Microsoft SQL Server 2000 Аnalysis Services (прежнее название OLAP Services) – это компонент SQL Server 2000, предназначенный для оперативной аналитической обработки (OLAP); с помощью этого компонента вы можете получать доступ и извлекать данные вашего склада данных (data warehouse) и рынка данных (data mart). В этой лекции вы узнаете, из каких компонентов состоит Аnalysis Services, как их инсталлировать и как их использовать. Кроме того, вы узнаете об улучшениях Аnalysis Services, включенных в SQL Server 2000. Поскольку эта книга предназначена для администраторов SQL Server, а не разработчиков приложений, здесь рассматриваются только темы инсталляции, конфигурирования и администрирования Аnalysis Services. Темы разработки приложений здесь не рассматриваются.
Примечание. На протяжении всей этой лекции используются термины "склад данных" и "рынок данных". Термин "склад данных" определяется различными способами. Склад данных можно представить себе как хранилище деловых данных, содержащее как накопленные данные, так и текущие данные, получаемые из систем оперативной обработки транзакций какой-либо компании (OLTP). Рынок данных похож на склад данных, но содержит данные, относящиеся только к одному аспекту работы компании. Например, компания может иметь склад данных, содержащий счета кредиторов, счета дебиторов, а также информацию по людским ресурсам, и рынок данных, содержащий только данные по счетам кредиторов. И склады данных, и рынки данных обычно состоят из данных, сконфигурированных в виде схемы, имеющей форму звезды или форму снежинки; обе схемы описываются ниже в этой лекции. Концепции, рассматриваемые в этой лекции, относятся как складам, так и к рынкам данных. Если не указано иначе, для обоих типов баз данных используется термин "склад данных".
Обзор Аnalysis Services
Аnalysis Services – это набор средств (инструментов), помогающий вам в разработке и управлении данными, которые используются в оперативной аналитической обработке. Аnalysis Services состоит из сервера Аnalysis Service, English Query и других поддерживающих компонентов. Сервер Аnalysis Service формирует кубы данных, используемые в многомерном анализе. Термин "куб" используется для описания агрегированных данных. Эти агрегированные (итоговые) данные используются для комплексных аналитических запросов, таких как ежемесячные объемы продаж и прогнозы продаж. (Кубы описаны более подробно в подразделе "Кубы OLAP" далее.)
В многомерном анализе для исследования базы данных с различных точек зрения (размерностей) используется несколько запросов. Рассмотрим один пример. Представим себе базу данных магазина велосипедов, где хранятся данные по продажам за последний год. Один запрос в операции многомерного анализа может использоваться для исследования покупательского спроса. Другой запрос – для получения результатов ежемесячных продаж. Еще один запрос – для исследования продаж определенного велосипеда или компонента. Хотя все запросы используют одни и те же данные, каждый запрос применяется для получения своего аспекта (размерности) по этим данным.
Компоненты Аnalysis Services
Аnalysis Services содержит ряд инструментов и мастеров, которые вы можете использовать для доступа к многомерным данным. Аnalysis Services состоит из следующих компонентов:
Аnalysis Manager. Содержит графический пользовательский интерфейс для доступа к таким службам анализа, как создание кубов, управление безопасностью и обзор источников данных.
Data Warehousing Framework. Содержит набор компонентов и интерфейсов API, с помощью которых реализуются возможности склада данных SQL Server.
Data Transformation Services (DTS). Используется для загрузки и преобразования данных в рынок данных или склад данных. В DTS входят мастер импорта Import Wizard и мастер экспорта Export Wizard, которые позволяют выполнять как перемещение, так и преобразование данных. (Об использовании DTS см. лекцию 24)
Repository.Содержит ряд интерфейсов, моделей схем баз данных и заранее определенных преобразований данных для включения в Data Warehousing Framework. Поскольку преобразования данных выполняются регулярно, их определения можно сохранять для будущего использования.
Data Mining.Содержит алгоритмы для определения и реализации многомерных кубов.
English Query. Преобразует вопросы на английском языке в операторы SQL, которые можно применять к базе данных.
Extensible Markup Language (XML).Стандартный язык форматирования и представления данных. XML – это ключевой компонент для передачи данных между приложениями, используемый для публикации данных в Internet.
Как вы увидите в данной лекции, эти компоненты совмещаются друг с другом, как элементы головоломки, образуя единый инструмент.
Кубы OLAP
Основной формой представления данных в Аnalysis Services является куб OLAP. Куб является многомерным представлением как подробных, так и итоговых данных. Подробные данные – это конкретные данные строки, в то время как итоговые данные – это агрегированные данные. Кубы разрабатываются на основе аналитических требований, устанавливаемых самими данными. Каждый куб представляет свой бизнес-объект, такой как продажи или материально-производственные запасы. Каждая сторона куба является соответствующим размерностным представлением данных. Иными словами, куб состоит из различных "плоскостей" данных (отсюда название "куб данных").
Кубы Аnalysis Services формируются с использованием одного из двух типов схем баз данных: "звезда" и "снежинка". (Хотя тема формирования схем относится к вопросам разработки, в этой лекции дается краткое описание этих двух типов схем, чтобы вы могли лучше понимать работу Аnalysis Services.) Схемы обоих типов состоят из таблиц фактов и таблиц размерности. Аnalysis Services агрегирует данные в этих таблицах для создания кубов. Рассмотрим этот процесс более подробно.
Таблицы фактов
Таблица фактов (fact table) – это таблица для склада данных (data warehouse), в которой хранятся накопленные данные. Эти накопленные данные являются базовой информацией склада данных. В нашем примере магазина велосипедов эта информация состоит из записи транзакций (транзакций базы данных и транзакций [операций] продаж), которые произошли в магазине велосипедов. В эту запись включаются такие данные, как дата транзакции, тип транзакции, наименование проданного товара, стоимостное выражение транзакции (в долларах), имя покупателя и имя продавца. Эту запись можно использовать как основу для многомерного анализа.
Итак, данные таблицы фактов основываются на бизнес-транзакции (деловой операции). Этой транзакцией может быть продажа какого-либо товара, транзакция с использованием кредитной карты, прибыль и т.д. По сути, в таблицу фактов записывается некоторый тип бизнес-события.
Таблица фактов в складе данных является самой большой таблицей базы данных с наибольшей интенсивностью операций. Как вы понимаете, таблица фактов может содержать миллионы записей и занимать более одного терабайта (1024 гигабайт).
Таблицы размерности
Таблица размерности (dimension table) используется для определения полей в таблице фактов, например, имени продавца, типа транзакции или наименования товара. Этот процесс похож на нормализацию, т.е. разбиение данных на группы для более эффективной обработки. В то время как таблица фактов содержит накапливаемую информацию о транзакциях, таблица размерности содержит информацию, которая используется для извлечения полезного материала из таблицы фактов. Иными словами, таблицы размерности используются для определения "смысла" данных, содержащихся в таблице фактов.
Например, таблица фактов, содержащая записи продаж, может иметь таблицу размерности с информацией о торговых представителях, которая используется для создания таких итоговых данных, как объемы продаж за месяц на одного продавца. Может также использоваться таблица размерности, содержащая региональные данные, которые используются для создания итоговых данных, такие как объем продаж по регионам.
В отличие от таблицы фактов таблицы размерности обычно занимают немного места и содержат лишь несколько строк. Склад данных обычно содержит только одну или две таблицы фактов, но несколько таблиц размерности.
Схемы
Схема типа "звезда" (или плоская схема) характерна для складов данных. Эта схема состоит из одной таблицы фактов и нескольких таблиц размерности. Схема типа "звезда" обычно представляется как таблица фактов, окруженная несколькими таблицами размерности в форме звезды. Каждая таблица размерности соответствует какой-либо колонке в таблице фактов. Таблицы размерности используются как основа для анализа данных в таблице фактов.
В схеме типа "снежинка" (или многомерной схеме) несколько таблиц размерности связываются друг с другом, прежде чем присоединиться к таблице фактов; иными словами, создается несколько уровней таблиц размерности, и каждый уровень соответствует колонке в таблице фактов (рис 29.1(рис 29.1) Схемы типа "звезда" и "снежинка"
Агрегирование данных
Аnalysis Services агрегирует колонки в таблице фактов, используя данные таблиц размерности. Например, таблицы размерности, которые относятся к сотрудникам, можно использовать для суммирования данных по продажам на одного сотрудника. Таблицы размерности, которые относятся к товарам, можно использовать для суммирования данных по товарам. Поскольку при агрегировании, основанном на таблицах размерности, создаются различные слои (или размерности) данных, это приводит к формированию виртуального куба данных, который описан выше.
Кубы OLAP, создаваемые с помощью Аnalysis Services, это, по сути, функции агрегирования, которые рассчитываются в соответствии со схемой типа "звезда" или "снежинка". Для создания этих агрегатов применяется мастер Аnalysis Services Wizard, который вы используете по своему усмотрению для создания бизнес-моделей и принятия деловых решений.
Метаданные
Термин "метаданные" используется для описания данных о данных. Так, подробные и итоговые данные, которые используются для описания данных в базе данных, считаются метаданными. В примере, который мы использовали, таблица продаж и окружающие таблицы размерности представляют данные. Итоговая информация, которую мы создаем (распределение продаж по продавцам, продаж по товарам), – это метаданные. Возможность создания метаданных (итоговых таблиц или агрегатов данных) является главным преимуществом Аnalysis Services. Используя Аnalysis Services, вы можете легко создавать метаданные и далее заниматься другой работой без необходимости поддержки этих данных вручную.
