Este documento presenta una introducción a la optimización de modelos multidimensionales en SSAS. Explica que la mejora del desempeño depende de cuatro aspectos: hardware, sistema operativo, servicios de Analysis Services y diseño. Describe brevemente mejoras en la configuración del sistema operativo, servicios de SSAS, hardware y diseño de cubos y dimensiones que pueden optimizar el desempeño. El orador ofrece su experiencia para ayudar con la optimización.
Este documento compara los modelos multidimensionales y tabulares de Analysis Services. Explica que el modelo multidimensional requiere un diseño dimensional y es más complejo de aprender, mientras que el modelo tabular es más simple y amigable. También indica que el modelo multidimensional es mejor para grandes volúmenes de datos precalculados, mientras que el tabular es mejor para grandes volúmenes de datos en memoria y no requiere agregaciones. Finalmente, concluye que el modelo a elegir depende de factores como el tiempo disponible, complejidad del modelo y neces
Recuperación ante desastres y continuidad del negocio con Azure SQL DatabaseJoseph Lopez
La continuidad de un negocio implica el diseño, la implementación y la ejecución de todas las aplicaciones que hoy en día sirven de operabilidad en las compañías bajo cualquier escenario de negocio, de manera que las mismas sean resistentes a los eventos de interrupción, planeados o no planeados, que provocan la pérdida permanente o temporal de la capacidad de cualquiera aplicación para realizar efectivamente su función empresarial. Entre los eventos no planeados se incluyen desde los errores humanos hasta las interrupciones permanentes o temporales, pasando por los desastres regionales que pueden provocar la pérdida a gran escala de la instalación en una determinada región de Azure. Los eventos planificados incluyen la reimplementación de la aplicación en una región diferente, la aplicación de actualizaciones de aplicaciones, etc. El objetivo de la continuidad del negocio es que su aplicación siga funcionando durante estos eventos con un impacto mínimo en la función empresarial que desempeña. En la presente sesión, estaré impartiendole de forma sencilla cuáles deberían ser las herramientas y sus respectivos tips para mantener en perfecto estado de ejecución, las bases de datos SQL Database en Azure de cualquier escalabilidad ante cualquier escenario de desastre.
Este documento resume las principales características y conceptos de SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS). SSAS permite el almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos multidimensionales para facilitar la toma de decisiones. Ofrece capacidades OLAP y de minería de datos utilizando un modelo de datos unificado que combina las tecnologías relacionales, multidimensionales e híbridas. El documento también describe conceptos como cubos, dimensiones, jerarquías, medidas y la arquitectura de SSAS.
Analysis of Variance (ANOVA) is a generalized statistical
technique used to analyze sample variances to obtain information on comparing multiple
population means.
El documento presenta una introducción a los conceptos de aprendizaje automático, análisis predictivo e Internet de las Cosas. Explica brevemente las técnicas de aprendizaje automático como minería de datos y aprendizaje profundo, y describe cómo Azure Machine Learning puede usarse para construir y publicar modelos predictivos basados en datos. También resume las capacidades de Azure para conectar, almacenar y analizar datos de dispositivos IoT de forma escalable y segura.
Este documento presenta una introducción a la optimización de modelos multidimensionales en SSAS. Explica que la mejora del desempeño depende de cuatro aspectos: hardware, sistema operativo, servicios de Analysis Services y diseño. Describe brevemente mejoras en la configuración del sistema operativo, servicios de SSAS, hardware y diseño de cubos y dimensiones que pueden optimizar el desempeño. El orador ofrece su experiencia para ayudar con la optimización.
Este documento compara los modelos multidimensionales y tabulares de Analysis Services. Explica que el modelo multidimensional requiere un diseño dimensional y es más complejo de aprender, mientras que el modelo tabular es más simple y amigable. También indica que el modelo multidimensional es mejor para grandes volúmenes de datos precalculados, mientras que el tabular es mejor para grandes volúmenes de datos en memoria y no requiere agregaciones. Finalmente, concluye que el modelo a elegir depende de factores como el tiempo disponible, complejidad del modelo y neces
Recuperación ante desastres y continuidad del negocio con Azure SQL DatabaseJoseph Lopez
La continuidad de un negocio implica el diseño, la implementación y la ejecución de todas las aplicaciones que hoy en día sirven de operabilidad en las compañías bajo cualquier escenario de negocio, de manera que las mismas sean resistentes a los eventos de interrupción, planeados o no planeados, que provocan la pérdida permanente o temporal de la capacidad de cualquiera aplicación para realizar efectivamente su función empresarial. Entre los eventos no planeados se incluyen desde los errores humanos hasta las interrupciones permanentes o temporales, pasando por los desastres regionales que pueden provocar la pérdida a gran escala de la instalación en una determinada región de Azure. Los eventos planificados incluyen la reimplementación de la aplicación en una región diferente, la aplicación de actualizaciones de aplicaciones, etc. El objetivo de la continuidad del negocio es que su aplicación siga funcionando durante estos eventos con un impacto mínimo en la función empresarial que desempeña. En la presente sesión, estaré impartiendole de forma sencilla cuáles deberían ser las herramientas y sus respectivos tips para mantener en perfecto estado de ejecución, las bases de datos SQL Database en Azure de cualquier escalabilidad ante cualquier escenario de desastre.
