Comparación de soluciones tabulares y multidimensionales
Se aplica a: 
SQL Server Analysis Services 
Azure Analysis Services
Power BI Premium
SQL Server Analysis Services (SSAS) proporciona varios enfoques, o modos, para crear modelos semánticos business intelligence: tabulares y multidimensionales.
El modo multidimensional solo está disponible con SQL Server Analysis Services. Si desea que los modelos se implementen Azure Analysis Services o Power BI, puede dejar de leer ahora. Los modelos multidimensionales no se admiten en Azure Analysis Services o Power BI Premium conjuntos de datos. Si quiere modelos multidimensionales en la nube, la única manera es implementar SQL Server Analysis Services en modo multidimensional en una máquina virtual de Azure.
Dado que los modelos multidimensionales solo se admiten en SQL Server Analysis Services, este artículo no pretende ser una comparación de las plataformas Analysis Services (SQL Server, Azure, Power BI). Está diseñado para proporcionar una comparación de alto nivel de construcciones de modelos multidimensionales y tabulares completamente en el contexto de SQL Server Analysis Services.
SQL Server Analysis Services también incluye Power Pivot para el modo SharePoint, que sigue siendo compatible con SharePoint 2016 y SharePoint 2013, sin embargo, la estrategia de BI de Microsoft ha cambiado de Power Pivot en la integración de Excel con SharePoint. Power BI y Power BI Report Server son las plataformas recomendadas para hospedar libros Excel con Power Pivot modelos. Por lo tanto, este artículo ahora excluye un Power Pivot para SharePoint comparación.
En SQL Server Analysis Services, tener más de un enfoque permite una experiencia de modelado adaptada a los distintos requisitos empresariales y de usuario. Multidimensional es una tecnología madura creada a partir de estándares abiertos, adoptado por numerosos proveedores de software de BI, pero puede ser difícil de implementar. El modelo tabular ofrece un enfoque de modelado relacional que muchos desarrolladores consideran más intuitivo. A largo plazo, los modelos tabulares son más fáciles de desarrollar y administrar. Aunque los modelos multidimensionales siguen siendo frecuentes en muchas soluciones de BI, los modelos tabulares ahora se aceptan más ampliamente como la solución estándar de modelado semántico de BI de nivel empresarial en las plataformas de Microsoft.
Todos los modelos se implementan como bases de datos que se ejecutan en una instancia de Analysis Services, o con modelos tabulares, implementados como un conjunto de datos en una Power BI Premium capacidad. Las aplicaciones cliente o servicios como Power BI tienen acceso a los modelos. Los datos del modelo se visualizan en informes interactivos y estáticos a través de Excel, Reporting Services, Power BI y herramientas de BI de otros proveedores.
Las soluciones tabulares y multidimensionales creadas mediante Visual Studio y están diseñadas para soluciones de BI corporativas que se ejecutan en una instancia de SQL Server Analysis Services local y para modelos tabulares, un recurso de servidor Azure Analysis Services o como un conjunto de datos en una capacidad Power BI Premium. Cada solución produce bases de datos analíticas de alto rendimiento que se integran fácilmente con aplicaciones cliente y servicios de visualizaciones de datos. Con todo, cada solución difiere en cómo se crea, se usa y se implementa. En la mayor parte de este artículo se comparan estos dos tipos para que pueda identificar el enfoque adecuado.
Información general de los tipos de modelado
En la tabla siguiente se enumeran los diferentes modelos, se resume el enfoque, la versión inicial y el nivel de compatibilidad admitido.
| Tipo | Descripción del modelado | Publicado inicialmente | Nivel de compatibilidad |
|---|---|---|---|
| Multidimensional | Construcciones de modelado OLAP (cubos, dimensiones, medidas). | SQL Server 2000 SQL Server 2012 y posterior |
1050 1100 |
| Power Pivot | Originalmente un complemento, pero ahora totalmente integrado en Excel. Infraestructura del modelo tabular. No se admiten LAS API ni el scripting. | SQL Server 2008 R2 | N\D |
| Tabular | Construcciones de modelado relacional (modelo, tablas, columnas). Internamente, los metadatos se heredan de construcciones de modelado OLAP (cubos, dimensiones, medidas). El código y los scripts usan metadatos OLAP. | SQL Server 2012 SQL Server 2014 |
1050 1103 |
| Tabular en SQL Server 2016 y versiones posteriores | Construcciones de modelado relacional (modelo, tablas, columnas), articuladas en definiciones de objetos de metadatos tabulares en código de Tabular Model Scripting Language (TMSL) y Modelo de objetos tabulares (TOM). | SQL Server 2016 SQL Server 2014 SQL Server 2019 |
1200 1400 1.500 |
| Tabular en Azure Analysis Services 1 | Construcciones de modelado relacional (modelo, tablas, columnas), articuladas en definiciones de objetos de metadatos tabulares en código de Tabular Model Scripting Language (TMSL) y Modelo de objetos tabulares (TOM). | 2016 | 1200 y posteriores |
| Tabular en Power BI Premium 2 | Construcciones de modelado relacional (modelo, tablas, columnas), articuladas en definiciones de objetos de metadatos tabulares en código de Tabular Model Scripting Language (TMSL) y Modelo de objetos tabulares (TOM). | 2020 | 1500 y posteriores |
[1] Azure Analysis Services admite modelos tabulares en los niveles de compatibilidad 1200 y posteriores. Sin embargo, no se admite toda la funcionalidad de modelado tabular descrita en este artículo. Aunque la creación e implementación de modelos tabulares Azure Analysis Services es muy similar a la del entorno local, es importante comprender las diferencias. Para más información, consulte ¿Qué es Azure Analysis Services?