Улучшения анализа данных в SQL Server 2000
В SQL Server 2000 включено несколько улучшений и новых средств для анализа данных и складов данных. Эти улучшения включают дополнительные средства и информацию, помогающие выполнять процесс анализа данных. В этом разделе вы узнаете о некоторых важных улучшениях.
Улучшения в извлечении данных
В Аnalysis Services включена новая технология извлечения (добычи) данных, которую можно использовать для выявления связей данных в реляционных базах данных и кубах OLAP. Эти связи можно добавлять к существующим кубам OLAP для дополнительного анализа данных. Одним из уникальных новых средств извлечения данных является дерево решений Microsoft Decision Tree. Decision Tree использует для анализа данных усложненные методы и алгоритмы классификации. Затем процесс дерева решений формирует одно или несколько деревьев решений, которые можно использовать для упреждающего анализа по новым данным. Например, дерево решений можно сформировать для анализа кредитной истории и покупательской истории потенциальных покупателей в нашем магазине велосипедов. Это дерево решений можно, тем самым, использовать для оценки кредитоспособности покупателя.
Еще одним новым средством извлечения данных в Аnalysis Services является использование кластеризации. Технология кластеризации, используемая в извлечении данных, полностью отличается от типа кластеризации, описанного в лекции 12. При выполнении кластеризации в Аnalysis Services используется алгоритм "ближайшего соседа", позволяющий быстро группировать записи данных в кластеры, имеющие сходные характеристики. Эти связи часто бывают неочевидными или интуитивными. Тем самым технология кластеризации открывает новые пути для анализа данных.
Кроме того, в состав средств извлечения данных SQL Server включены новые мастера и диалоговые окна, что упрощает их использование. Эти улучшения позволяют DBA быстро выполнять большинство задач создания и поддержки рынка данных или склада данных.
Улучшения для таблиц размерности
SQL Server 2000 содержит несколько улучшений по таблицам размерности. SQL Server теперь поддерживает родительские/дочерние размерности, размерности реляционной OLAP (ROLAP) и размерности с разрешением записи.
Родительские/дочерние размерности позволяют определять иерархии, которые базируются на родительских/дочерних отношениях между элементами исходной таблицы. Примером родительских/дочерних отношений является сборка компонента из частей. Одна часть (родительская) может иметь много подчиненных (дочерних) компонентов. Использование родительской/дочерней размерности "привязывает" подчиненные компоненты к родительской части при выполнении анализа данных.
ROLAP-размерность смягчает ограничения размеров, присущие стандартной многомерной модели OLAP (MOLAP), которая используется в Аnalysis Services. Модель MOLAP позволяет использовать размерности, содержащие до 5 миллионов элементов. Если набор элементов выходит за этот предел, требуется ROLAP-размерность. Модель ROLAP может разрастаться до очень больших размеров, но модель MOLAP существенно превосходит ROLAP в производительности при запросе набора элементов. По этой причине вам следует определять модели ROLAP только для очень больших размерностей.
При использовании размерности с разрешением записи элементы этой размерности можно модифицировать с помощью Аnalysis Manager и клиентских приложений, поддерживающих отложенную запись по размерности. Для управления доступом к размерности по записи клиентских приложений используются роли SQL Server. Роли SQL Server описываются в лекции 34.
Улучшения по безопасности
В SQL Server 2000 включены также улучшения по безопасности, которые позволяют вам лучше защищать используемые в анализе вашего предприятия данные, которые могут оказаться крайне важными. Эти улучшения включают изменения в защите таблиц размерности, средства защиты ячеек и поддержку дополнительных методов аутентификации.
Таблицы размерности теперь функционируют в рамках основанной на ролях модели безопасности SQL Server. Для каждой из определенных ролей вы можете ограничить доступ к отдельным размерностям, уровням и элементам. Кроме того, вы можете задать полномочия доступа к этим ресурсам по чтению и чтению/записи. SQL Server 2000 поддерживает основанную на ролях модель безопасности как для систем FAT, так и систем NTFS.
SQL Server 2000 позволяет применять роли на уровне ячеек куба. В Аnalysis Manager включены диалоговые окна, позволяющие управлять доступом роли к любой комбинации ячеек куба. Кроме того, вы можете изменять полномочия доступа к кубу по чтению и чтению/записи для каждой роли.
Поскольку в систему SQL Server 2000 включена модель безопасности Windows 2000, в ней можно использовать протокол Kerberos, NT Lane Manager Security Support Provider или любой другой тип провайдера, использующего интерфейс Security Support Provider Interface (SSPI) для выполнения аутентификации, когда пользователь или приложение запрашивает доступ к кубам и их данным. Это позволяет вам использовать согласованную модель безопасности на всех уровнях вашей системы SQL Server.
Улучшения в English Query
Средство English Query улучшено в SQL Server 2000 для обеспечения большей интеграции с комплектом продуктов Microsoft Visual Studio 6. Это позволяет разработчикам включать в приложения обычные предложения на английском языке вместо операторов T-SQL. Кроме того, включено новое графическое авторское средство, помогающее разработке предложений English Query. В SQL Server 2000 включен также мастер SQL Project Wizard, который автоматически создает базовые структуры базы данных для поддержки English Query, что несколько смягчает сложность установки среды English Query. Этот мастер сканирует таблицы базы данных и строит соответствующие компоненты SQL Server.
Инсталляция Аnalysis Services
Аnalysis Services инсталлируется вместе с SQL Server 2000 как составная часть комплекта SQL Server 2000 Components. Для инсталляции Аnalysis Services выполните следующие шаги.
В меню инсталляции SQL Server 2000 щелкните на SQL Server Components и затем щелкните на Install Аnalysis Services. Появится начальное диалоговое окно Welcome.
Щелкните на кнопке Next (Далее), чтобы появилось диалоговое окно лицензионного соглашения Software License Agreement. Прочитав и согласившись с текстом лицензии, щелкните на кнопке Yes (Да).
Появится диалоговое окно Select Components (Выбор компонентов) (рис 29.2(рис 29.2) Диалоговое окно Select Components (Выбор компонентов)
Появится диалоговое окно Data Folder Location (Местоположение папки Data) (рис 29.3(рис 29.3) Диалоговое окно Data Folder Location (Местоположение папки Data)
Появится диалоговое окно Select Program Folder (Выбор папки для программы) (рис 29.4(рис 29.4) Диалоговое окно Select Program Folder (Выбор папки для программы)
Завершив инсталляцию Аnalysis Services, вы можете инсталлировать English Query. Средство English Query считается частью Аnalysis Services, но оно инсталлируется отдельно. Вы не обязаны инсталлировать English Query для использования Аnalysis Services. Чтобы инсталлировать English Query, выполните следующие шаги.
В меню инсталляции SQL Server 2000 щелкните на SQL Server Components и затем щелкните на Install English Query. Процесс инсталляции сначала установит Microsoft Data Access Components (MDAC) и Microsoft Visual Studio Components. После инсталляции этих компонентов появится диалоговое окно Welcome. Для продолжения щелкните на кнопке Continue.
Появится диалоговое окно лицензионного соглашения Software License Agreement. Прочитав и согласившись с текстом лицензии, щелкните на кнопке I Agree (Я согласен).
Появится диалоговое окно Microsoft English Query 2000 Setup (рис 29.5(рис 29.5) Диалоговое окно Microsoft English Query 2000 SetupЗдесь вы можете выбрать тип инсталляции – Complete (Полная) или Run-time Only (Только для выполнения). В случае типа Complete инсталлируются все компоненты, в то время как инсталляция типа Run-time Only позволяет указывать, какие компоненты нужно инсталлировать. Вы можете также указать папку для инсталляции, но установка по умолчанию обычно является приемлемой. Если вы не слишком хорошо знаете English Query, щелкните на кнопке Complete. После этого будут инсталлированы компоненты English Query. Щелкните на кнопке OK, чтобы завершить инсталляцию.
Для доступа к Аnalysis Services и компонентам English Query после их инсталляции щелкните на кнопке Start (Пуск), укажите Programs (Программы), укажите Microsoft SQL Server и затем укажите Аnalysis Services. В подменю Аnalysis Services вы можете указать один из следующих вариантов.
Аnalysis Manager. Вызов основного компонента Аnalysis Services. В этот компонент входят мастера и утилиты, которые позволяют вам использовать Аnalysis Services.
Books Online. Вызов оперативной документации Аnalysis Services.
MDX Sample Application. Вызов примера приложения, поставляемого вместе с Аnalysis Services.
Использование Аnalysis Services
Теперь, когда вы знаете, что такое Аnalysis Services и как происходит инсталляция этого средства, мы рассмотрим, как использовать эти его службы для создания и управления вашим складом данных. В этом разделе мы сконфигурируем источник данных, создадим базу данных OLAP по этому источнику данных и, наконец, создадим куб по этой базе данных.
Конфигурирование источника данных
Первым шагом в подключении Аnalysis Services к базе данных SQL Server является создание системного источника данных ODBC (Open Database Connectivity – интерфейса открытого взаимодействия с базами данных) для данного сервера. Для выполнения этой задачи используется утилита ODBC Data Sources, которая находится в папке Administrative Tools. Чтобы задать системный источник данных, выполните следующие шаги.