Este documento resume las principales características y conceptos de SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS). SSAS permite el almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos multidimensionales para facilitar la toma de decisiones. Ofrece capacidades OLAP y de minería de datos utilizando un modelo de datos unificado que combina las tecnologías relacionales, multidimensionales e híbridas. El documento también describe conceptos como cubos, dimensiones, jerarquías, medidas y la arquitectura de SSAS.
Analysis of Variance (ANOVA) is a generalized statistical
technique used to analyze sample variances to obtain information on comparing multiple
population means.
El documento presenta una introducción a los conceptos de aprendizaje automático, análisis predictivo e Internet de las Cosas. Explica brevemente las técnicas de aprendizaje automático como minería de datos y aprendizaje profundo, y describe cómo Azure Machine Learning puede usarse para construir y publicar modelos predictivos basados en datos. También resume las capacidades de Azure para conectar, almacenar y analizar datos de dispositivos IoT de forma escalable y segura.
Cada vez más observamos la creciente necesidad de tomar decisiones en tiempo real. Nuestro negocio esta vivo y el tomar decisiones cuanto antes nos puede suponer una ventaja competitiva respecto al resto.
Durante la siguiente sesión vamos a explorar todas las mejoras que trae SQL Server 2014 y que podemos aprovechar para dar un empujón de velocidad a nuestro sistema de BI.
02 troubleshooting essentials sql server profiler - sql pass peruGuillermo Taylor
Este documento presenta una revisión de la metodología de troubleshooting de SQL Server utilizando SQL Profiler. Explica los conceptos clave de SQL Profiler como eventos, columnas y filtros, y cómo usarlo para monitorear el rendimiento, identificar consultas lentas y replicar problemas. También describe cómo correlacionar los datos de SQL Profiler con el Monitor de Sistema para analizar el impacto a nivel de servidor.
http://summit.solidq.com
Aprovecha las novedades en el motor SQL Server 2016 para analizar información operacional. ¿Y si no tengo 2016? ¿Qué estrategias puedo llevar a cabo?
Este documento compara las características de rendimiento, seguridad y escalabilidad de tres sistemas de gestión de bases de datos: Oracle 11g, DB2 y SQL Server R2. Analiza cada sistema individualmente en cada categoría y proporciona tablas comparativas. El objetivo es ayudar a los lectores a elegir el sistema más adecuado para sus necesidades.
El diseño físico de la base de datos describe la implementación de la base de datos en la memoria secundaria, incluyendo las estructuras de almacenamiento y métodos de acceso a los datos. Esto implica traducir el esquema lógico a uno implementable por el SGBD, diseñar las relaciones base, considerar índices y redundancias, y estimar el espacio en disco necesario. La seguridad y el rendimiento también se tienen en cuenta en este paso.
Este documento compara el rendimiento, la seguridad y la escalabilidad de tres sistemas de gestión de bases de datos: DB2, Oracle y SQL Server. Describe cómo cada uno optimiza el rendimiento a través de índices, diseño de consultas y organización física de datos. También compara las características de seguridad como autenticación y permisos de cada sistema. Finalmente, analiza la capacidad de escalabilidad de cada base de datos para admitir un mayor número de usuarios y datos.
Este documento compara las características de rendimiento, seguridad y escalabilidad de tres sistemas de gestión de bases de datos: Oracle 11g, DB2 y SQL Server 2008 R2. Describe brevemente cada una de estas características para los tres sistemas y proporciona tablas comparativas. El objetivo es analizar las fortalezas y debilidades de cada sistema en estas áreas clave.
Este documento presenta la tercera sesión de un curso sobre SQL Server. La sesión cubre procedimientos almacenados, consultas simples y complejas, e inserción, actualización y eliminación de datos. Explica conceptos como filtros, agrupaciones, subconsultas, tablas temporales y las diferencias entre DELETE y TRUNCATE.
