Nivel 300- Intermedio




Primeros pasos en SQL 2005 AS y MDX

      Consultas MDX y Expresiones MDX
     Miguel Egea Gómez / Salvador Ramos
     Solid Quality Mentors / www.helpdna.net
                   SQL Server MVPs
                         1
Sistemas relacionales vs Sistemas OLAP

• Sistemas Relacionales
  • Tablas: Información en 2 dimensiones
       – Consultas estáticas
       – Lentas si leen muchos datos
       – Nuevos informes necesitan desarrollo

• Sistemas OLAP (multidimensionales)
  • Cubos: Información en N dimensiones                                cubos
       – Consultas dinámicas                                           SSAS
                                                                          cubos
                                                                          SSAS
                                                                             cubos
       – Información al instante                                             SSAS
                                                                               CUBOS
       – El usuario diseña con facilidad y flexibilidad sus informes




                                          2
Tecnologías OLTP vs OLAP

• OnLine Transaction Processing
  • Sistemas transaccionales, enfocados a gestionar un gran
      número de transacciones concurrentes
  •   Permiten insertar, actualizar, borrar y consultar una
      pequeña cantidad de registros
• OnLine Analytical Processing
  • Enfocados al análisis de grandes cantidades de datos
  • Proporcionan respuestas rápidas y complejas



                                    3
Tecnologías OLTP vs OLAP (II)

            OLTP                          OLAP
• Orientado a lo operativo     • Orientado a temas
  (procesos)
• Predomina la actualización   • Predomina la consulta.
• Se accede a pocos              Datos históricos
  registros                    • Procesos masivos, se
                                 accede a muchos registros
• Datos altamente              • Datos Denormalizados
  normalizados
• Estructura relacional        • Estructura
                                 multidimensional
• Rápidos tiempos de           • Respuesta masiva, no
  respuesta.                     inmediata
• Estructura estática          • Estructura dinámica,
                                 abundantes cambios
                                4
Sistemas transaccionales

• Reporting sobre el relacional

        ERP




        CRM




        Otros




                              5
Sistemas OLAP con Datawarehouse


                            Otros
                      CRM
            ERP


                                            Informes de usuario
                                             Informes analíticos

                data                                    SSRS
 E.T.C.L.   Warehouse                                    Excel
   (SSIS)   (relacional)                            Sharepoint
                                                     BI Portal,
                                        Performance Point 2007
                                                     Proclarity
                                                      Otros…
             cubos
            (SSAS)




                                    6
Datawarehouse

• Almacén de datos procedentes de los sistemas OLTP.
 Repositorio colectivo.
• Almacén “relacional” de datos centralizado
• Datos organizados en grupos temáticos
• Los datos son:
  • Consistentes
  • Depurados
  • Históricos (no volátiles)
• Suministra datos rápida y eficientemente
• Datamarts
                                7
Construyendo un DW



 ERP
                    Area Intermedia 1

         E.T.C.L.
           (SSIS)
                                                           data
                                            E.T.C.L.   Warehouse
 CRM                Area Intermedia 2
                                              (SSIS)   (relacional)

         E.T.C.L.
           (SSIS)



 Otros




                                        8
Y si no puedo construir un DW …

• No puedo utilizar OLAP ?

• SI QUE PUEDO !!! Y debo hacerlo
                          Otros
                    CRM
             ERP
                                          Informes de usuario
                                           Informes analíticos

                                                      SSRS
PROCESAR                                               Excel
                                                  Sharepoint
                                                   BI Portal,
                                      Performance Point 2007
                                                   Proclarity
            cubos
                                                    Otros…
           (SSAS)



                                  9
Arquitectura Modelo

• La respetamos ???




                      10
Arquitectura Realista




                        11
Arquitectura Propuesta




                                   SQL Server 2005
                                   Servicios Análisis

                              Universal Data Model (UDM)




                         12
BBDD Multidimensionales

• La unidad de almacenamiento es el cubo (en los
 SGDBR es la tabla)



      cubos
      SSAS
         cubos
         SSAS
            cubos
            SSAS
               CUBOS




                           13
Cubos                                               Tabla de
                                         Producto   Hechos     Cliente
                                            Id                    Id
                                         Nombre                Nombre
                                         Tamaño                Provincia
                                            …                     …



 • Tabla de Hechos                                             Tiempo

   • Claves externas
                                                                Fecha
                                                                 Año


