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在SSAS中处理多维数据集期间没有跟踪信息

在SSAS（SQL Server Analysis Services）中处理多维数据集期间，如果没有跟踪信息，可能会导致性能下降或者查询结果不准确。为了解决这个问题，可以采取以下方法：

  1. 使用SQL Server Profiler工具来跟踪SSAS的查询和操作，以便分析问题所在。
  2. 优化多维数据集的设计和结构，以提高查询性能。
  3. 使用分区和聚合来减少查询的数据量，提高查询性能。
  4. 使用缓存来存储经常使用的查询结果，以提高查询性能。
  5. 使用Materialized Views来预先计算复杂的查询结果，以提高查询性能。

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这些产品都可以用于搭建和管理多维数据集，以满足不同的业务需求。

相关搜索:.dsv中的SSAS多维数据集计算列SSAS OLAP多维数据集动态安全性。一个角色中的多个维度SSAS:部署解决方案时未找到键错误，但单独处理多维数据集/维度时未发现错误SSAS多维数据集在Visual Studio中出现组合键错误SSAS多维数据集计算中的过滤器SSAS维度在多维数据集浏览器中不显示行中的值与通过SQL作业处理多维数据集相比，在visual studio中处理多维数据集所需的时间更多。在AFrame.io中创建大量多维数据集的干净方法在Apache Kylin中构建多维数据集时出现错误在DAX查询中按年筛选-表格多维数据集
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3.BI系统的架构 商务智能的处理流程是先由ETL工具对各种异构数据进行数据转换与集成，最终将数据统一存储在数据仓库中。...然后由OLAP分析工具对数据仓库中的大量数据进行分析处理，建立多维数据集，最后由报表工具、Excel工具和其他客户端工具将多维数据分析的结果和数据挖掘的结果展现给用户。...整个BI的流程如下图所示： 4.SQL Server中的BI组件 前面说到ETL、数据仓库、多维数据集、OLAP、数据挖掘、Report等，这些在Microsoft的产品线上都有对应的产品和组件。...这里借用一个介绍SQL Server 2005 BI的图，同样在SQL 2008的BI中适用： ETL工具就是SSIS集成服务，数据仓库是使用SQL Server数据库引擎，多维数据集是使用SSAS来存储的...，OLAP是使用SSAS进行分析处理，数据挖掘可以使用SSAS，另外还有PPS（Performance Point  Server，现在还是独立的一个产品，以后要集成到SharePoint 2010中）

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SQL Server2012新特性概述

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【Power BI X SSAS】——基础介绍

我们日常工作和学习中，用得最多的可能是导入方式。该方式在功能上没有任何限制，最大限度地发挥了Power BI集数据清洗、建模、可视化等为一体的优势。但该方法也有不足。...而数据清洗、建模的工作，则交给了源头的数据集。...这两种模型是在安装SSAS实例时就选定的，安装完成后，不能随意切换。多维度模型不能部署到Azure Analysis Services和Power BI数据集上。...SSAS最后部署（输出）一个表格数据模型。Power BI则实时连接这个模型进行可视化呈现。只要SSAS数据更新了，在Power BI上点一下刷新键即可一秒更新数据。...此外，由于整个模型都是在SSAS里搭建的，Power BI端将不能引入其他数据源，也不能编辑原SSAS的度量值，但可以新建度量值，纯粹作为可视化展示工具使用。

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微软商业智能系列（一）初识微软BI

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【Power BI X SSAS】—— 创建表格模型

前文说到，Power BI直连SSAS，可以较大程度地解决数据加载刷新慢的问题。那么如何创建一个SSAS表格模型呢？...Studio中操作。...2017版要额外下载SSDT，2019版在安装Visual Studio过程中可以选择安装，无需额外下载。但创建SSAS模型（表格或多维度），要另外下载相应的扩展包。...添加数据 右键【数据源】，点击【从数据源导入】。 选择数据源。相比Power Pivot 和Power BI，可选的数据源相对少很多。但后续步骤大同小异：配置连接信息、选择相应的表等等。...在Excel中分析 模型配置好后，点击上方的Excel图标，可以创建一个Excel文件，该文件直接连接了这个SSAS模型。就相当于同时给Excel配置好了Power Pivot数据模型。

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Extreme DAX-第1章 商业智能中的DAX

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「Azure」数据分析师有理由爱Azure之七-从零开始做一个完整的Azure AS项目部署