Щелкните на кнопке Start, укажите Programs, укажите Administrative Tools (Администрирование) и затем выберите Data Sources (ODBC) (Источники данных [ODBC]). Появится диалоговое окно ODBC Data Source Administrator (Администратор источников данных ODBC) (рис. 29.6).
Щелкните на вкладке System DSN (Системный источник данных) (рис 29.7
(рис 29.7) Вкладка User DSN диалогового окна ODBC Data Source Administrator(рис 29.6) Вкладка System DSN диалогового окна ODBC Data Source Administrator
Щелкните на кнопке Add (Добавить). Появится диалоговое окно Create New Data Source (Создание нового источника данных) (рис. 29.8). В окне списка выберите SQL Server. Затем щелкните на кнопке Finish (Готово).
Появится диалоговое окно Create a New Data Source to SQL Server (Создать новый источник данных для SQL Server) (рис. 29.9). Здесь вы должны присвоить имя вашему источнику данных, задать его описание и указать, к какому серверу SQL вы хотите подсоединиться. Для продолжения щелкните на кнопке Next.
В следующем диалоговом окне (рис 29.10
(рис 29.9) Диалоговое окно Create New Data Source (Создание нового источника данных)(рис 29.8) Диалоговое окно Create a New Data Source to SQL Server (Создать новый источник данных для SQL Server)
(рис 29.10) Задание режима аутентификации
В следующем диалоговом окне (рис 29.11(рис 29.11) Указание базы данных по умолчанию
В следующем диалоговом окне (рис 29.12(рис 29.12) Задание языка и других параметров
Появится диалоговое окно ODBC Microsoft SQL Server Setup (рис 29.13(рис 29.13) Диалоговое окно сводки ODBC Microsoft SQL Server Setup
Вы должны проверить этот источник данных, щелкнув на кнопке Test Data Source (Тестировать источник данных). В результате будет проверено соединение с базой данных. После успешной проверки соединения щелкните на кнопке OK, и выбранный источник данных (DSN) будет доступен для использования.Примечание. Чтобы вы могли конфигурировать и тестировать источник данных, у вас должен быть запущен SQL Server.
Создание базы данных OLAP
Теперь, когда вы сконфигурировали и проверили источник данных ODBC, можно переходить к созданию базы данных OLAP. Создание базы данных OLAP заключается в установке существующей базы данных как базы данных OLAP. Вы должны подготовиться к тому, чтобы указать, какие таблицы будут использоваться как таблицы фактов и какие таблицы – как таблицы размерности.
Примечание. В этом разделе мы зададим в качестве базы данных OLAP базу данных Northwind. Эта база данных не обладает всеми свойствами рынка данных или склада данных, но мы будем использовать ее в этом примере, поскольку она поставляется вместе с SQL Server, и вы можете легко воспроизвести этот пример.
В процессе создания базы данных вы будете использовать Аnalysis Manager, мастер Cube Wizard, мастер Dimension Wizard и мастер Storage Design Wizard. Для создания этой базы данных выполните следующие шаги.
Щелкните на кнопке Start, укажите Programs, укажите Microsoft SQL Server, укажите Аnalysis Services и затем выберите Аnalysis Manager. Появится окно Аnalysis Manager (рис 29.14(рис 29.14) Окно Аnalysis Manager
Раскройте в левой панели папку Аnalysis Servers и затем раскройте папку с именем вашего сервера. Щелкните правой кнопкой мыши на имени этого сервера и выберите из контекстного меню пункт New Database (Создать базу данных), чтобы появилось диалоговое окно Database (рис 29.15(рис 29.15) Диалоговое окно Database (База данных)Примечание. Раскрыв папку с именем вашего сервера, вы увидите базу данных, уже сконфигурированную в Аnalysis Manager. Эта база данных с именем FoodMart 2000 создается автоматически, если во время инсталляции Аnalysis Services у вас установлен флажок Sample Applications (Примеры приложений) в диалоговом окне Select Components.
Щелкните на кнопке OK, чтобы вернуться в окно Аnalysis Manager. Если раскрыть папку Аnalysis Servers и раскрыть папку с именем вашего сервера, то вы увидите, что в нее добавлена новая база данных. (Эта база данных имеет имя, но она еще не имеет связи с источником данных SQL Server – мы займемся этим чуть позже.) Раскройте папку этой базы данных (в данном случае это база данных Northwind_OLAP), чтобы появились папки Data Sources (Источники данных), Cubes (Кубы), Shared Dimensions (Разделяемые размерности), Mining Models (Модели извлечения данных) и Database Roles (Роли базы данных) (рис 29.16(рис 29.16) Раскрытая база данных OLAP
Щелкните правой кнопкой мыши на папке Cubes, укажите в контекстном меню команду New Cube (Создать куб) и затем выберите пункт Wizard (Мастер) в подменю New Cube. Появится начальное окно Cube Wizard (Мастер создания куба) (рис 29.17(рис 29.17) Начальное окно мастера Cube Wizard (Мастер создания куба)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select a fact table from a data source (Выбор таблицы фактов из источника данных) (рис 29.18(рис 29.18) Окно Select a fact table from a data source (Выбор таблицы фактов из источника данных)
Появится окно Data Link Properties (Свойства канала данных) (рис 29.19(рис 29.19) Вкладка Provider (Провайдер) окна Data Link Properties (Свойства канала данных)
Во вкладке Connection окна Data Link Properties (рис 29.20(рис 29.20) Вкладка Connection (Соединение) окна Data Link Properties
Здесь вам нужно проверить данное соединение, щелкнув на кнопке Test Connection (Тестировать соединение). Если проверка закончится успешно, появится сообщение "connection succeeded" (Успешное соединение). В противном случае у вас, возможно, что-то указано неверно. В случае успешной проверки щелкните на кнопке OK, чтобы вернуться в окно Select a fact table from a data source мастера Cube Wizard ( рис 29.21(рис 29.21) Окно Select a fact table from a data source мастера Cube Wizard с указанными источниками данных и таблицами
В списке Data Sources and Tables (Источники данных и таблицы) этого окна дважды щелкните на таблице, которую хотите использовать как источник данных для вашего куба. В этом примере нужно дважды щелкнуть на таблице Orders. Несмотря на то, что таблица Orders не является в точности таблицей размерности, она устроена аналогично такой таблице. (Эта таблица используется здесь, чтобы данный пример мог выполнить обычный пользователь.)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the numeric columns that define your measures (Выберите числовые колонки, которые определяют ваши измерения) (рис 29.22(рис 29.22) Окно select the numeric columns that define your measures (Выберите числовые колонки, которые определяют ваши измерения) Здесь вы можете выбрать колонку или колонки, которые будут определять числовые измерения куба; они будут использоваться для агрегирования. В данном случае выберите колонки OrderID и Freight, дважды щелкнув на этих именах или выделив каждую колонку и щелкнув на направленной вправо стрелке.
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the dimensions for your cube (Выберите размерности для вашего куба) (рис. 29.23). Здесь вам нужно выбрать таблицы размерности, которые будут использоваться в данном кубе. В нашем примере мы создадим таблицу размерности.
Щелкните на кнопке New Dimension (Создать размерность), чтобы появилось начальное окно мастера Dimension Wizard, показанное на рис. 29.24.
Для продолжения щелкните на кнопке Next. Появится окно Choose how you want to create the dimension (Выбор способа создания размерности) (рис 29.25
(рис 29.24) Окно Select the dimensions for your cube (Выберите размерности для вашего куба)(рис 29.23) Начальное окно мастера Dimension Wizard
(рис 29.25) Окно Choose how you want to create the dimension (Выбор способа создания размерности)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the dimension table (Выбор таблицы размерности) (рис 29.26(рис 29.26) Окно Select the dimension table (Выбор таблицы размерности)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the dimension type (Выбор типа размерности) (рис 29.27(рис 29.27) Окно Select the dimension type (Выбор типа размерности)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the levels for your dimension (Выбор уровней для вашей размерности) (рис 29.28(рис 29.28) Окно Select the levels for your dimension (Выбор уровней для вашей размерности)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Specify the member key columns (Задание ключевых колонок) (рис 29.29(рис 29.29) Окно Specify the member key columns (Задание ключевых колонок)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select advanced options (Выбор дополнительных параметров) (рис 29.30(рис 29.30) Окно Select advanced options (Выбор дополнительных параметров)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Finish the Dimension Wizard (Завершение работы мастера размерности) (рис 29.31(рис 29.31) Окно Finish the Dimension Wizard (Завершение работы мастера размерности)
Закончив работу мастера Dimension Wizard, вы возвратитесь в окно Select the dimensions for your cube (рис. 29.23) мастера Cube Wizard. Ваша новая размерность появится в списке Cube Dimensions (Размерности куба). Здесь вы можете продолжить работу, выбрав таблицу размерности, которая используется для создания итоговых данных по таблице фактов, или можете создать новые таблицы размерности, щелкнув на кнопке New Dimension и снова запустив мастер Dimension Wizard.Для продолжения щелкните на кнопке Next. Получив вопрос, хотите ли вы считать строки (if you want to count the rows), щелкните на кнопке Yes. Появится окно Finish the Cube Wizard (Завершение работы мастера создания куба) (рис. 29.32). Вам останется только задать имя этого куба.