   • Medidas
                                                                 Mes
                                                                  Dia


 • Dimensiones
                                                                  …




                                                               Producto1
                       Producto1
                                                               Producto2
                       Producto2
                                                               Producto 3
                       Producto 3



                                    14
Cubos, dimensiones y medidas

Mostrar las ventas de                                             Articulos
                                                         PC’s
      Portátiles
 Durante el año 2006                                     Portátiles
     En Murcia                            27 Unidades    Periféricos
                                      28.300€ Importe
  Geografía                             26.300€ Costo    Monitores
                 Madrid                  2.000€ Benef.
                                                         Cableado
              Barcelona
          Murcia
          Murcia

                          03     04        05   06
                                                 06
                               Tiempo
                                      15
Dimensiones

• Jerarquías y niveles
     o Tiempo (año, trim, mes, dia)
     o Geografía (país, prov, poblac)
     o Artículo (fam, grupo, art)
• Agregaciones
  • Son sumas precalculadas de los
    datos para acelerar el tiempo de
    respuesta
• Miembros                                   Producto1

                                             Producto2

                                             Producto 3


                                        16
Medidas y Miembros calculados
• Medidas
  • Conjunto de valores de una columna de la tabla de hechos
    del cubo
• Miembros calculados
  • Medidas calculadas mediante una fórmula MDX



• Os dejo con Miguel 


                              17
¿AS 2005 y MDX Para qué?

• AS 2005 vs AS 2000
  • Grupos de medidas
     o ¡Vaya por fin más de un distinct count!
  • Arquitectura Cliente servidor, y multiples entornos
     o ¡Nada de cambiar directamente en producción!
• ¿MDX para que?
  • Campos calculados
  • Comparativas
  • Acumulados


                                      18
Creando un cubo

• Data Sources, ¿Qué representan?
• Data Sources Views
  • ¿Qué es lo del UDM?
  • Data Sources Views en detalle
     o Cálculos. Joins y vistas
• Que pinta XML en todo esto y porque está bien que
 lo usemos




                                  19
El Asistente para la creación de cubos

• No lo hace todo, pero casi 
• Dimensiones
• Jerarquias
• Medidas y grupos de medidas
• Todo esto está muy bien, y ahora … ¿qué?




                            20
DEMOSTRACIÓN
Creando un cubo
La dimensión tiempo




                      21
Más cosas interesantes

•   Acumulados
•   Periodos paralelos
•   % de crecimiento entre periodos
•   % aporte a la dimensión




                               22
DEMOSTRACIÓN
Acumulados
Periodos paralelos
% crecimiento
% aporta a la dimensión




                          23
¿Preguntas?




      Salvador Ramos            Miguel Egea Gómez
   webmaster@helpdna.net        megea@solidq.com