24 HOP edición Español - Ssas multidimensional mejores practicas - Ahias Port...SpanishPASSVC
Este documento presenta las mejores prácticas para el diseño y desarrollo de soluciones multidimensionales en SSAS. Incluye temas como el uso de vistas para dimensiones y hechos, relaciones entre atributos, jerarquías, agregaciones, particionamiento, y los modelos MOLAP, ROLAP y HOLAP. También incluye demostraciones de estas técnicas y conceptos mediante el uso de SSAS.
Mejores prácticas de Data Warehouse con SQL ServerSpanishPASSVC
Este documento presenta varias mejores prácticas para el diseño y administración de data warehouses con SQL Server. Incluye estudios de caso de empresas como Microsoft AdCenter y Xbox Live que utilizan particionamiento, SSD y balanceo de carga para lograr escalabilidad. También recomienda usar un modelo de datos optimizado para consultas, limpiar datos durante ETL y adoptar un enfoque de "una sola verdad" de datos.
Este documento resume las principales novedades de SQL Server 2008 para desarrolladores. Entre ellas se incluyen mejoras en T-SQL como nuevos tipos de datos como fecha y hora, constructores de fila, parámetros de tabla, la sentencia MERGE y funciones de agrupación de conjuntos. También introduce nuevas características para el seguimiento y captura de cambios de datos.
desarroolo de bases de datos El tema de Excel es una base de datos o no, ya no es trascendencia, porque ya nos quedó claro que no. Excel no es base de datos, pero sí es la herramienta mejor posicionada para análisis de datos.
Cómo nos va a ayudar la tecnología de in memory en sql server 2014 para desem...SpanishPASSVC
Esta es una sesión en donde se detalla como esta tecnología nos puede ayudar a que el desempeño de bases de datos y de aplicaciones puede mejorar con la adopción y utilización de la misma. La sesión es “intensiva en demos” para reflejar lo dramático de los incrementos en desempeño al usar In-Memory.
Administrando SQL Server, mejores practicas para un DBASpanishPASSVC
DBA por accidente? A todos nos ha pasado que tenemos que administrar una base de datos sin tener nociones de que es ser un DBA, ven a esta charla para conocer consejos y mejores practicas para administrar tu SQL Server.
Qué es Inteligencia de Negocios, Qué es Azure BI, Gestión de la Información, ETLs, Herramientas de Análisis, Visualización de la Información, BI Entrenamientos - iT Synergy
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
Cada vez más observamos la creciente necesidad de tomar decisiones en tiempo real. Nuestro negocio esta vivo y el tomar decisiones cuanto antes nos puede suponer una ventaja competitiva respecto al resto.
Durante la siguiente sesión vamos a explorar todas las mejoras que trae SQL Server 2014 y que podemos aprovechar para dar un empujón de velocidad a nuestro sistema de BI.
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Este documento compara las características de rendimiento, seguridad y escalabilidad de tres sistemas de gestión de bases de datos: Oracle 11g, DB2 y SQL Server 2008 R2. Describe brevemente cada una de estas características para los tres sistemas y proporciona tablas comparativas. El objetivo es analizar las fortalezas y debilidades de cada sistema en estas áreas clave.
Este documento presenta la tercera sesión de un curso sobre SQL Server. La sesión cubre procedimientos almacenados, consultas simples y complejas, e inserción, actualización y eliminación de datos. Explica conceptos como filtros, agrupaciones, subconsultas, tablas temporales y las diferencias entre DELETE y TRUNCATE.
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Mejores prácticas de Data Warehouse con SQL ServerSpanishPASSVC
Este documento presenta varias mejores prácticas para el diseño y administración de data warehouses con SQL Server. Incluye estudios de caso de empresas como Microsoft AdCenter y Xbox Live que utilizan particionamiento, SSD y balanceo de carga para lograr escalabilidad. También recomienda usar un modelo de datos optimizado para consultas, limpiar datos durante ETL y adoptar un enfoque de "una sola verdad" de datos.
Este documento resume las principales novedades de SQL Server 2008 para desarrolladores. Entre ellas se incluyen mejoras en T-SQL como nuevos tipos de datos como fecha y hora, constructores de fila, parámetros de tabla, la sentencia MERGE y funciones de agrupación de conjuntos. También introduce nuevas características para el seguimiento y captura de cambios de datos.
desarroolo de bases de datos El tema de Excel es una base de datos o no, ya no es trascendencia, porque ya nos quedó claro que no. Excel no es base de datos, pero sí es la herramienta mejor posicionada para análisis de datos.