(рис 29.32) Окно Finish the Cube Wizard (Завершение работы мастера создания куба)
После щелчка на кнопке Finish появится окно Cube Editor (Редактор куба) (рис 29.33(рис 29.33) Окно Cube Editor (Редактор куба)
После выхода из окна Cube Editor появится сообщение, где запрашивается, хотите ли вы задать варианты хранения для вашего куба. Щелкните на кнопке Yes. Появится начальное окно мастера Storage Design Wizard (Мастер структуры хранения) (рис 29.34(рис 29.34) Начальное окно мастера Storage Design Wizard (Мастер структуры хранения)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the type of data storage (Выбор типа хранения данных) (рис 29.35(рис 29.35) Окно Select the type of data storage (Выбор типа хранения данных)Здесь вы можете выбрать между хранением данных в виде размерностей, в реляционной форме или в виде комбинации этих двух типов; для данного примера щелкните на кнопке выбора MOLAP, чтобы хранить данные в виде структур данных Аnalysis Services. Если выбрать хранение данных в реляционной форме (кнопка выбора ROLAP), то новые таблицы будут сохраняться в базе данных, с которой вы работаете (в данном случае – Northwind). И последний вариант – HOLAP (гибридная OLAP), при котором базовые данные хранятся в реляционной форме и агрегированные данные – в виде многомерной структуры.
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Set aggregation options (Задание параметров агрегирования) (рис 29.36Поскольку в этом примере мы используем очень небольшую таблицу, для расчета агрегатов данных потребуется лишь несколько секунд. Результирующие агрегаты будут рассчитаны в виде графиков, после чего снова появится окно Set aggregation options (рис 29.37(рис 29.37) Окно Set aggregation options (Задание параметров агрегирования)(рис 29.36) Окно Set aggregation options с графиком агрегированных данных
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Finish the Storage Design Wizard (Завершение работы мастера) (рис 29.38(рис 29.38) Окно Finish the Storage Design Wizard (Завершение работы мастера)
Щелкните на кнопке Finish. Появится диалоговое окно Process (Обработка) (рис 29.39(рис 29.39) Диалоговое окно Process (Обработка)
Модифицирование существующей
базы данных OLAP
База данных OLAP модифицируется в Аnalysis Manager аналогично созданию базы данных OLAP. В этом разделе мы будет модифицировать базу данных FoodMart 2000. База данных FoodMart 2000 включается в инсталляцию Аnalysis Services (если во время инсталляции вы установили флажок Sample Applications). Чтобы отредактировать куб в базе данных FoodMart 2000, выполните следующие шаги.
В окне Аnalysis Manager раскройте папку Аnalysis Servers, раскройте сервер, раскройте папку FoodMart 2000 и затем раскройте папку Cubes (рис 29.40(рис 29.40) Окно Аnalysis Manager
Щелкните правой кнопкой мыши на папке Sales и выберите из контекстного меню пункт Edit (Редактировать). Появится окно Cube Editor (рис. 29.41). В этом окне показаны связи между таблицами размерности и фактов в этом кубе.После вызова окна Cube Editor вы получаете целый ряд возможностей.
Создание новой размерности. Вызовите Dimension Manager, щелкнув правой кнопкой мыши на папке Dimensions или на имени любой размерности в левой панели. Средство Dimension Manager устроено аналогично мастеру Dimension Wizard, о котором мы говорили выше в этой лекции. Оно используется для добавления к базе данных новых размерностей или удаления существующих размерностей.
Удаление размерности. Для удаления размерности нужно щелкнуть на ней правой кнопкой мыши и выбрать пункт Remove (Удалить). Эта операция необратимым образом удаляет размерность из базы данных.
(рис 29.41) Окно Cube Editorr
Создание нового расчетного элемента. Щелкните правой кнопкой мыши на папке Calculated Members или на любом расчетном элементе и выберите пункт New Calculated Member (Новый расчетный элемент).
Редактирование, удаление или переименование расчетного элемента. Щелкните правой кнопкой мыши на расчетном элементе и затем выберите пункт Edit, Delete или Rename.Во вкладке Schema (Схема) правой панели вы можете щелкать правой кнопкой мыши на заголовках таблиц размерности или фактов и выбирать следующие команды:
Insert A Table (Вставить таблицу). Позволяет добавлять таблицы к базе данных.
Change Alias (Изменить алиас). Позволяет переименовывать существующее свойство куба. Вы можете определять производное свойство куба, которое базируется на другом свойстве куба, не изменяя базового свойства.
Browse Data (Обзор данных). Позволяет считывать данные таблиц для просмотра.
Replace (Заменить). Позволяет выбрать другую таблицу для замены таблицы, которая уже находится в базе данных.
Remove (Удалить – только для таблиц размерности). Позволяет удалить таблицу размерности из базы данных.
Чтобы убедиться в полезности системы OLAP, выберите пункт Data (Данные) из меню View (Вид) в Аnalysis Manager или щелкните на вкладке Data. Во вкладке Data окна Cube Editor (рис 29.42(рис 29.42) Вкладка Data окна Cube EditorВо вкладке Data вы можете выбирать различные комбинации переменных, чтобы получать различные представления данных. Поскольку итоговые данные уже рассчитаны, результаты появляются очень быстро. Если бы у вас не было итоговых данных, то вам пришлось бы запускать отдельные запросы. В случае большого рынка данных или склада данных процесс расчета агрегатов данных мог бы занять много времени.
Обработка данных
После создания кубов вы получаете ряд средств, позволяющих вам просматривать и обрабатывать данные. Для доступа ко многим из этих средств вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши на имени куба в левой панели окна Аnalysis Manager. Вот некоторые из этих средств:
Process (Обработка). Используется для обновления агрегатов данных. Поскольку агрегаты данных не обновляются автоматически при изменении базовых данных, их следует периодически обновлять. Этот процесс может занимать много времени, и его следует планировать на подходящее для этого время (ночью, в выходные дни и т.д.).
Design Storage.Вызов мастера Storage Design Wizard. Это позволяет вам модифицировать базовые свойства хранения кубов OLAP. Выше в этой лекции вы изучали, как использовать Storage Design Wizard.
Usage-Based Optimization (Оптимизация, основанная на использовании). Вызов мастера Usage Based Optimization Wizard, который помогает вам настраивать куб путем улучшения агрегатов данных на основании истории запросов по этим агрегатам. Вы делаете это путем просмотра выполненных запросов к базе данных и оптимизации этих запросов. Мастер Usage Based Optimization Wizard предлагает вам способы модифицирования запросов или самих агрегатов.
(рис 29.43) Диалоговое окно Cube Browser
Usage Аnalysis (Анализ использования). Вызов мастера Usage Аnalysis Wizard, который позволяет вам анализировать запросы, направляемые к кубу. Мастер Usage Аnalysis Wizard использует данные о запросах, направленных к кубу, основываясь на ваших критериях. Этот мастер похож на мастер Usage Based Optimization Wizard в том, что он позволяет выбирать критерии, чтобы определять, какие запросы требуют для своего выполнения больше всего времени. Однако мастер Usage Аnalysis Wizard используется только для просмотра этих данных.
Поскольку Аnalysis Services не выполняет автоматического обновления кубов OLAP и поскольку базовые данные могут изменяться, вы должны обновлять эти данные с частотой, которую считаете необходимой для вашей системы. Если данные модифицируются часто и пользователям требуется свежая информация, то вам может потребоваться частое обновление кубов. Если приемлемы вчерашние данные, то вполне достаточно обновлять данные ночью.
Для обновления кубов нужно щелкнуть правой кнопкой мыши на соответствующей папке базы данных OLAP и выбрать пункт Process All Cubes (Обработка всех кубов). Как уже говорилось, если вы хотите обновлять кубы по отдельности, щелкните правой кнопкой мыши на имени куба и выберите из контекстного меню пункт Process.
Ваш доступ к OLAP-кубам SQL Server происходит через приложение OLE DB, путем просмотра данных через Аnalysis Manager или путем установки связи с базой данных OLAP. Диалоговое окно Cube Browser в Аnalysis Manager является полезным средством просмотра данных, основываясь на кубах, которые вы уже создали.
Но если у вас есть уже функционирующий склад данных или рынок данных, который уже функционирует, то вам, возможно, будет трудно включить SQL Server Аnalysis Services в уже существующую работу, поскольку Аnalysis Services действует путем создания новых кубов данных, базирующихся на вашей базе данных, и доступ к этим кубам осуществляется через интерфейс OLE DB. Если ваше текущее приложение не использует OLE DB, то вам, видимо, не удастся использовать возможности Аnalysis Services.
Аnalysis Services можно использовать для выполнения многомерного анализа во многих типах складов и рынков данных. Для выполнения многомерного анализа из агрегатов данных вы можете использовать диалоговое окно Cube Browser в Аnalysis Manager. Использование преимуществ Аnalysis Services зависит от возможностей включения этих служб в вашу деловую среду.
Заключение
В этой лекции вы узнали, что такое Аnalysis Services и как устанавливать это средство. Вы также узнали, как создавать кубы и как поддерживать агрегированные данные в базе данных SQL Server. Информация этой лекции поможет вам определить, подойдет ли для вашей среды использование Аnalysis Services. В следующей лекции вы узнаете о некоторых задачах и средствах, связанных с администрированием системы SQL Server.
