SQL Server 2014:

Auch wenn der Microsoft SQL Server 2016 in den Startlöchern steht, kam letzten die Frage nachdem Vergleich von tabellarischen und mehrdimensionalen Lösungen (SSAS) auf. Grund genug für mich (Dennis), hier eine kurze Einführung zu geben.

Analysis Services bietet zwei unterschiedliche Ansätze für die Datenmodellierung: tabellarischer und mehrdimensionaler. Zwar gibt es erhebliche Überschneidungen, aber auch wichtige Unterschiede, die eure Entscheidung zur weiteren Vorgehensweise beeinflussen. In diesem Thema werden verschiedene Funktionen vergleichen und erklären, wie jeder Ansatz allgemeine Projektanforderungen erfüllt. Spielt beispielsweise die Unterstützung einer bestimmten Datenquelle eine wichtige Rolle, kann der Abschnitt zu 8Datenquellen bei der Entscheidung über den geeigneten Modellierungsansatz hilfreich sein.

Mehrdimensionale und tabellarische Modelle verwenden importierte Daten aus externen Quellen. Die meisten Entwickler verwenden ein Data Warehouse, das Berichtsdatenstrukturen unterstützen soll, als primäre Datenquelle für ein Modell. Das Data Warehouse basiert häufig auf einem Stern- oder Schneeflockenschema, und Daten werden mithilfe von SSIS aus OLTP-Lösungen in das Data Warehouse geladen. Die Modellierung ist einfacher, wenn Sie ein Data Warehouse als Back-End-Datenquelle verwenden.

TYP Zusammenfassung der unterstützten Optionen
Unterstützte Datenquellentypen (SSAS – Mehrdimensional) Mehrdimensionale Modelle verwenden Daten aus relationalen Datenquellen.
Unterstützte Datenquellen (SSAS – tabellarisch) Tabellarische Modelle unterstützen eine breitere Palette von Datenquellen, einschließlich Flatfiles, Datenfeeds und Datenquellen, auf die über ODBC-Datenanbieter zugegriffen wird.

Bei beiden Modellierungsansätzen können Daten aus mehreren Datenquellen im gleichen Modell verwendet werden. Wenn Ihre Lösung das Speichern von Modelldaten außerhalb des Modells in der relationalen Datenbank erfordert (diese Methode wird verwendet, wenn sehr umfangreiche Daten erforderlich sind), muss es sich bei der Datenquelle um eine relationale SQL Server-Datenbank handeln. Sowohl die ROLAP-Speicherung für mehrdimensionale Modelle als auch DirectQuery für tabellarische Modelle haben diese Anforderung.