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Similar a SQLSaturday 322 Guatemala 2014 Cubes Performance (20)
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
Minería de Datos e IA Conceptos, Fundamentos y Aplicaciones.pdfMedTechBiz
Este libro ofrece una introducción completa y accesible a los campos de la minería de datos y la inteligencia artificial. Cubre todo, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R.
También aborda cuestiones críticas de ética y responsabilidad en el uso de estas tecnologías, discutiendo temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y transparencia.
El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su área de especialización.
Este documento ha sido elaborado por el Observatorio Ciudadano de Seguridad Justicia y Legalidad de Irapuato siendo nuestro propósito conocer datos sociodemográficos en conjunto con información de incidencia delictiva de las 10 colonias y/o comunidades que del año 2020 a la fecha han tenido mayor incidencia.
Existen muchas más colonias que presentan cifras y datos en materia de seguridad, sin embargo, en este primer acercamiento lo que se prevées darle al lector una idea de como se encuentran las colonias analizadas, tomando como referencia los datos del INEGI 2020, datos del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública del 2020 al 2023 y las bases de datos propias que desde el 2017 el Observatorio Ciudadano ha recopilado de manera puntual con datos de las vıć timas de homicidio doloso, accidentes de tránsito, personas lesionadas por arma de fuego, entre otros indicadores.
Reporte homicidio doloso descripción
Reporte que contiene información de las víctimas de homicidio doloso registradas en el municipio de Irapuato Guanajuato durante el periodo señalado, comprende información cualitativa y cuantitativa que hace referencia a las características principales de cada uno de los homicidios.
La información proviene tanto de medios de comunicación digitales e impresos como de los boletines que la propia Fiscalía del Estado de Guanajuato emite de manera diaria a los medios de comunicación quienes publican estas incidencias en sus distintos canales.
Podemos observar cantidad de personas fallecidas, lugar donde se registraron los eventos, colonia y calle así como un comparativo con el mismo periodo pero del año anterior.
Edades y género de las víctimas es parte de la información que incluye el reporte.
Comunidades virtuales de aprendizaje o educativas E-LEARNING.pdf
SQLSaturday 322 Guatemala 2014 Cubes Performance
1. Mejorando el desempeño de cubos
en SQL server Analysis Services
Marco Tulio Gómez
ArquitectodesolucionesOLAP
TigoGuatemala(Millicom InternationalCellular,S.A.)
4. Introducción - ¿Porque?
¿Porque hablar sobre mejora en desempeño?
Normalmente no se considera en la fase de
desarrollo y despliegue de la solución.
Requiere la combinación de diferentes
habilidades y conocimientos.
Dificultad para organizar un plan de trabajo.
5. Introducción – Aspectos a considerar
Base de
Datos
OLAP
(Cubo)
Hardware
SQL
Server
Analysis
Services
Sistema
Operativo
La mejora en el desempeño de
cubos OLAP desarrollados con
SSAS dependerá de la correcta
combinación de cuatro
aspectos:
1. Hardware
2. Sistema Operativo
3. Servicios de Analysis Services
4. Diseño de base de datos y/o
cubos
6. Introducción – Momentos a monitorear
Procesamiento
de
Dimensiones
Procesamiento
de Particiones
Actualización
de
Dimensiones
Respuesta a
Consultas
Diferentes momentos a los que se debe prestar atención
durante un proceso de optimización
8. Sistema Operativo
Aplicar mejoras en la configuración del
sistema operativo es una actividad que
genera impacto inmediato.
Muchas de las mejoras son fáciles y rápidas
de aplicar.
9. Sistema Operativo - Configuración
Efectos de presentación
Ajustar para optimizar el desempeño
Memoria virtual
RAM x 1.5, preferiblemente en un disco
independiente
Programación del procesador
Servicios de segundo plano o background services
Opciones de energía
Alto desempeño o high performance
11. Servicio de Analysis Services
Al igual que con el sistema operativo aplicar
mejoras en la configuración del servicio de
Analysis Services es una actividad que
genera impacto inmediato.
Distribución de datos: separar carpetas de
data, temp, log y backup
15. Hardware
Las optimizaciones de hardware se orientan
a aprovechar la infraestructura existente
Es necesario prestar atención a los
siguientes aspectos
Procesamiento
Uso de memoria
Almacenamiento y tiempos de I/O
16. Hardware - Procesamiento
El primer indicador es la estadística de
utilización del CPU que se puede obtener
con el Performance Monitor del Sistema
operativo
Cantidad de cores
Cubos a procesar y/o actualizar
Particiones a procesar y/o actualizar
Consultas simultaneas
Usuarios simultáneos
17. Hardware - RAM
Verificar que la cantidad de RAM disponible
para SSAS y otros servicios instalados sea
suficiente.