Microsoft SQL Server 2000 Аnalysis Services (прежнее название OLAP Services) – это компонент SQL Server 2000, предназначенный для оперативной аналитической обработки (OLAP); с помощью этого компонента вы можете получать доступ и извлекать данные вашего склада данных (data warehouse) и рынка данных (data mart). В этой лекции вы узнаете, из каких компонентов состоит Аnalysis Services, как их инсталлировать и как их использовать. Кроме того, вы узнаете об улучшениях Аnalysis Services, включенных в SQL Server 2000. Поскольку эта книга предназначена для администраторов SQL Server, а не разработчиков приложений, здесь рассматриваются только темы инсталляции, конфигурирования и администрирования Аnalysis Services. Темы разработки приложений здесь не рассматриваются.
Примечание. На протяжении всей этой лекции используются термины "склад данных" и "рынок данных". Термин "склад данных" определяется различными способами. Склад данных можно представить себе как хранилище деловых данных, содержащее как накопленные данные, так и текущие данные, получаемые из систем оперативной обработки транзакций какой-либо компании (OLTP). Рынок данных похож на склад данных, но содержит данные, относящиеся только к одному аспекту работы компании. Например, компания может иметь склад данных, содержащий счета кредиторов, счета дебиторов, а также информацию по людским ресурсам, и рынок данных, содержащий только данные по счетам кредиторов. И склады данных, и рынки данных обычно состоят из данных, сконфигурированных в виде схемы, имеющей форму звезды или форму снежинки; обе схемы описываются ниже в этой лекции. Концепции, рассматриваемые в этой лекции, относятся как складам, так и к рынкам данных. Если не указано иначе, для обоих типов баз данных используется термин "склад данных".
Обзор Аnalysis Services
Аnalysis Services – это набор средств (инструментов), помогающий вам в разработке и управлении данными, которые используются в оперативной аналитической обработке. Аnalysis Services состоит из сервера Аnalysis Service, English Query и других поддерживающих компонентов. Сервер Аnalysis Service формирует кубы данных, используемые в многомерном анализе. Термин "куб" используется для описания агрегированных данных. Эти агрегированные (итоговые) данные используются для комплексных аналитических запросов, таких как ежемесячные объемы продаж и прогнозы продаж. (Кубы описаны более подробно в подразделе "Кубы OLAP" далее.)
В многомерном анализе для исследования базы данных с различных точек зрения (размерностей) используется несколько запросов. Рассмотрим один пример. Представим себе базу данных магазина велосипедов, где хранятся данные по продажам за последний год. Один запрос в операции многомерного анализа может использоваться для исследования покупательского спроса. Другой запрос – для получения результатов ежемесячных продаж. Еще один запрос – для исследования продаж определенного велосипеда или компонента. Хотя все запросы используют одни и те же данные, каждый запрос применяется для получения своего аспекта (размерности) по этим данным.
Компоненты Аnalysis Services
Аnalysis Services содержит ряд инструментов и мастеров, которые вы можете использовать для доступа к многомерным данным. Аnalysis Services состоит из следующих компонентов:
Аnalysis Manager. Содержит графический пользовательский интерфейс для доступа к таким службам анализа, как создание кубов, управление безопасностью и обзор источников данных.
Data Warehousing Framework. Содержит набор компонентов и интерфейсов API, с помощью которых реализуются возможности склада данных SQL Server.
Data Transformation Services (DTS). Используется для загрузки и преобразования данных в рынок данных или склад данных. В DTS входят мастер импорта Import Wizard и мастер экспорта Export Wizard, которые позволяют выполнять как перемещение, так и преобразование данных. (Об использовании DTS см. лекцию 24)
Repository.Содержит ряд интерфейсов, моделей схем баз данных и заранее определенных преобразований данных для включения в Data Warehousing Framework. Поскольку преобразования данных выполняются регулярно, их определения можно сохранять для будущего использования.
Data Mining.Содержит алгоритмы для определения и реализации многомерных кубов.
English Query. Преобразует вопросы на английском языке в операторы SQL, которые можно применять к базе данных.
Extensible Markup Language (XML).Стандартный язык форматирования и представления данных. XML – это ключевой компонент для передачи данных между приложениями, используемый для публикации данных в Internet.
Как вы увидите в данной лекции, эти компоненты совмещаются друг с другом, как элементы головоломки, образуя единый инструмент.
Кубы OLAP
Основной формой представления данных в Аnalysis Services является куб OLAP. Куб является многомерным представлением как подробных, так и итоговых данных. Подробные данные – это конкретные данные строки, в то время как итоговые данные – это агрегированные данные. Кубы разрабатываются на основе аналитических требований, устанавливаемых самими данными. Каждый куб представляет свой бизнес-объект, такой как продажи или материально-производственные запасы. Каждая сторона куба является соответствующим размерностным представлением данных. Иными словами, куб состоит из различных "плоскостей" данных (отсюда название "куб данных").
Кубы Аnalysis Services формируются с использованием одного из двух типов схем баз данных: "звезда" и "снежинка". (Хотя тема формирования схем относится к вопросам разработки, в этой лекции дается краткое описание этих двух типов схем, чтобы вы могли лучше понимать работу Аnalysis Services.) Схемы обоих типов состоят из таблиц фактов и таблиц размерности. Аnalysis Services агрегирует данные в этих таблицах для создания кубов. Рассмотрим этот процесс более подробно.
Таблицы фактов
Таблица фактов (fact table) – это таблица для склада данных (data warehouse), в которой хранятся накопленные данные. Эти накопленные данные являются базовой информацией склада данных. В нашем примере магазина велосипедов эта информация состоит из записи транзакций (транзакций базы данных и транзакций [операций] продаж), которые произошли в магазине велосипедов. В эту запись включаются такие данные, как дата транзакции, тип транзакции, наименование проданного товара, стоимостное выражение транзакции (в долларах), имя покупателя и имя продавца. Эту запись можно использовать как основу для многомерного анализа.
Итак, данные таблицы фактов основываются на бизнес-транзакции (деловой операции). Этой транзакцией может быть продажа какого-либо товара, транзакция с использованием кредитной карты, прибыль и т.д. По сути, в таблицу фактов записывается некоторый тип бизнес-события.
Таблица фактов в складе данных является самой большой таблицей базы данных с наибольшей интенсивностью операций. Как вы понимаете, таблица фактов может содержать миллионы записей и занимать более одного терабайта (1024 гигабайт).
Таблицы размерности
Таблица размерности (dimension table) используется для определения полей в таблице фактов, например, имени продавца, типа транзакции или наименования товара. Этот процесс похож на нормализацию, т.е. разбиение данных на группы для более эффективной обработки. В то время как таблица фактов содержит накапливаемую информацию о транзакциях, таблица размерности содержит информацию, которая используется для извлечения полезного материала из таблицы фактов. Иными словами, таблицы размерности используются для определения "смысла" данных, содержащихся в таблице фактов.
Например, таблица фактов, содержащая записи продаж, может иметь таблицу размерности с информацией о торговых представителях, которая используется для создания таких итоговых данных, как объемы продаж за месяц на одного продавца. Может также использоваться таблица размерности, содержащая региональные данные, которые используются для создания итоговых данных, такие как объем продаж по регионам.
В отличие от таблицы фактов таблицы размерности обычно занимают немного места и содержат лишь несколько строк. Склад данных обычно содержит только одну или две таблицы фактов, но несколько таблиц размерности.
Схемы
Схема типа "звезда" (или плоская схема) характерна для складов данных. Эта схема состоит из одной таблицы фактов и нескольких таблиц размерности. Схема типа "звезда" обычно представляется как таблица фактов, окруженная несколькими таблицами размерности в форме звезды. Каждая таблица размерности соответствует какой-либо колонке в таблице фактов. Таблицы размерности используются как основа для анализа данных в таблице фактов.
В схеме типа "снежинка" (или многомерной схеме) несколько таблиц размерности связываются друг с другом, прежде чем присоединиться к таблице фактов; иными словами, создается несколько уровней таблиц размерности, и каждый уровень соответствует колонке в таблице фактов (рис 29.1(рис 29.1) Схемы типа "звезда" и "снежинка"
Агрегирование данных
Аnalysis Services агрегирует колонки в таблице фактов, используя данные таблиц размерности. Например, таблицы размерности, которые относятся к сотрудникам, можно использовать для суммирования данных по продажам на одного сотрудника. Таблицы размерности, которые относятся к товарам, можно использовать для суммирования данных по товарам. Поскольку при агрегировании, основанном на таблицах размерности, создаются различные слои (или размерности) данных, это приводит к формированию виртуального куба данных, который описан выше.
Кубы OLAP, создаваемые с помощью Аnalysis Services, это, по сути, функции агрегирования, которые рассчитываются в соответствии со схемой типа "звезда" или "снежинка". Для создания этих агрегатов применяется мастер Аnalysis Services Wizard, который вы используете по своему усмотрению для создания бизнес-моделей и принятия деловых решений.
Метаданные
Термин "метаданные" используется для описания данных о данных. Так, подробные и итоговые данные, которые используются для описания данных в базе данных, считаются метаданными. В примере, который мы использовали, таблица продаж и окружающие таблицы размерности представляют данные. Итоговая информация, которую мы создаем (распределение продаж по продавцам, продаж по товарам), – это метаданные. Возможность создания метаданных (итоговых таблиц или агрегатов данных) является главным преимуществом Аnalysis Services. Используя Аnalysis Services, вы можете легко создавать метаданные и далее заниматься другой работой без необходимости поддержки этих данных вручную.