                           24

Analisys services 2005 cubos olap con o sin data warehouse

  • 1.
    Nivel 300- Intermedio Primerospasos en SQL 2005 AS y MDX Consultas MDX y Expresiones MDX Miguel Egea Gómez / Salvador Ramos Solid Quality Mentors / www.helpdna.net SQL Server MVPs 1
  • 2.
    Sistemas relacionales vsSistemas OLAP • Sistemas Relacionales • Tablas: Información en 2 dimensiones – Consultas estáticas – Lentas si leen muchos datos – Nuevos informes necesitan desarrollo • Sistemas OLAP (multidimensionales) • Cubos: Información en N dimensiones cubos – Consultas dinámicas SSAS cubos SSAS cubos – Información al instante SSAS CUBOS – El usuario diseña con facilidad y flexibilidad sus informes 2
  • 3.
    Tecnologías OLTP vsOLAP • OnLine Transaction Processing • Sistemas transaccionales, enfocados a gestionar un gran número de transacciones concurrentes • Permiten insertar, actualizar, borrar y consultar una pequeña cantidad de registros • OnLine Analytical Processing • Enfocados al análisis de grandes cantidades de datos • Proporcionan respuestas rápidas y complejas 3
  • 4.
    Tecnologías OLTP vsOLAP (II) OLTP OLAP • Orientado a lo operativo • Orientado a temas (procesos) • Predomina la actualización • Predomina la consulta. • Se accede a pocos Datos históricos registros • Procesos masivos, se accede a muchos registros • Datos altamente • Datos Denormalizados normalizados • Estructura relacional • Estructura multidimensional • Rápidos tiempos de • Respuesta masiva, no respuesta. inmediata • Estructura estática • Estructura dinámica, abundantes cambios 4
  • 5.
    Sistemas transaccionales • Reportingsobre el relacional ERP CRM Otros 5
  • 6.
    Sistemas OLAP conDatawarehouse Otros CRM ERP Informes de usuario Informes analíticos data SSRS E.T.C.L. Warehouse Excel (SSIS) (relacional) Sharepoint BI Portal, Performance Point 2007 Proclarity Otros… cubos (SSAS) 6
  • 7.
    Datawarehouse • Almacén dedatos procedentes de los sistemas OLTP. Repositorio colectivo. • Almacén “relacional” de datos centralizado • Datos organizados en grupos temáticos • Los datos son: • Consistentes • Depurados • Históricos (no volátiles) • Suministra datos rápida y eficientemente • Datamarts 7
  • 8.
    Construyendo un DW ERP Area Intermedia 1 E.T.C.L. (SSIS) data E.T.C.L. Warehouse CRM Area Intermedia 2 (SSIS) (relacional) E.T.C.L. (SSIS) Otros 8
  • 9.
    Y si nopuedo construir un DW … • No puedo utilizar OLAP ? • SI QUE PUEDO !!! Y debo hacerlo Otros CRM ERP Informes de usuario Informes analíticos SSRS PROCESAR Excel Sharepoint BI Portal, Performance Point 2007 Proclarity cubos Otros… (SSAS) 9
  • 10.
    Arquitectura Modelo • Larespetamos ??? 10
  • 11.
  • 12.
    Arquitectura Propuesta SQL Server 2005 Servicios Análisis Universal Data Model (UDM) 12
  • 13.
    BBDD Multidimensionales • Launidad de almacenamiento es el cubo (en los SGDBR es la tabla) cubos SSAS cubos SSAS cubos SSAS CUBOS 13
  • 14.
    Cubos Tabla de Producto Hechos Cliente Id Id Nombre Nombre Tamaño Provincia … … • Tabla de Hechos Tiempo • Claves externas Fecha Año • Medidas Mes Dia • Dimensiones … Producto1 Producto1 Producto2 Producto2 Producto 3 Producto 3 14
  • 15.
    Cubos, dimensiones ymedidas Mostrar las ventas de Articulos PC’s Portátiles Durante el año 2006 Portátiles En Murcia 27 Unidades Periféricos 28.300€ Importe Geografía 26.300€ Costo Monitores Madrid 2.000€ Benef. Cableado Barcelona Murcia Murcia 03 04 05 06 06 Tiempo 15
  • 16.
    Dimensiones • Jerarquías yniveles o Tiempo (año, trim, mes, dia) o Geografía (país, prov, poblac) o Artículo (fam, grupo, art) • Agregaciones • Son sumas precalculadas de los datos para acelerar el tiempo de respuesta • Miembros Producto1 Producto2 Producto 3 16
  • 17.
    Medidas y Miembroscalculados • Medidas • Conjunto de valores de una columna de la tabla de hechos del cubo • Miembros calculados • Medidas calculadas mediante una fórmula MDX • Os dejo con Miguel  17
  • 18.
    ¿AS 2005 yMDX Para qué? • AS 2005 vs AS 2000 • Grupos de medidas o ¡Vaya por fin más de un distinct count! • Arquitectura Cliente servidor, y multiples entornos o ¡Nada de cambiar directamente en producción! • ¿MDX para que? • Campos calculados • Comparativas • Acumulados 18
  • 19.
    Creando un cubo •Data Sources, ¿Qué representan? • Data Sources Views • ¿Qué es lo del UDM? • Data Sources Views en detalle o Cálculos. Joins y vistas • Que pinta XML en todo esto y porque está bien que lo usemos 19
  • 20.
    El Asistente parala creación de cubos • No lo hace todo, pero casi  • Dimensiones • Jerarquias • Medidas y grupos de medidas • Todo esto está muy bien, y ahora … ¿qué? 20
  • 21.
  • 22.
    Más cosas interesantes • Acumulados • Periodos paralelos • % de crecimiento entre periodos • % aporte a la dimensión 22
  • 23.
  • 24.
    ¿Preguntas? Salvador Ramos Miguel Egea Gómez webmaster@helpdna.net megea@solidq.com 24