SSAS数据建模工具SSDT 对于PowerBI爱好者群体，多数是玩Excel和PowerBIDesktop，没有上升到企业级BI的层次，对在企业级BI的SSAS上建模的工具比较陌生，这里简单给大家作一点点工具介绍...若没有办法联网环境安装，就比较折腾需要离线安装，具体看文档说明。 独立工具下载 具体详尽的建模方法，可以参照官方的入门教程，跟着走一轮就基本熟悉了。...在SSDT上新建项目 新建SSAS项目 项目创建完后，就需要获取数据源，SSAS的数据来源可以多种，在主版本的SSAS下可支持PowerQuery的数据源导入操作。...建度量值 SSDT仅用于开发过程，开发完成后，其会生成一些元数据，如引用哪个数据源，哪个表，表间关系，度量值、计算列等信息，最终需要将这些元数据发布到服务器中，SSAS分析服务才能根据这些元数据生成多维数据模型数据库...Excel连接Analysis Services 填入关键信息 选择刚刚部署的模型 成功在Excel上访问Azure AS新模型 结语 本篇给大家从零开始使用SSDT开发工具，设计一个新的SSAS

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它用于大规模联机事务处理（OLTP）、数据 仓库和电子商务应用的数据库平台；也是用于数据 集成、分析和报表解决方案的商业智能平台。...,这里可以指定混合模式并设置SA密码,添加当前用户为SQL Server管理员. 12 选择SSAS服务配置,这里一般选择”多维和数据挖掘模式”,同时指定当前用户是SSAS服务的管理员. 13 SSRA...使用 功能验证 SSMS 是SQL Server 2014 Management Studio的缩写,是与DBE(数据库引擎).SSAS(多维数据库),数据报表引擎(SSRS),数据流引擎(SSIS)进行图形化交互的集成工具....如下章节主要是验证SSMS的使用. 1 首先打开SSMS,在”开始”→”所有程序”找到” Microsoft SQL Server 2014”然后点击” SQL Server 2014 Management...问题分析 针对Win10 一般在功能规则环节会出现“需要microsoft.net framework 3.5 service pack 1”的错误，即SQL Server 2014依赖于.net framework

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「Azure」数据分析师有理由爱Azure之五-Azure Analysis Services服务实操

笔者大胆地宣称，企业日常数据分析和统计学高深知识没有半毛钱关系，只要将日常的分类汇总、同比环比、趋势分析、帕累托分析等弄好，在企业环境下产出已经够巨大了。...AzureAS服务入口 新建的AzureAS，相当于开启了SSAS服务，仍然是一个服务器的概念，里面是空，没有多维分析模型数据库。...所有资源清单上找到AzureAS服务 点击此服务，即可跳转到详情页，可查看其详细信息如服务器的地址，定价层等。最后点击新建模型，即可新建多维数据模型数据库，有示例数据库可以立马使用起来测试。...创建示例数据库 在相应的多维数据库下点击相应的在不同客户端打开的按钮，即可让客户端连接到此模型中读取访问。...SSMS登录AzureAS 在SSMS上，我们可以对多维模型数据库进行处理更新、删除、增加角色等操作，非常方便。

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PowerBI 将支持度量值爆炸模式 颠覆将再度来袭

在2019年3月，微软连续发布了 SSAS 2019 的社区预览版CTP2.3及2.4，SSAS 引擎中加入了新的特性。就这点也可以从 Power BI 的引擎中看到。...于是微软引入了新的概念（其实这在SSAS曾经的多为模型版本中存在），但表模型（也就是现在PowerBI所使用的建模套路）更加贴近业务的思维方式。...在Excel120的精英培训中，我们揭示过这个本质：将复杂的现实世界抽象，对应成表，并通过软件，ERP，APP，物联网等手段收集数据；用表的关系表示现实业务的关系；基于表来进行计算，得到的洞察价值也就反应了现实业务的问题...然而，PowerBI 的设计除了需要反应现实问题，更重要的是能够用商业智能的模式来对问题进行处理，这就需要一套多维度模型的模式，而表是二维的，PowerBI 大大简化了这套模式，这种简化不仅简化了难度，...先睹为快 目前这项能力的加入是在引擎层面的，因此没有任何微软的工具可以来编辑或体验，我们需要用到一个第三方的工具，叫：Tabular Editor，如下： 它可以直接最新的引擎直接编写模型，也提供了编写计算组的机会

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「PowerBI」丢弃SSDT选择TabularEditor成为你的首选建模开发工具（上）

许多社区PowerBI爱好者可能少有接触到企业级BI的SSAS建模工具SSDT，仅使用过Excel或PowerBIDeskTop的工具做多维数据建模。...在Sqlserver的SSAS建模过程中（Azure AS通用），一般情况下，是使用微软提供的官方开发工具SSDT来完成，笔者在Azure系列文章中也有提及。...SSDT开发工具的优缺点分析 在SSDT中开发SSAS数据模型，整体体验是非常棒的，继承了微软一贯的图形化界面操作的友好度，特别是对Excel和PowerBIDeskTop群体来说，无缝过渡到SSDT的操作...在SSAS建模过程中，可以从Excel的PowerPivot模型作为起点导入模型元数据，再进行一定的扩展，是一个很不错的从低到高，从自助式建模平滑过渡到企业级建模的一个不错的方式（同样PowerBIDeskTop...结语 就如使用Excel的群体中，当上升到使用VBA层面，没有人会觉得用代码来控制比用界面控制体验要差，同样地在Tabular Editor上，当我们对SSAS数据建模的原理非常熟悉后，转移到Tabular