Улучшения анализа данных в SQL Server 2000
В SQL Server 2000 включено несколько улучшений и новых средств для анализа данных и складов данных. Эти улучшения включают дополнительные средства и информацию, помогающие выполнять процесс анализа данных. В этом разделе вы узнаете о некоторых важных улучшениях.
Улучшения в извлечении данных
В Аnalysis Services включена новая технология извлечения (добычи) данных, которую можно использовать для выявления связей данных в реляционных базах данных и кубах OLAP. Эти связи можно добавлять к существующим кубам OLAP для дополнительного анализа данных. Одним из уникальных новых средств извлечения данных является дерево решений Microsoft Decision Tree. Decision Tree использует для анализа данных усложненные методы и алгоритмы классификации. Затем процесс дерева решений формирует одно или несколько деревьев решений, которые можно использовать для упреждающего анализа по новым данным. Например, дерево решений можно сформировать для анализа кредитной истории и покупательской истории потенциальных покупателей в нашем магазине велосипедов. Это дерево решений можно, тем самым, использовать для оценки кредитоспособности покупателя.
Еще одним новым средством извлечения данных в Аnalysis Services является использование кластеризации. Технология кластеризации, используемая в извлечении данных, полностью отличается от типа кластеризации, описанного в лекции 12. При выполнении кластеризации в Аnalysis Services используется алгоритм "ближайшего соседа", позволяющий быстро группировать записи данных в кластеры, имеющие сходные характеристики. Эти связи часто бывают неочевидными или интуитивными. Тем самым технология кластеризации открывает новые пути для анализа данных.
Кроме того, в состав средств извлечения данных SQL Server включены новые мастера и диалоговые окна, что упрощает их использование. Эти улучшения позволяют DBA быстро выполнять большинство задач создания и поддержки рынка данных или склада данных.
Улучшения для таблиц размерности
SQL Server 2000 содержит несколько улучшений по таблицам размерности. SQL Server теперь поддерживает родительские/дочерние размерности, размерности реляционной OLAP (ROLAP) и размерности с разрешением записи.
Родительские/дочерние размерности позволяют определять иерархии, которые базируются на родительских/дочерних отношениях между элементами исходной таблицы. Примером родительских/дочерних отношений является сборка компонента из частей. Одна часть (родительская) может иметь много подчиненных (дочерних) компонентов. Использование родительской/дочерней размерности "привязывает" подчиненные компоненты к родительской части при выполнении анализа данных.
ROLAP-размерность смягчает ограничения размеров, присущие стандартной многомерной модели OLAP (MOLAP), которая используется в Аnalysis Services. Модель MOLAP позволяет использовать размерности, содержащие до 5 миллионов элементов. Если набор элементов выходит за этот предел, требуется ROLAP-размерность. Модель ROLAP может разрастаться до очень больших размеров, но модель MOLAP существенно превосходит ROLAP в производительности при запросе набора элементов. По этой причине вам следует определять модели ROLAP только для очень больших размерностей.
При использовании размерности с разрешением записи элементы этой размерности можно модифицировать с помощью Аnalysis Manager и клиентских приложений, поддерживающих отложенную запись по размерности. Для управления доступом к размерности по записи клиентских приложений используются роли SQL Server. Роли SQL Server описываются в лекции 34.
Улучшения по безопасности
В SQL Server 2000 включены также улучшения по безопасности, которые позволяют вам лучше защищать используемые в анализе вашего предприятия данные, которые могут оказаться крайне важными. Эти улучшения включают изменения в защите таблиц размерности, средства защиты ячеек и поддержку дополнительных методов аутентификации.
Таблицы размерности теперь функционируют в рамках основанной на ролях модели безопасности SQL Server. Для каждой из определенных ролей вы можете ограничить доступ к отдельным размерностям, уровням и элементам. Кроме того, вы можете задать полномочия доступа к этим ресурсам по чтению и чтению/записи. SQL Server 2000 поддерживает основанную на ролях модель безопасности как для систем FAT, так и систем NTFS.
SQL Server 2000 позволяет применять роли на уровне ячеек куба. В Аnalysis Manager включены диалоговые окна, позволяющие управлять доступом роли к любой комбинации ячеек куба. Кроме того, вы можете изменять полномочия доступа к кубу по чтению и чтению/записи для каждой роли.
Поскольку в систему SQL Server 2000 включена модель безопасности Windows 2000, в ней можно использовать протокол Kerberos, NT Lane Manager Security Support Provider или любой другой тип провайдера, использующего интерфейс Security Support Provider Interface (SSPI) для выполнения аутентификации, когда пользователь или приложение запрашивает доступ к кубам и их данным. Это позволяет вам использовать согласованную модель безопасности на всех уровнях вашей системы SQL Server.
Улучшения в English Query
Средство English Query улучшено в SQL Server 2000 для обеспечения большей интеграции с комплектом продуктов Microsoft Visual Studio 6. Это позволяет разработчикам включать в приложения обычные предложения на английском языке вместо операторов T-SQL. Кроме того, включено новое графическое авторское средство, помогающее разработке предложений English Query. В SQL Server 2000 включен также мастер SQL Project Wizard, который автоматически создает базовые структуры базы данных для поддержки English Query, что несколько смягчает сложность установки среды English Query. Этот мастер сканирует таблицы базы данных и строит соответствующие компоненты SQL Server.
Инсталляция Аnalysis Services
Аnalysis Services инсталлируется вместе с SQL Server 2000 как составная часть комплекта SQL Server 2000 Components. Для инсталляции Аnalysis Services выполните следующие шаги.
В меню инсталляции SQL Server 2000 щелкните на SQL Server Components и затем щелкните на Install Аnalysis Services. Появится начальное диалоговое окно Welcome.
Щелкните на кнопке Next (Далее), чтобы появилось диалоговое окно лицензионного соглашения Software License Agreement. Прочитав и согласившись с текстом лицензии, щелкните на кнопке Yes (Да).
Появится диалоговое окно Select Components (Выбор компонентов) (рис 29.2(рис 29.2) Диалоговое окно Select Components (Выбор компонентов)
Появится диалоговое окно Data Folder Location (Местоположение папки Data) (рис 29.3(рис 29.3) Диалоговое окно Data Folder Location (Местоположение папки Data)
Появится диалоговое окно Select Program Folder (Выбор папки для программы) (рис 29.4(рис 29.4) Диалоговое окно Select Program Folder (Выбор папки для программы)
Завершив инсталляцию Аnalysis Services, вы можете инсталлировать English Query. Средство English Query считается частью Аnalysis Services, но оно инсталлируется отдельно. Вы не обязаны инсталлировать English Query для использования Аnalysis Services. Чтобы инсталлировать English Query, выполните следующие шаги.
В меню инсталляции SQL Server 2000 щелкните на SQL Server Components и затем щелкните на Install English Query. Процесс инсталляции сначала установит Microsoft Data Access Components (MDAC) и Microsoft Visual Studio Components. После инсталляции этих компонентов появится диалоговое окно Welcome. Для продолжения щелкните на кнопке Continue.
Появится диалоговое окно лицензионного соглашения Software License Agreement. Прочитав и согласившись с текстом лицензии, щелкните на кнопке I Agree (Я согласен).
Появится диалоговое окно Microsoft English Query 2000 Setup (рис 29.5(рис 29.5) Диалоговое окно Microsoft English Query 2000 SetupЗдесь вы можете выбрать тип инсталляции – Complete (Полная) или Run-time Only (Только для выполнения). В случае типа Complete инсталлируются все компоненты, в то время как инсталляция типа Run-time Only позволяет указывать, какие компоненты нужно инсталлировать. Вы можете также указать папку для инсталляции, но установка по умолчанию обычно является приемлемой. Если вы не слишком хорошо знаете English Query, щелкните на кнопке Complete. После этого будут инсталлированы компоненты English Query. Щелкните на кнопке OK, чтобы завершить инсталляцию.
Для доступа к Аnalysis Services и компонентам English Query после их инсталляции щелкните на кнопке Start (Пуск), укажите Programs (Программы), укажите Microsoft SQL Server и затем укажите Аnalysis Services. В подменю Аnalysis Services вы можете указать один из следующих вариантов.
Аnalysis Manager. Вызов основного компонента Аnalysis Services. В этот компонент входят мастера и утилиты, которые позволяют вам использовать Аnalysis Services.
Books Online. Вызов оперативной документации Аnalysis Services.
MDX Sample Application. Вызов примера приложения, поставляемого вместе с Аnalysis Services.
Использование Аnalysis Services
Теперь, когда вы знаете, что такое Аnalysis Services и как происходит инсталляция этого средства, мы рассмотрим, как использовать эти его службы для создания и управления вашим складом данных. В этом разделе мы сконфигурируем источник данных, создадим базу данных OLAP по этому источнику данных и, наконец, создадим куб по этой базе данных.
Конфигурирование источника данных
Первым шагом в подключении Аnalysis Services к базе данных SQL Server является создание системного источника данных ODBC (Open Database Connectivity – интерфейса открытого взаимодействия с базами данных) для данного сервера. Для выполнения этой задачи используется утилита ODBC Data Sources, которая находится в папке Administrative Tools. Чтобы задать системный источник данных, выполните следующие шаги.
