C H A P T E R
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SQL Server 2005 资料采矿架构
自SQL Server 2000起,首度将资料采矿功能纳入SQL Server配备之 中,虽然功能不算强大,但是其背后完整的系统架构概念,就已经引起 市场不小的猜测与期待.果如其然,在等待五年之后,终於SQL Server 2005在2005年的最后一个月问世.在这个暌违五年的大改版中,商业 智慧功能的大跃进可以说是这个新版本最重要的突破之一.在这次改版 中,不仅只是新增功能而已,而是彻底的改变了原先的设计逻辑,以解 决传统商业智慧架构中的不足与缺点,期许能够透过整合各种商业智慧 工具,提供分析者更弹性的分析架构.
3.1
SQL Server 2005 Analysis Services
3.1.1 Unified Dimension Model (UDM)
在以往的资料商业智慧架构中,其实存在一个结构上的问题,那就是为了 满足各种不同的分析需求,因此必须整合多种不同的商业智慧分析工具(固 定式报表,Ad-Hoc报表,多维度分析,资料采矿),但是各种分析工具的
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SQL Ser ver 2005 资 料 采 矿 架 构
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设计逻辑不同,造成资料仓储整合上面对许多的问题,包括了:
◆ 资料结构不同:报表分析通常是透过原先的E-R资料模型使用
T-SQL撰写查询语法来呈现,而多维度分析必须透过星状架构(Star Schema),资料采矿则必须根据分析目的整合成特定分析目的的资 料市集(Data Mart),这些设计上的限制造成单一的资料仓储无法满 足这些多元的分析需求,所以我们通常是使用资料转换工具(ETL)将 同样的资料根据不同分析目的转换为不同的资料模型储存,一方面 难以管理,同时也造成资料不必要的重复储存.
◆ 存取模式不同:报表分析可能需要整合不同来源的资料(例如进行人
员绩效分析时,业务资讯可能是来自於Oracle上的ERP系统,而人 事资讯则是维护在SQL上的人事系统中),但是SQL与Oracle之间资 料无法互通,因此变得必须先透过资料转换工具将资讯整合至单一 平台商方能进行分析.同时,存取关联式资料库,多维度分析以及 资料采矿模型的Data Provider各有不同,造成后端工具厂商在进行 资料呈现端(Visualization)开发时处於莫衷一是的困境.
◆ 前端使用者难以直觉化应用:大多数的资料分析结构都是由资讯人
员管理,但是毕竟最暸解商业逻辑(Domain Know-how)的还是业务 行销人员,不过传统资料结构命名模式对这些业务行销人员来说, 跟外星语言其实没啥两样,造成商业智慧系统反而与懂得商业智慧 逻辑的人产生脱节.
Data Source
Data Model
Tool
OLAP Browser(1)
OLAP versus Reporting
OLAP Browser(2) Reporting Tool(3) Reporting Tool(2) Reporting Tool(1)
图3.1:传统的商业智慧架构
3.1
SQL Server 2005 Analysis Services
在SQL Server 2005中提出了崭新的架构来解决以上的问题,我们称之为 Unified Dimension Model (UDM).UDM具有以下特色:
◆ 资料模型的整合:首先最大的突破是SQL Server 2005的多维度分
析(OLAP)扬弃的传统的星状架构,而透过新的量值群组(Measure Group)以及维度-量值关联性等技术,让多维度分析可以直接套用 一般的E-R模型架构.同时在SQL Server 2005的资料采矿中,全系 列演算法都能够支援资料仓储与多维度分析作为分析资料源,这项 变革解决了之前各种分析工具必须维护各别的资料模型,而在SQL Server 2005仅需要维护单一的资料仓储架构即可.
◆ 资料来源的整合:SQL Server 2005中透过资料来源检视(Data
Source View)的模式来根据分析目的整合异质资料源.其中主要是 透过OLE DB Provider,作为介面以整合异质资料来源(例如SQL或 Oracle),并且,可以在资料来源检视上定义异质资料表之间的关连 性,让使用者可以透过这个单一介面进行整合性资料存取.

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