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SQL Server数据仓库的基础架构规划

在决定数据仓库系统的基础结构时，必须评估许多参数。在这些参数中，主要参数是数据量、报告复杂性、用户、系统可用性和ETL。 数据量 正如你可能知道的，数据量是大数据的七个属性之一。...由于数据来自多个源，在ETL过程中，网络带宽通常是网络管理员关心的问题。 Data 模型 在大多数技术中，会在数据仓库之上创建一个额外的层，以提高报告和分析的性能。...例如，对于SQL Server SSAS多维数据集，SSAS 扁平数据集，同时对于Oracle, Hyperion数据集是可用的。在这个层中，数据将从数据仓库读取并处理到数据模型层。...在ETL之后，需要处理这些数据模型以保持数据同步。在这个模型层中，将存储聚合的数据，因此数据模型的处理是高CPU和IO操作。此外,聚合是内存密集型操作。 数据仓库结构分层 一图胜千言 ?...如前所述，数据仓库中可能有大量的索引，数据量很大，因此在重建索引时，流程可能会消耗大量的CPU和IO。 数仓的索引与事务性的索引创建有很大不同，更多关注减少非聚集索引的方式。

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Excel催化剂功能第5波-使用DAX查询从PowerbiDeskTop中获取数据源

，无论性能上还是功能上都处于优势，PowerbiDeskTop每个月不断地迭代更新，除了在可视化组件方面有更新，在SSAS的建模内核上也是处于最新。...因透视表访问的是PowerbiDeskTop的多维数据模型，多个表之间已经建立好关系和复杂的度量值已经在模型中生成，直接从透视表字段中拖出即可得到最终结果，若只是用SQL查询的话，不知道需要写出多复杂的...透视表向PowerbiDeskTop发出的查询是MDX查询，而非PowerbiDeskTop原生的DAX查询，MDX查询是传统的SSAS多维模型的查询语言，其对数据的聚合效率是很高，但一面对需要查询的颗粒度数据较细...SSAS模型发出查询请求，最终把数据结果返回到可视化组件中，同时还可以配合字段的筛选功能，当数据量大时只选取所要符合条件的数据子集。...查询结果覆盖现有工作表数据 查询的结果一般首次使用，会让其在新建的工作表中存储，若已经保存过数据，并且数据又再次引用了其他的公式或透视表，若仍然在新的工作表上重复之前做过的步骤，就未免太重复性低效工作了

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大数据OLAP系统（1）——概念篇

业务其实是一个多维活动。企业通过考虑许多变量来跟踪其业务活动，在电子表格上跟踪这些变量时，将它们设置在轴（x和y）上。...例如，可以在一年的时间内按月跟踪销售额，其中可以在y轴上显示销售指标，而在x轴上可以显示月份。而要分析业务的健康状况并计划未来的活动，必须连续跟踪许多变量组或参数。...MOLAP将数据存储在优化的多维数组中，而不是关系数据库中。维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而度量数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。...ROLAP工具不使用预先计算的多维数据集，而是对标准关系数据库及其表进行查询，以获取回答问题所需的数据。ROLAP工具具有询问任何问题的能力，因为该方法（SQL）不仅限于多维数据集的内容。...它允许模型设计者决定将哪些数据存储在MDDB中，哪些存储在RDBMS中， 例如，将大量详单数据存储在关系表中，而预先计算的聚合数据存储在多维数据集中。

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饕餮盛宴：微软定义BI未来 新PowerBI全解读

BI佐罗：Amir Netz 既然是 SSAS 及 VertiPaq 教父，相信他应该会一直优化 VertiPaq ，也就是 Tabular 模型。 另外正在做到就是处理企业级报表。...以便企业用户可以追踪其工作性能，PowerBI 将会成为 SSAS 的超集存在。...（现场发出惊呼） 演示完毕，教父上台继续接着讲，高潮起来了，教父也很激动，先切换好PPT，继续： 由于 SSAS 和 SSRS 是非常成熟的技术并广泛用于现代，很多企业中甚至布满了孤立的 SSAS ，到处都是...无缝实现大数据： 答案是采用 Azure Data Lake 来存放数据，并以内置在 Power BI Premium 服务中： 这里值得惊叹的是： 所有数据以 csv 格式存放 所有数据元数据（用来描述数据类型...，关系，引用等）以 json 格式存放 并且微软的所有服务在 Data Lake 中均采用这种格式存在，这是一个标准。

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