Щелкните на кнопке Start, укажите Programs, укажите Administrative Tools (Администрирование) и затем выберите Data Sources (ODBC) (Источники данных [ODBC]). Появится диалоговое окно ODBC Data Source Administrator (Администратор источников данных ODBC) (рис. 29.6).
Щелкните на вкладке System DSN (Системный источник данных) (рис 29.7(рис 29.7) Вкладка User DSN диалогового окна ODBC Data Source Administrator(рис 29.6) Вкладка System DSN диалогового окна ODBC Data Source Administrator
Щелкните на кнопке Add (Добавить). Появится диалоговое окно Create New Data Source (Создание нового источника данных) (рис. 29.8). В окне списка выберите SQL Server. Затем щелкните на кнопке Finish (Готово).
Появится диалоговое окно Create a New Data Source to SQL Server (Создать новый источник данных для SQL Server) (рис. 29.9). Здесь вы должны присвоить имя вашему источнику данных, задать его описание и указать, к какому серверу SQL вы хотите подсоединиться. Для продолжения щелкните на кнопке Next.
В следующем диалоговом окне (рис 29.10(рис 29.9) Диалоговое окно Create New Data Source (Создание нового источника данных)(рис 29.8) Диалоговое окно Create a New Data Source to SQL Server (Создать новый источник данных для SQL Server)(рис 29.10) Задание режима аутентификации
В следующем диалоговом окне (рис 29.11(рис 29.11) Указание базы данных по умолчанию
В следующем диалоговом окне (рис 29.12(рис 29.12) Задание языка и других параметров
Появится диалоговое окно ODBC Microsoft SQL Server Setup (рис 29.13(рис 29.13) Диалоговое окно сводки ODBC Microsoft SQL Server Setup
Вы должны проверить этот источник данных, щелкнув на кнопке Test Data Source (Тестировать источник данных). В результате будет проверено соединение с базой данных. После успешной проверки соединения щелкните на кнопке OK, и выбранный источник данных (DSN) будет доступен для использования.Примечание. Чтобы вы могли конфигурировать и тестировать источник данных, у вас должен быть запущен SQL Server.
Создание базы данных OLAP
Теперь, когда вы сконфигурировали и проверили источник данных ODBC, можно переходить к созданию базы данных OLAP. Создание базы данных OLAP заключается в установке существующей базы данных как базы данных OLAP. Вы должны подготовиться к тому, чтобы указать, какие таблицы будут использоваться как таблицы фактов и какие таблицы – как таблицы размерности.
Примечание. В этом разделе мы зададим в качестве базы данных OLAP базу данных Northwind. Эта база данных не обладает всеми свойствами рынка данных или склада данных, но мы будем использовать ее в этом примере, поскольку она поставляется вместе с SQL Server, и вы можете легко воспроизвести этот пример.
В процессе создания базы данных вы будете использовать Аnalysis Manager, мастер Cube Wizard, мастер Dimension Wizard и мастер Storage Design Wizard. Для создания этой базы данных выполните следующие шаги.
Щелкните на кнопке Start, укажите Programs, укажите Microsoft SQL Server, укажите Аnalysis Services и затем выберите Аnalysis Manager. Появится окно Аnalysis Manager (рис 29.14(рис 29.14) Окно Аnalysis Manager
Раскройте в левой панели папку Аnalysis Servers и затем раскройте папку с именем вашего сервера. Щелкните правой кнопкой мыши на имени этого сервера и выберите из контекстного меню пункт New Database (Создать базу данных), чтобы появилось диалоговое окно Database (рис 29.15(рис 29.15) Диалоговое окно Database (База данных)Примечание. Раскрыв папку с именем вашего сервера, вы увидите базу данных, уже сконфигурированную в Аnalysis Manager. Эта база данных с именем FoodMart 2000 создается автоматически, если во время инсталляции Аnalysis Services у вас установлен флажок Sample Applications (Примеры приложений) в диалоговом окне Select Components.
Щелкните на кнопке OK, чтобы вернуться в окно Аnalysis Manager. Если раскрыть папку Аnalysis Servers и раскрыть папку с именем вашего сервера, то вы увидите, что в нее добавлена новая база данных. (Эта база данных имеет имя, но она еще не имеет связи с источником данных SQL Server – мы займемся этим чуть позже.) Раскройте папку этой базы данных (в данном случае это база данных Northwind_OLAP), чтобы появились папки Data Sources (Источники данных), Cubes (Кубы), Shared Dimensions (Разделяемые размерности), Mining Models (Модели извлечения данных) и Database Roles (Роли базы данных) (рис 29.16(рис 29.16) Раскрытая база данных OLAP
Щелкните правой кнопкой мыши на папке Cubes, укажите в контекстном меню команду New Cube (Создать куб) и затем выберите пункт Wizard (Мастер) в подменю New Cube. Появится начальное окно Cube Wizard (Мастер создания куба) (рис 29.17(рис 29.17) Начальное окно мастера Cube Wizard (Мастер создания куба)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select a fact table from a data source (Выбор таблицы фактов из источника данных) (рис 29.18(рис 29.18) Окно Select a fact table from a data source (Выбор таблицы фактов из источника данных)
Появится окно Data Link Properties (Свойства канала данных) (рис 29.19(рис 29.19) Вкладка Provider (Провайдер) окна Data Link Properties (Свойства канала данных)
Во вкладке Connection окна Data Link Properties (рис 29.20(рис 29.20) Вкладка Connection (Соединение) окна Data Link Properties
Здесь вам нужно проверить данное соединение, щелкнув на кнопке Test Connection (Тестировать соединение). Если проверка закончится успешно, появится сообщение "connection succeeded" (Успешное соединение). В противном случае у вас, возможно, что-то указано неверно. В случае успешной проверки щелкните на кнопке OK, чтобы вернуться в окно Select a fact table from a data source мастера Cube Wizard ( рис 29.21(рис 29.21) Окно Select a fact table from a data source мастера Cube Wizard с указанными источниками данных и таблицами
В списке Data Sources and Tables (Источники данных и таблицы) этого окна дважды щелкните на таблице, которую хотите использовать как источник данных для вашего куба. В этом примере нужно дважды щелкнуть на таблице Orders. Несмотря на то, что таблица Orders не является в точности таблицей размерности, она устроена аналогично такой таблице. (Эта таблица используется здесь, чтобы данный пример мог выполнить обычный пользователь.)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the numeric columns that define your measures (Выберите числовые колонки, которые определяют ваши измерения) (рис 29.22(рис 29.22) Окно select the numeric columns that define your measures (Выберите числовые колонки, которые определяют ваши измерения) Здесь вы можете выбрать колонку или колонки, которые будут определять числовые измерения куба; они будут использоваться для агрегирования. В данном случае выберите колонки OrderID и Freight, дважды щелкнув на этих именах или выделив каждую колонку и щелкнув на направленной вправо стрелке.
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the dimensions for your cube (Выберите размерности для вашего куба) (рис. 29.23). Здесь вам нужно выбрать таблицы размерности, которые будут использоваться в данном кубе. В нашем примере мы создадим таблицу размерности.
Щелкните на кнопке New Dimension (Создать размерность), чтобы появилось начальное окно мастера Dimension Wizard, показанное на рис. 29.24.
Для продолжения щелкните на кнопке Next. Появится окно Choose how you want to create the dimension (Выбор способа создания размерности) (рис 29.25(рис 29.24) Окно Select the dimensions for your cube (Выберите размерности для вашего куба)(рис 29.23) Начальное окно мастера Dimension Wizard(рис 29.25) Окно Choose how you want to create the dimension (Выбор способа создания размерности)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the dimension table (Выбор таблицы размерности) (рис 29.26(рис 29.26) Окно Select the dimension table (Выбор таблицы размерности)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the dimension type (Выбор типа размерности) (рис 29.27(рис 29.27) Окно Select the dimension type (Выбор типа размерности)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the levels for your dimension (Выбор уровней для вашей размерности) (рис 29.28(рис 29.28) Окно Select the levels for your dimension (Выбор уровней для вашей размерности)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Specify the member key columns (Задание ключевых колонок) (рис 29.29(рис 29.29) Окно Specify the member key columns (Задание ключевых колонок)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select advanced options (Выбор дополнительных параметров) (рис 29.30(рис 29.30) Окно Select advanced options (Выбор дополнительных параметров)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Finish the Dimension Wizard (Завершение работы мастера размерности) (рис 29.31(рис 29.31) Окно Finish the Dimension Wizard (Завершение работы мастера размерности)
Закончив работу мастера Dimension Wizard, вы возвратитесь в окно Select the dimensions for your cube (рис. 29.23) мастера Cube Wizard. Ваша новая размерность появится в списке Cube Dimensions (Размерности куба). Здесь вы можете продолжить работу, выбрав таблицу размерности, которая используется для создания итоговых данных по таблице фактов, или можете создать новые таблицы размерности, щелкнув на кнопке New Dimension и снова запустив мастер Dimension Wizard.Для продолжения щелкните на кнопке Next. Получив вопрос, хотите ли вы считать строки (if you want to count the rows), щелкните на кнопке Yes. Появится окно Finish the Cube Wizard (Завершение работы мастера создания куба) (рис. 29.32). Вам останется только задать имя этого куба.
