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Nuevos escenarios BI con SQL Server 2014

  • 1. Foro Microsoft Big Data y Analytics Filtrar > Decidir > Acertar Nunca fue más fácil
  • 2. Nuevos escenarios BI gracias a SQL Server 2014 Rubén Pertusa López (rpertusa@solidq.com) Data Platform Architect – SolidQ , MAP, MCSA @rpertusa Miguel Egea(megea@solidq.com) Mentor – SolidQ , MVP, MCSE @miguelEgea
  • 3. Objetivos de la charla 3 • Repasar las diferentes novedades de SQL Server 2014 y ver escenarios donde aplicarlas en nuestras arquitecturas BI • Dar nuevos usos a técnicas tradicionales del mundo BI gracias a SQL Server 2014
  • 4. Agenda 4 • ¿ Novedades en SQL Server 2014 Business Intelligence ? • DAXMD • Escenarios de integración de datos • Escenarios de análisis de datos en tiempo real • Conclusiones y Preguntas
  • 5. Novedades para BI 5 Nosotros también tenemos novedades!  • Directas ‐ DAXMD • Indirectas… (todo relacional ) ‐ InMemory OLTP ‐ Indices columnares ‐ Transacciones diferidas, Escenarios Híbridos, etc
  • 7. De SSAS 2012 a SSAS 2014 7 Multidimensional Excel, SSRS, PPS, etc. Bases de datos LOB Aplicaciones Archivos OData Feeds Tabular Analysis Services Origenes de datos Herramientas cliente Power View MDX DAX
  • 8. Power View (SSRS) soporta Metadata CSDL v1 Primer release final de DAXMD v1 La historia completa de DAXMD Versión Preview del motor DAXMD 20122008 R2 Power View (SSRS) soporta nueva Metadata Cambios en la sintaxis Motor DAXMD en Formula Engine RTM 2014 RTM DAXMD Preview 2012 SP1 CU4
  • 9. DAXMD llega a SSAS Multi RTM 9 Analysis Services Arquitectura interna Motor de consultas Motor de almacenamiento Soporte MDX Soporte DAX Consulta MDX Consulta DAX MOLAP ROLAP
  • 10. Algunas consideraciones… 10 • Mejores tiempos de consulta en informes de detalle con consultas DAX • Menor complejidad que las consultas MDX • Soportado ‐ Soporta propiedades avanzadas de Reporting ‐ SCOPEs, Métricas, Time intelligence, Jerarquías… • No soportado ‐ Seguridad a nivel de celda ‐ Algunas funciones DAX, Algunos formatos, Acciones…
  • 11. Correspondencia Multidimensional - Tabular 11 Objetivo Multidimensional Objeto correspondiente en Tabular Cubo Modelo Dimensión Tabla Atributos (Claves y Nombres) Columnas Grupo de Medidas Tabla Medida Medida Medida calculada Medida en una tabla “Measures” Relación entre Grupo de Medidas -> Dimension Relación entre tablas Perspectiva Perspectiva KPI KPI Jerarquías de Usuario o Padre-Hijo Jerarquías
  • 12.
  • 14. Novedades SQL 2014 aplicables 14 • Nuevo motor In-Memory OLTP (a.k.a. Hekaton) ‐ Tablas en memoria SCHEMA_ONLY y SCHEMA_DATA ‐ Nuevas estructuras de datos latch-free ‐ Procedimientos almacenados compilados • Transacciones diferidas • Índices columnares clustered
  • 15. El tiempo real en BI 15 BI en tiempo real es el proceso de entregar la información sobre operaciones de negocio a medida que ocurren. Tiempo real significa latencia cercana a cero y acceso a la información siempre que sea requerido. Real Time Business Intelligence for the Adaptive Enterprise Azvine, B. ; Cui, Z. ; Nauck, D.D. ; Majeed, B. 3rd IEEE International Conference on Enterprise Computing, E-Commerce and E-Services (EEE 2006)
  • 16. El tiempo real en BI Dos variables • Latencia • Tiempo de consulta DatoDisponible Paraconsulta Latencia Tiempo de Consulta
  • 17. Proceso de nuevos datos 17 DB DW Cubo Carga Inc. DataQuality Procesado Recons. Índices Recons. Índices ModeladoETL Latencia T. Consulta Usuario Nuevos Datos Datos Disponibles 30 min 1 min 15 min1 min 10 seg Bloqueos I/O Red Staging Validar Carga Total
  • 18. Tiempo real en ETL 18 Objetivo: Reducción de la latencia en la carga de datos Optimizaciones Staging • Entrada / Salida (IO) • Eliminar bloqueos Datos carga ETL Staging SCHEMA_ONLY Data WareHouse Transformaciones nativamente compiladas
  • 19.
  • 21. Tiempo real en SSAS Objetivo: Reducción de la latencia del dato + Tiempo de consulta óptimo Optimizaciones SSAS • Particiones ROLAP/DirectQuery • Indices Columnares Clustered • Estrategia de particiones DW CuboProcesado Usuario Datos Disponibles
  • 22. Cuidado con la cache Multidimensional 22 Analysis Services Arquitectura interna Motor de consultas Motor de almacenamiento Soporte MDX Soporte DAX Consulta MDX Consulta DAX MOLAP ROLAP Caché Caché
  • 23. Aprovechando la cache SSAS Multi 23 • Definir la propiedad SLICE • Deshabilitando la cache SIEMPRE ‐ Propiedad “Real Time Olap=True” en la CS • Deshabilitando la cache cuando se actualiza el origen ‐ Caché Proactiva ROLAP
  • 24.
  • 25. ¿Mejoras en funciones MDX? 25 El caso del Distinct Count • Calculo complejo para el motor analítico Propiedad “EnableRolapDistinctCountOnDataSource” • Novedad en SSAS 2012 • Una sola partición ROLAP • Origen SQL Server
  • 26.
  • 27. Motor DAX Tablas InMemory para Staging Data Warehous e Tiempo Real con ROLAP e Indices Columnare s Mejoras Distinct Count
  • 29. Únete a PASS Spain Comunidad Española de SQL Server • Noticias • Webcasts • Charlas • Foro, dudas… https://www.facebook.com/PASSspanish
  • 30.
  • 31. SolidQ Summit Madrid 2014 20, 21, 22 Mayo 2014 • 2 Tracks SQL,BI ,Big Data • 3 jornadas • 30 sesiones técnicas • Mentores de SolidQ http://summit.solidq.com http://www.gusenet.org 23 charlas variadas BI, SQL, C#, MVC, angular, Javascript, Kinect, NancyFx, Dev, …

