هوش تجاری (Business Intelligence)
به اشتراک بگذاریم برای یادگیری، یاد بگیریم برای به اشتراک گذاری
هوش تجاری (Business Intelligence)
به اشتراک بگذاریم برای یادگیری، یاد بگیریم برای به اشتراک گذاریSSIS و کاربرد آن در پروژه
شرکت ماکروسافت سرویس SSIS را برای ایجاد راه‌حل‌های مختلف جهت مدیریت و انتقال داده‌ها فراهم کرده است.
با یک مثال به معرفی بهتر SSIS می‌پردازم؛ فرض کنید توسط SSAS یک پروژه‌ی بزرگ سازمانی که شامل چندین Cube، Dimension، KPI و ... است، ایجاد کرده‌اید و از آنجایی که در این پروژه از روش ذخیره‌سازی MOLAP استفاده شده، در هر بار به روز رسانی داده‌ها در انبار داده باید مکعب‌های داده و ابعاد نیز پردازش شوند. از طرفی نه درست است و نه منطقی که کاربر نهایی هر روز وارد SSAS شود و Solution را پردازش کند.
بهترین روشی که برای حل این مشکل معرفی می‌شود، استفاده از SSIS است. در SSIS با ایجاد یک Package و استفاده از کامپننت‌های مربوطه این کار به راحتی انجام می‌شود. کاربرد SSIS تنها برای پردازش Solutionها نیست. در واقع SSIS یک پلت‌فرم (Platform) سطح بالا برای فراهم کردن راهکارهای مختلف جهت مدیریت و انتقال اطلاعات است. از این سرویس برای کپی کردن یا دانلود فایل، ارسال و دریافت ایمیل، به‌روز رسانی انبار داده، پاکسازی و کاوش در داده‌ها، مدیریت شیء‌ها (Objects) و داده‌های SQL استفاده می‌شود. علاوه بر این SSIS توانایی استخراج (Extract) و تبدیل کردن (Transform) داده‌ها از فایل‌های داده‌ای XML و منابع داده رابطه‌ای و بارگذاری (Load) در یک یا چند مقصد را دارد.
گرافیکی بودن ابزارها از دیگر مزایای SSIS است. به سادگی می‌توان از این ابزارها برای ساخت Package استفاده نمود بدون نیاز به حتی یک خط کد نویسی! البته در صورت نیاز به کد نویسی ابزار و شرایط آن فراهم است.
هر پکیج دارای یک یا چند کامپننت است که می‌توانند به تنهایی و یا با ترکیبی از هم اجرا شوند. هر پکیج نیز می‌تواند به تنهایی یا با هماهنگی با سایر پکیج‌ها اجرا شود.
MOLAP، ROLAP و HOLAP
در یک پروژه‌ی OLAP از یک یا چند مکعب داده (Cube) استفاده می‌شود. از اینرو Cube به عنوان یکی از مزایای پروژه هوش تجاری شناخته می‌شود. قرار گرفتن داده‌ها در یک فرمت بهینه جهت ذخیره‌سازی به انجام سریع‌تر کوئری‌ها می‌انجامد. معمولا نحوه ذخیره‌سازی اطلاعات حجیم در Cube باعث تاخیر در ذخیره و بازیابی انبوه اطلاعات می‌شود. به طور معمول در SSAS پردازش داده‌ها از یک بانک اطلاعاتی رابطه‌ای به Cube منتقل می‌شود. پس از اتمام این ارتباط نه چندان طولانی میان پایگاه داده‌های رابطه‌ای و Cube اطلاعات وارد Cube می‌شوند و با تغییر داده‌ها در پایگاه داده هیچ تغییری در اطلاعات موجود در Cube ایجاد نمی‌شود مگر آنکه Cube را مجدد پردازش کنید.
در SSAS2008 سه نوع ذخیره‌سازی وجود دارد؛ MOLAP، ROLAP و HOLAP
در این پست هر یک از انواع ذخیره‌سازی را به صورت خلاصه شرح داده و در پایان با یکدیگر مقایسه می‌کنم.
MOLAP(Multidimensional Online Analytical Processing)
این نوع ذخیره‌سازی بیشترین کاربرد در ذخیره اطلاعات را دارد همچنین به صورت پیش فرض جهت ذخیره‌سازی اطلاعات انتخاب شده است. در این نوع تنها زمانی داده‌های منتقل شده به Cube به روز می‌شوند که Cube پردازش شود که این امر باعث تاخیر بالا در پردازش و انتقال داده‌ها می‌شود.
ROLAP (Relational Online Analytical Processing)
در ذخیره‌سازی ROLAP زمان انتقال بالا نیست که از مزایای این نوع ذخیره‌سازی نسبت به MOLAP است. در ROLAP اطلاعات و پیش‌محاسبه‌ها (Aggregations) در یک حالت رابطه‌ای ذخیره می‌شوند و این به معنای زمان انتقال نزدیک به صفر میان منبع داده (بانک اطلاعاتی رابطه‌ای) و Cube می‌باشد. از معایب این روش می‌توان به کارایی پایین آن اشاره کرد زیرا زمان پاسخ برای پرس‌و‌جوهای اجرا شده توسط کاربران طولانی است. دلیل این کارایی پایین بکار نبردن تکنیک‌های ذخیره‌سازی چند بعدی است.
HOLAP (Hybrid Online Analytical Processing)
این نوع ذخیره‌سازی چیزی مابین دو حالت قبلی است. ذخیره اطلاعات با روش ROLAP انجام می‌شود، بنابراین زمان انتقال تقزیبا صفر است. از طرفی برای بالابردن کارایی، پیش‌محاسبه‌ها به صورت MOLAP انجام می‌گیرد در این حالت SSAS آماده است تا تغییری در اطلاعات مبداء رخ دهد و زمانی که تغییرات را ثبت کرد نوبت به پردازش مجدد پیش‌محاسبه‌ها می‌شود. با این نوع ذخیره‌سازی زمان انتقال داده‌ها به Cube را نزدیک به صفر و زمان پاسخ برای اجرای کوئری‌های کاربر را زمانی بین نوع ROLAP و MOLAP می‌رسانیم.
مقایسه انواع ذخیره سازی در جدول زیر نمایش داده شده است.
مدت زمان انتقال داده | سرعت اجرای کوئری | محل ذخیره‌سازی پیش‌محاسبات | محل ذخیره‌سازی داده‌ها | |
بالا | بالا | Cube | Cube | MOLAP |
پایین | متوسط | Cube | بانک اطلاعاتی رابطه‌ای | HOLAP |
پایین | پایین | بانک اطلاعاتی رابطه‌ای | بانک اطلاعاتی رابطه‌ای | ROLAP |