(рис 29.32) Окно Finish the Cube Wizard (Завершение работы мастера создания куба)
После щелчка на кнопке Finish появится окно Cube Editor (Редактор куба) (рис 29.33(рис 29.33) Окно Cube Editor (Редактор куба)
После выхода из окна Cube Editor появится сообщение, где запрашивается, хотите ли вы задать варианты хранения для вашего куба. Щелкните на кнопке Yes. Появится начальное окно мастера Storage Design Wizard (Мастер структуры хранения) (рис 29.34(рис 29.34) Начальное окно мастера Storage Design Wizard (Мастер структуры хранения)
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Select the type of data storage (Выбор типа хранения данных) (рис 29.35(рис 29.35) Окно Select the type of data storage (Выбор типа хранения данных)Здесь вы можете выбрать между хранением данных в виде размерностей, в реляционной форме или в виде комбинации этих двух типов; для данного примера щелкните на кнопке выбора MOLAP, чтобы хранить данные в виде структур данных Аnalysis Services. Если выбрать хранение данных в реляционной форме (кнопка выбора ROLAP), то новые таблицы будут сохраняться в базе данных, с которой вы работаете (в данном случае – Northwind). И последний вариант – HOLAP (гибридная OLAP), при котором базовые данные хранятся в реляционной форме и агрегированные данные – в виде многомерной структуры.
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Set aggregation options (Задание параметров агрегирования) (рис 29.36Поскольку в этом примере мы используем очень небольшую таблицу, для расчета агрегатов данных потребуется лишь несколько секунд. Результирующие агрегаты будут рассчитаны в виде графиков, после чего снова появится окно Set aggregation options (рис 29.37(рис 29.37) Окно Set aggregation options (Задание параметров агрегирования)(рис 29.36) Окно Set aggregation options с графиком агрегированных данных
Щелкните на кнопке Next, чтобы появилось окно Finish the Storage Design Wizard (Завершение работы мастера) (рис 29.38(рис 29.38) Окно Finish the Storage Design Wizard (Завершение работы мастера)
Щелкните на кнопке Finish. Появится диалоговое окно Process (Обработка) (рис 29.39(рис 29.39) Диалоговое окно Process (Обработка)
Модифицирование существующей
базы данных OLAP
База данных OLAP модифицируется в Аnalysis Manager аналогично созданию базы данных OLAP. В этом разделе мы будет модифицировать базу данных FoodMart 2000. База данных FoodMart 2000 включается в инсталляцию Аnalysis Services (если во время инсталляции вы установили флажок Sample Applications). Чтобы отредактировать куб в базе данных FoodMart 2000, выполните следующие шаги.
В окне Аnalysis Manager раскройте папку Аnalysis Servers, раскройте сервер, раскройте папку FoodMart 2000 и затем раскройте папку Cubes (рис 29.40(рис 29.40) Окно Аnalysis Manager
Щелкните правой кнопкой мыши на папке Sales и выберите из контекстного меню пункт Edit (Редактировать). Появится окно Cube Editor (рис. 29.41). В этом окне показаны связи между таблицами размерности и фактов в этом кубе.После вызова окна Cube Editor вы получаете целый ряд возможностей.
Создание новой размерности. Вызовите Dimension Manager, щелкнув правой кнопкой мыши на папке Dimensions или на имени любой размерности в левой панели. Средство Dimension Manager устроено аналогично мастеру Dimension Wizard, о котором мы говорили выше в этой лекции. Оно используется для добавления к базе данных новых размерностей или удаления существующих размерностей.
Удаление размерности. Для удаления размерности нужно щелкнуть на ней правой кнопкой мыши и выбрать пункт Remove (Удалить). Эта операция необратимым образом удаляет размерность из базы данных.
(рис 29.41) Окно Cube Editorr
Создание нового расчетного элемента. Щелкните правой кнопкой мыши на папке Calculated Members или на любом расчетном элементе и выберите пункт New Calculated Member (Новый расчетный элемент).
Редактирование, удаление или переименование расчетного элемента. Щелкните правой кнопкой мыши на расчетном элементе и затем выберите пункт Edit, Delete или Rename.Во вкладке Schema (Схема) правой панели вы можете щелкать правой кнопкой мыши на заголовках таблиц размерности или фактов и выбирать следующие команды:
Insert A Table (Вставить таблицу). Позволяет добавлять таблицы к базе данных.
Change Alias (Изменить алиас). Позволяет переименовывать существующее свойство куба. Вы можете определять производное свойство куба, которое базируется на другом свойстве куба, не изменяя базового свойства.
Browse Data (Обзор данных). Позволяет считывать данные таблиц для просмотра.
Replace (Заменить). Позволяет выбрать другую таблицу для замены таблицы, которая уже находится в базе данных.
Remove (Удалить – только для таблиц размерности). Позволяет удалить таблицу размерности из базы данных.
Чтобы убедиться в полезности системы OLAP, выберите пункт Data (Данные) из меню View (Вид) в Аnalysis Manager или щелкните на вкладке Data. Во вкладке Data окна Cube Editor (рис 29.42(рис 29.42) Вкладка Data окна Cube EditorВо вкладке Data вы можете выбирать различные комбинации переменных, чтобы получать различные представления данных. Поскольку итоговые данные уже рассчитаны, результаты появляются очень быстро. Если бы у вас не было итоговых данных, то вам пришлось бы запускать отдельные запросы. В случае большого рынка данных или склада данных процесс расчета агрегатов данных мог бы занять много времени.
Обработка данных
После создания кубов вы получаете ряд средств, позволяющих вам просматривать и обрабатывать данные. Для доступа ко многим из этих средств вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши на имени куба в левой панели окна Аnalysis Manager. Вот некоторые из этих средств:
Process (Обработка). Используется для обновления агрегатов данных. Поскольку агрегаты данных не обновляются автоматически при изменении базовых данных, их следует периодически обновлять. Этот процесс может занимать много времени, и его следует планировать на подходящее для этого время (ночью, в выходные дни и т.д.).
Design Storage.Вызов мастера Storage Design Wizard. Это позволяет вам модифицировать базовые свойства хранения кубов OLAP. Выше в этой лекции вы изучали, как использовать Storage Design Wizard.
Usage-Based Optimization (Оптимизация, основанная на использовании). Вызов мастера Usage Based Optimization Wizard, который помогает вам настраивать куб путем улучшения агрегатов данных на основании истории запросов по этим агрегатам. Вы делаете это путем просмотра выполненных запросов к базе данных и оптимизации этих запросов. Мастер Usage Based Optimization Wizard предлагает вам способы модифицирования запросов или самих агрегатов.
(рис 29.43) Диалоговое окно Cube Browser
Usage Аnalysis (Анализ использования). Вызов мастера Usage Аnalysis Wizard, который позволяет вам анализировать запросы, направляемые к кубу. Мастер Usage Аnalysis Wizard использует данные о запросах, направленных к кубу, основываясь на ваших критериях. Этот мастер похож на мастер Usage Based Optimization Wizard в том, что он позволяет выбирать критерии, чтобы определять, какие запросы требуют для своего выполнения больше всего времени. Однако мастер Usage Аnalysis Wizard используется только для просмотра этих данных.
Поскольку Аnalysis Services не выполняет автоматического обновления кубов OLAP и поскольку базовые данные могут изменяться, вы должны обновлять эти данные с частотой, которую считаете необходимой для вашей системы. Если данные модифицируются часто и пользователям требуется свежая информация, то вам может потребоваться частое обновление кубов. Если приемлемы вчерашние данные, то вполне достаточно обновлять данные ночью.
Для обновления кубов нужно щелкнуть правой кнопкой мыши на соответствующей папке базы данных OLAP и выбрать пункт Process All Cubes (Обработка всех кубов). Как уже говорилось, если вы хотите обновлять кубы по отдельности, щелкните правой кнопкой мыши на имени куба и выберите из контекстного меню пункт Process.
Ваш доступ к OLAP-кубам SQL Server происходит через приложение OLE DB, путем просмотра данных через Аnalysis Manager или путем установки связи с базой данных OLAP. Диалоговое окно Cube Browser в Аnalysis Manager является полезным средством просмотра данных, основываясь на кубах, которые вы уже создали.
Но если у вас есть уже функционирующий склад данных или рынок данных, который уже функционирует, то вам, возможно, будет трудно включить SQL Server Аnalysis Services в уже существующую работу, поскольку Аnalysis Services действует путем создания новых кубов данных, базирующихся на вашей базе данных, и доступ к этим кубам осуществляется через интерфейс OLE DB. Если ваше текущее приложение не использует OLE DB, то вам, видимо, не удастся использовать возможности Аnalysis Services.
Аnalysis Services можно использовать для выполнения многомерного анализа во многих типах складов и рынков данных. Для выполнения многомерного анализа из агрегатов данных вы можете использовать диалоговое окно Cube Browser в Аnalysis Manager. Использование преимуществ Аnalysis Services зависит от возможностей включения этих служб в вашу деловую среду.
Заключение
В этой лекции вы узнали, что такое Аnalysis Services и как устанавливать это средство. Вы также узнали, как создавать кубы и как поддерживать агрегированные данные в базе данных SQL Server. Информация этой лекции поможет вам определить, подойдет ли для вашей среды использование Аnalysis Services. В следующей лекции вы узнаете о некоторых задачах и средствах, связанных с администрированием системы SQL Server.