Notas del editor

  1. Hay dos puntos fundamentales para conseguir mejorar los tiempos de latencia: Mejorar el sistema de entrada y salida (mejor dispositivo de almacenamiento y mejor sistema de obtención de datos – procedimientos almacenados nativamente compilados- )Reducir el latching (protección de datos mientras se está escribiendo) para poder insertar en paralelo y aumentar la ratio de filas insertadas/segundoAdemás, usando transformaciones dentro de procedimientos nativamente compilados reducimos la carga de procesador y aceleramos el proceso de ciertas fases muy comunes en cargas incrementales de DWH (Agregados, filtrados, ordenaciones, etc.)
  2. Mismo escenario (origen rápido -> tabla intermedia -> output a tabla final) Volcado incremental a la tabla DW con SSIS y con SP compilado, comparar rendimiento.Limitaciones de In-Memory OLTP: Nos quedamos sin memoria  Purgador de datos, va volcando los top N a tabla en discoCon schemaonly el dato se volatiliza cuando se cae el servicio o reiniciamos (pero si solo queremos la tabla para staging, nos vale
  3. IO mejorada: al no tocar disco ni para hacer logging de las inserciones optimizamos muchísimo el throughputSin bloqueos podemos aumentar la concurrencia al insertar aumentando el ratio de filas / segundo y no tener miedo a leer mientras seguimos insertando (acercarnos al real time OLAP)Si las transformaciones que en SSIS penalizarían mucho el rendimiento (bloqueantes) las hacemos ya en memoria y además con procedimientos nativamente compilados ganamos en el proceso de ETL propiamente dichoHay que tener en cuenta las restricciones de memoria, pero no más que si hablamos de un proceso ETL con SSIS, por ejemplo, que también puede fallar o ralentizarse muchísimo por falta de memoria.