如何使用SQL Server 2008创建企业规模解决方案

核心提示： 当系统的大小和用户数目增加时，对实时资源的监视变得极为重要，如何使用SQL Server 2008创建企业规模解决方案(3)，SQL Server 2008 Analysis Services 提供了与数据库引擎所用的类似的 Dynamic Management Views（动态管理视图）

当系统的大小和用户数目增加时，对实时资源的监视变得极为重要。SQL Server 2008 Analysis Services 提供了与数据库引擎所用的类似的 Dynamic Management Views（动态管理视图）。这些特性提供了实时的企业系统信息，用于监视、分析和进行性能调整。

当数据库大小增加时，维护备份所需的时间和成本会相应增加。在处理 OLAP 数据库时，一旦数据库的大小达到一定规模，备份时间往往会按指数增长，但有了 SQL Server 2008 Analysis Services 之后，新的备份存储子系统会使备份时间随着数据库大小的增加按线性增长。这将消除备份大小的限制，因此也会消除数据库大小的限制。

当数据库变得更大时，可能会更难找到用户需要的信息。“透视”功能提供了覆盖数据市场所有优势的UDM筛选视图，消除了多余的存储、降低了处理成本、无需在数据市场之间执行同步，并消除了由于存储同一数据多个副本所导致的数据一致性和完整性问题。

随着全球化进程的日益发展，解决方案需要展示给全世界的客户。对于世界上的所有客户而言，数据一般都是相同的，但按照各种语言的要求，多维数据集、度量值、维度名称和级别、关键性能指标（KPI）等元数据均不相同。通过翻译可创建各种语言的不同元数据值，而且可对解决方案进行全局缩放。财务信息也需要进行本地化，要以适当的货币表示结果。Analysis Services提供强大的翻译功能和自动货币转换功能，能够以用户所用的语言本地化分析数据。

卓越的性能

Analysis Services 多维数据集是一种多维结构，可以快速访问大量的预聚合数据，使终端用户能够以思维的速度，洞察相关的业务数据。Analysis Services 以一种高度优化及压缩的格式存储其数据，此格式称为“Multidimensional OLAP（多维 OLAP，简写为MOLAP）”。它还能以 Relational OLAP（ROLAP）格式将数据（部分或全部）存储到关系数据库中，或以 Hybrid OLAP（HOLA）混合格式存储数据。MOLAP 的性能远远超过 ROLAP 和 HOLAP。

多维数据很少见，这是由其本质决定的。例如，您不会每天都在某个零售商的每家店里购买每种产品。SQL Server 与大多数 OLAP 系统不同，它不存储这些 NULL 值，因此数据库会显著缩小，从而避免了造成数据爆炸，也提高了性能。许多 OLAP 系统浪费大量查询处理时间将单元格中的数据与 NULL 值进行聚合，随之产生了 NULL 值。SQL Server 2008 Analysis Services 使用了一种称为“Block Computation（分块计算）”的技术，它利用了多维数据集的稀缺性，仅处理非 NULL 数据，以提高查询效率。这能够极大地提高查询效率，因此可以更细的粒度进行分析。

SQL Server 表现出卓越性能的另一个领域就是基于属性的层次结构。数据库通常都包含共享公共属性的层次结构。在大多数 OLAP 系统中，必须为各个层次结构都复制这些公共属性，但SQL Server 提供了基于属性的层次结构，无需进行任何复制，因而提高了性能和可缩放性。

“Writeback（写回）”是 Analysis Services 中的核心功能，使用户能够修改单元格的值。它常用于规划、预算和预测应用程序。Analysis Services 的旧版本要求以 ROLAP 格式存储写回数据。SQL Server 2008 Analysis Services 允许以 MOLAP　 格式存储写回数据，因此能够显著提高查询和写回操作的效率。

主动缓存为 MOLAP 性能增添了实时分析特性。这是通过保持数据的最新副本而实现的，而且这些数据以 UDM 结构为基础，是专为高速访问而组织的。通过提供高性能、透明且同步的聚合缓存，避免用户使关系数据库负载过大。