Este documento presenta una introducción al modelo tabular de SQL Server Analysis Services 2012. Explica las diferencias entre los modelos tabular y multidimensional, incluyendo características como dimensiones, métricas, lenguajes de consulta y almacenamiento de datos. También compara ambos modelos en términos de tiempo de desarrollo, escalabilidad, rendimiento y herramientas de cliente. Finalmente, ofrece consejos sobre factores a considerar al seleccionar un modelo, como esfuerzo, presupuesto y requisitos técnicos y de negocio.
3. Expositor
Ing. Ahias Portillo, MCT, MCITP DBA, BI
Evangelista y conferencista latinoamericano de
Sql Server, con mas de 7 años de experiencia en
el desarrollo de soluciones BI.
portillo.ahias@Outlook.com.
6. Objetivos de la sesión
Definición de conceptos
SSAS Tabular vs Multidimensional
Demostración.
7. ¿Por qué utilizar Base de datos Analíticas?
Mejores Tiempos de
respuestas.
Entrega de datos en
lenguaje natural.
Self-Services.
Funcionalidades de
navegación (Jerarquías),
KPI.
Minería de datos.
8. ¿Qué es SSAS?
BISM (2012)
Business Intelligence Semantic Model
UDM (2005-2008 R2)
Unified Dimensional Model
Multidimensional Model
Data Mining Model
Tabular Model
9. ¿Evolución de SSAS?
OLAP
Services
Sql Server 7
Sql Server 2000
Sql Server
Analysis Services
Sql Server 2005
Sql Server 2008
Sql Server 2008 R2
Sql Server 2012
Power Pivot
(Excel -SP)
Tabular
Model
10. ¿Preguntas comunes ?
El Tabular Model sustituye el modelo
multidimensional o solo es una mejora de
Power Pivot.
Debería desarrollar solo modelos Tabulares.
Quien es mas rápido los modelos en
memoria o los MOLAP.
El desarrollo en Tabular Model es mas
sencillo. Pero solo conocemos de
Dimensiones, Hechos y MDX.
11. ¿Que es BISM?
BISM es un concepto.
Es un modelo de datos que los usuarios pueden
consultar.
No necesitas comprender la complejidad de los
repositorios de datos.
BISM provee:
Modelo de datos
Lógica de negocio y Consultas
Acceso a datos.
Se puede implementar en 3 tecnologías:
MOLAP
SSAS Tabular Mode
PowerPivot
12. ¿Que es Multidimensional Model?
OLAP DB
Dimensiones
Hechos
Almacenamiento optimizado para análisis
MDX
Modelos MOLAP, ROLAP y HOLAP.
Agregaciones.
13. ¿Que es Tabular Model?
Nuevo Motor DB
Tabular Mode
Column Store
In-Memory
Compresión
Copia de todos los datos al Tabular model
Direct SQL
Querys transformados a SQL, ejecutando
directamente al motor relacional de Sql Server.
Es la versión ROLAP del Tabular Model.
16. ¿SSAS Tabular vs Multidimensional?
Tabular
Menores tiempos de
desarrollo.
Alto rendimiento.
Características
limitadas.
Principal
almacenamiento es
Memoria.
Disponible en ediciones
BI y Empresarial.
Multidimensional
Modelo basado en
Dimensiones y hechos.
Soporte para cubos de
gran volumen.
Principal
almacenamiento es
disco duro.
Disponibles en todas
las ediciones
comerciales.
17. Tabular Model - Dimensiones
Solo una relación
puede estar activa
por tabla.
Alto rendimiento en
dimensiones de
millones de registros.
Una dimensión es
una tabla.
18. Tabular Model - Métricas
Sum, min, max,
count, distinct count o
expresiones
complejas de DAX.
Una tabla puede
contener atributos y
métricas.
19. ¿SSAS Tabular vs Multidimensional?
Feature
group
Decision
criteria
Multidimensional/
Tabular
Multidimensional
modeling
Tabular
modeling
Time to solution / Longer time to
solution.
Shorter time to
solution.
Learning curve
/
Dimensional
modeling and MDX
language create a
steeper learning
curve but natively
provide more
complex
capabilities.
Relational
modeling and
Excel-like DAX
language create
a less steep
learning curve
but complex
capabilities may
require
sophisticated
DAX
expressions.
Data model Data
relationships
/
One-to-many.
Many-to-many.
Reference
relationships must
be explicitly
modeled.
One-to-many.
Many-to-many
requires DAX
expressions.
Modeling table
relationships
creates reference
relationships.
20. ¿SSAS Tabular vs Multidimensional?
Feature
group
Decision
criteria
Multidimensional/
Tabular
Multidimensional
modeling
Tabular
modeling
Data model Hierarchies
/
Native support for
standard, ragged,
and parent-child
hierarchies
Native support for
standard
hierarchies. Parent-
child hierarchies
require DAX
expressions.
