÊTES
SSAS Mode Tabulaire
• Langage de conception :
DAX
• Langage d’interrogation :
MDX
• Possibilité d’utiliser le DAX
pour interroger le cube
SSAS Mode Multidimensionnel
• Langage de conception :
MDX
• Langage d’interrogation :
MDX

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DEMO : COMPARAISON
PERFORMANCE DES REQUÊTES
Rapport SSRS de listing
Hypothèses de départ :
- 3 dimensions de 1000 membres (clients, produits, et magasins)
- 1 table de fait d’un million de lignes
Hypothèse d’arrivée :
- 1 rapport SSRS qui liste les ventes globales

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CONCLUSION

CHOISIR LE TYPE DE PROJET
•Cela dépend des choix faits pour chaque
couche
• Modèle de conception : Multidim ou tabulaire
• Logique métier : DAX ou MDX
• Stockage des données : InMemory, DirectQuery,
ROLAP, MOLAP
•En prenant en compte
• Les fonctionnalités fournies par les différents types de
projets
• Les performances
• Les compétences des développeurs
• Le temps nécessaire pour finaliser le projet
4

4
• Difficile à appréhender
• Les modélisations avancées
(parent-child, many-to-many,
relations d’attributs,
KeyColumn/ NameColumn,
etc.) sont supportées
nativement.
• Idéal pour des solutions OLAP
(ex: planning, budgeting,
forecasting) qui ont besoin de
concepts multidimensionnels.
• Modèle plus familier
pour démarrer
• Les fonctionnalités de
modélisation plus
avancées nécessitent
d’être émulées
• Facile à générer depuis
un modèle en étoile
Tabulaire Multidimensionnel

5
• Nécessite la compréhension
des concepts
multidimensionnels. Plus
complexe à prendre en main.
• Les solutions avancées sont
encore plus complexes.
• Idéal pour des solutions
purement OLAP, mettant en jeu
des calculs complexes (SCOPE,
jeux nommés, assignments,
membres calculés…)
• Basé sur des formules Excel.
Relativement simple à
appréhender.
• L’appréhension des concepts
de contexte de ligne, de filtre,
de CALCULATE prend plus de
temps.
• Colonnes calculées, mais il
n’existe pas d’équivalents strict
aux membres calculés ou aux
jeux nommés.
DAX MDX

• In-Memory
• Stockage en mémoire qui
compresse classiquement 10x
les données
• Excellentes performances par
défaut sans besoin de tuning
• Volume de données limité par
la mémoire du serveur
• DirectQuery
• Les requêtes DAX sont
transcrites en SQL
• Ne supporte que SQL Server
• MOLAP
• Stockage sur disque avec une
compression 3x
• Du tuning est requis pour
gérer la montée en cache et les
agrégations
• Le support du paging permet
de gérer jusqu’à plusieurs TB
• ROLAP
• Les requêtes MDX sont
transcrites en SQL
• Support de la plupart des
bases de données
relationnelles accessibles en
OLE DB
5

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