Verificar que estén definidos los limites de
utilización de memoria para cada servicio.
Fijar como objetivo siempre disponer de
memoria para actividades del sistema
operativo y tareas reactivas de
administración en caso de ser necesario.
Mas RAM Mejor!
18. Hardware - Almacenamiento y tiempos de I/O
SSAS hace uso intenso del I/O esto se observa
en tiempo de procesamiento como en tiempo de
consulta
Comprender la distribución física de los
recursos
Procurar tener suficiente espacio para los
temporales que se generan en tiempo de
procesamiento
Verificar con SQLIO
http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=20163
20. Diseño
Las mejoras en diseño producen resultados
significativos.
Al realizar estas mejoras será necesario
hacer un nuevo despliegue y procesamiento
de las soluciones.
Muchas de las mejoras requieren de tiempos
importantes para ser realizadas.
21. Diseño - Dimensiones
KeyColumns
Esconder atributos que estan en jerarquias
Esconder el surrogate key
AttributeHierarchyVisible = false
Definir criterio de ordenamiento
OrderBy + OrderByAttribute
Definir el default attribute member
Remover el nivel all
22. Diseño - Dimensiones
Relaciones entre atributos
Definen dependencias jerárquicas entre atributos
Estas relaciones deben estar respaldadas por los datos
23. Diseño - Dimensiones
Relaciones Flexibles vs Rígidas
Relaciones flexibles pueden cambiar en el tiempo
por ejemplo un cliente y la zona en que vive o
trabaja.
Relaciones rígidas no cambian en el tiempo por
ejemplo la relación entre año y mes.
Las relaciones rígidas demandan un menor
procesamiento durante el process update
24. Diseño - Dimensiones
Jerarquías
Naturales: están representadas en las relaciones
entre atributos.
No Naturales: no están representadas en las
relaciones entre atributos por lo tanto no están
almacenadas en disco.
¿Atributo o propiedad?
AttributeHierarchyEnabled = False
(*) No permite hacer slice and dice
25. Diseño - Dimensiones
Cuidado con el tamaño de la dimensión
Máximo almacenamiento 4GB
StringStoresCompatibilityLevel
1050 por default (máximo 4GB)
1100 permite almacenar hasta 4 billones de strings únicos
Cardinalidad muy alta Menor Desempeño
AttributeHierarchyEnabled = false
AttributeHierarchyOptimizedState = NotOptimized
Process Add
Técnica para cargar información a la dimensión sin requerir
un process update.
26. Diseño - Particiones
¿Cuando Particionar?
Mejorar tiempos de procesamiento
Ganar flexibilidad en procesamiento
Facilidad para incorporar nuevas fuentes (con la
misma estructura)
Mejorar respuesta de las consultas
Manejar diferentes modelos de agregación
27. Diseño - Particiones
Consideraciones
Impacto en el process update.
El limite de 20 millones se puede ignorar.
Considerar la cantidad de cores disponibles
Otros Beneficios
Permite manejar particiones pequeñas en datos
recientes y particiones grandes para datos
históricos.
Permite manejar paralelismo durante las
consultas
28. Diseño - Agregaciones
Agregación es una estructura que almacena
datos pre calculados para mejorar el
rendimiento de las consultas en SSAS.
Incrementa el tiempo de procesamiento.
Dentro de un measure group es posible
presentar diferentes modelos de
agregaciones para cada partición.
29. Diseño - Agregaciones
Los diseños de agregaciones pueden ser
generados por el Aggregation Desing Wizard
o por el usage based optimization.
Estimated Count y Partition Count son
propiedades que almacenan la estadística de
cada partición.
Por ejemplo el atributo date almacena 365
valores pero en una partición solo se encuentra
uno de esos valores.
30. Diseño – Cache Warming
Busca llevar a memoria datos que
anticipadamente se ha determinado que
serán consultados.
Se puede lograr al ejecutar una serie de
consultas o por medio del comando CREATE
CACHE
32. Referencias
Analysis Services MOLAP Performance Guide for SQL
Server 2012 and 2014.
Microsoft SQL Server Analysis Services Multidimensional
Performance and Operations Guide
http://www.mssqltips.com/sql-server-tip-
category/154/analysis-services-performance/
Blog de Alex Whittels
http://www.purplefrogsystems.com/blog/
LeapFrogBI Dimensional Modeling
http://www.youtube.com/playlist?list=PLrbIyvYCdg0iAUQox
G5vI_yKqzZ2AcgGe
Process Update
http://blogs.msdn.com/b/karang/archive/2012/05/03/processupdate_
2d00_insight.aspx