Data model Additional data
modeling
features /
Perspectives,
translations, actions,
drillthrough, stored
procedures, and
write-back.
Perspectives and
drillthrough.
Business logic Calculation
language / MDX DAX
Business logic Calculations
/
Native support for
common and
complex calculations.
Native support for
common and many
complex
calculations.
21. ¿SSAS Tabular vs Multidimensional?
Feature
group
Decision
criteria
Multidimensional/
Tabular
Multidimensional
modeling
Tabular
modeling
Business logic Aggregation
functions
/
Sum, Count, Min,
Max, Distinct Count,
None, ByAccount,
AverageOfChildren,
FirstChild,
LastChild,
FirstNonEmpty, and
LastNonEmpty.
Sum, Count, Min,
Max, Average,
DistinctCount, and
various time
intelligence
functions like
FirstDate, LastDate,
OpeningBalanceMo
nth, and
ClosingBalanceMon
th.
Business logic Hierarchy logic
/
Functions to
navigate standard
and parent-child
hierarchies.
DAX functions to
navigate parent-
child hierarchies,
DAX expressions to
implement logic in
standard
dimensions.
Hierarchy logic
generally more
difficult using DAX.
22. ¿SSAS Tabular vs Multidimensional?
Feature
group
Decision
criteria
Multidimensional/
Tabular
Multidimensional
modeling
Tabular
modeling
Business logic KPIs
/
Actual, goal, status,
and trend with
graphical indicators
Actual, goal, and
status with graphical
indicators.
Business logic Currency
conversion
/
Supports multi-
currency conversion
using the Business
Intelligence Wizard.
Implement using
DAX expressions.
Data access and
storage
Scale
/
Extremely large
scale (multi-
terabyte)
Large Scale (Billions
of records)
Data access and
storage
Performance
/
Indexes and
preaggregated
measure values
stored on disk.
Dimension data and
query results
cached in memory.
Approximately 3x
data compression.
In memory column-
based data storage.
Approximately 10x
data compression.
23. ¿SSAS Tabular vs Multidimensional?
Feature
group
Decision
criteria
Multidimensional/
Tabular
Multidimensional
modeling
Tabular
modeling
Data access
and storage
Data sources
/
Relational databases. Relational
databases, Excel,
Text, OData feeds,
Azure Data Market,
Analysis Services.
Data access
and storage
Query
language /
MDX DAX
MDX (In-Memory
mode only)
Data access
and storage
Data storage
/
MOLAP - Dimension,
fact, and aggregated data
stored on disk. Dimension
data and query results
cached in memory.
ROLAP – Dimension,
fact, and aggregated data
stored in a relational
database.
In-Memory - All data
cached in memory
utilizing column-
oriented xVelocity
analytics engine
DirectQuery – Data
stored in SQL
Server 2012.
24. ¿SSAS Tabular vs Multidimensional?
Feature
group
Decision
criteria
Multidimensional/
Tabular
Multidimensional
modeling
Tabular
modeling
Data access and
storage
Data
compression / Typically 3x. Typically 10x.
Data access and
storage
Client tools
/
Excel, Reporting
Services, Microsoft
PerformancePoint,
and other third-party
client tools.
Reporting Services
Power View
supported in future
SQL Server
versions.
Reporting Services
Power View, Excel,
Reporting Services,
PerformancePoint,
and other third-party
client tools.
25. ¿SSAS Tabular vs Multidimensional?
(Microsoft, Choosing a Tabular or Multidimensional Modeling Experience in SQL Server 2012 Analysis
Services)
Feature
group
Decision
criteria
Multidimensional/
Tabular
Multidimensional
modeling
Tabular
modeling
Data access
and storage
Programmability
/
XMLA, ASSL,
ADOMD.NET,
MSOLAP, AMO,
Windows PowerShell
for AMO. Developed
for use with
multidimensional
models.
XMLA, ASSL,
ADOMD.NET,
MSOLAP, AMO,
PowerShell for
AMO. Available but
less intuitive for use
with tabular models.
Security Security
/
Dimension member
and cell-level security.
Dynamic Security.
Row-level security.
Dynamic Security.
27. ¿Qué debo considerar?
Esfuerzo requerido en el desarrollo.
Presupuesto.
Hardware.
Requerimientos de datos en tiempo real.
Herramientas de cliente.
Requerimientos del negocio.
28. ¿Qué debo considerar?
Tiempo.
Tabular Model puede brindar desarrollos en
menos tiempo.
Modelo de procesamiento y la optimización de
querys pueden mejorar tiempos de respuesta.
Presupuesto.
Solo disponible en versiones Empresarial y BI.
Tiempo = Dinero
Hardware.
El core del este modelo es la memoria.