[2] las Power BI Premium admiten modelos tabulares en los niveles de compatibilidad 1500 y posteriores. Sin embargo, no se admite toda la funcionalidad de modelado tabular descrita en este artículo. Aunque crear e implementar modelos tabulares en Power BI Premium es muy igual que para el entorno local o azure, es importante comprender las diferencias. Para más información, consulte Analysis Services en Power BI Premium
El nivel de compatibilidad es importante. Hace referencia a comportamientos específicos de la versión en el motor Analysis Services versión. Para más información, consulte Nivel de compatibilidad de modelos tabulares y Nivel de compatibilidad de modelos multidimensionales.
Características del modelo
En la tabla siguiente se resume la disponibilidad de características en el nivel de modelo. Revise esta lista para asegurarse de que la característica que quiere usar está disponible en el tipo de modelo que tiene previsto crear.
| Característica | Multidimensional | Tabular |
|---|---|---|
| Acciones | Sí | No |
| Agregaciones | Sí | No |
| Columna calculada | No | Sí |
| Medidas calculadas | Sí | Sí |
| Tablas calculadas | No | Sí3 |
| Ensamblados personalizados | Sí | No |
| Resúmenes personalizados | Sí | No |
| Miembro predeterminado | Sí | No |
| Carpetas para mostrar | Sí | Sí3 |
| Distinct Count | Sí | Sí (mediante DAX) |
| Obtención de detalles | Sí | Sí (depende de la aplicación cliente) |
| Jerarquías | Sí | Sí |
| KPI | Sí | Sí |
| Objetos vinculados | Sí | Sí (tablas vinculadas) |
| Expresiones M | No | Sí3 |
| Relaciones de varios a varios | Sí | No (pero hay filtros cruzados bidireccionales en los niveles de compatibilidad 1200 y superiores) |
| Conjuntos con nombre | Sí | No |
| Jerarquías desiguales | Sí | Sí3 |
| Jerarquías de elementos primarios y secundarios | Sí | Sí (mediante DAX) |
| Particiones | Sí | Sí |
| Perspectivas | Sí | Sí |
| Intercalación de consultas | No | Sí4 |
| Seguridad de filas | Sí | Sí |
| Seguridad de nivel de objeto | Sí | Sí3 |
| Medidas de suma parcial | Sí | Sí |
| Translations | Sí | Sí |
| Jerarquías definidas por el usuario | Sí | Sí |
| Reescritura | Sí | No |
[3] Para obtener información sobre las diferencias funcionales entre los niveles de compatibilidad, vea Nivel de compatibilidad para modelos tabulares en Analysis Services.
[4] - SQL Server 2019 y versiones posteriores Analysis Services, Azure Analysis Services.
Consideraciones de datos
Los modelos tabulares y multidimensionales usan datos importados de orígenes externos. La cantidad y el tipo de datos que necesita importar puede ser una consideración principal a la hora de decidir qué tipo de modelo se adapta mejor a sus datos.
Compresión
Tanto las soluciones tabulares como las multidimensionales usan la compresión de datos que reduce el tamaño de la base de datos de Analysis Services en relación con el almacenamiento de datos desde el que importa los datos. Dado que la compresión real variará en función de las características de los datos subyacentes, no hay ninguna manera de saber con precisión cuánto espacio de memoria y de disco requerirá una solución después de procesar los datos y usarse en consultas.
Una estimación que utilizan numerosos desarrolladores de Analysis Services es que el almacenamiento principal de una base de datos multidimensional es aproximadamente de un tercio del tamaño de los datos originales. Las bases de datos tabulares puede obtener a veces mayor cantidades de compresión, cerca de una décima de tamaño, especialmente si la mayor parte de los datos se importan de las tablas de hechos.
Tamaño del modelo y diferencia de recursos (en memoria o disco)
El tamaño de una base de datos de Analysis Services está limitado solo por los recursos disponibles para ejecutarla. El tipo de modelo y el modo de almacenamiento también desempeñan un papel importante al determinar el tamaño que puede alcanzar la base de datos.
Las bases de datos tabulares se ejecutan en memoria o en el modo DirectQuery, que descarga la ejecución de consultas en una base de datos externa. Para el análisis tabular en memoria, la base de datos se almacena completamente en memoria, lo que significa que debe tener memoria suficiente no solo para cargar todos los datos, sino también estructuras de datos adicionales creadas para admitir consultas.
DirectQuery, renovado en SQL Server 2016, tiene menos restricciones que antes y un mejor rendimiento. El aprovechamiento de la base de datos relacional de back-end para el almacenamiento y la ejecución de consultas hace que la generación de un modelo tabular a gran escala sea más viable que antes.
Históricamente, las bases de datos más grandes de producción son multidimensionales, con cargas de trabajo de procesamiento y consulta que se ejecutan de forma independiente en hardware dedicado, cada una optimizada para su uso respectivo. Las bases de datos tabulares se están poniendo al día rápidamente, y los nuevos avances en DirectQuery ayudarán a salvar distancia todavía más.
Para la descarga multidimensional del almacenamiento de datos y la ejecución de consultas está disponible a través de ROLAP. En un servidor de consultas, los conjuntos de filas se pueden almacenar en caché y paginar los obsoletos. El uso eficaz y equilibrado de recursos de memoria y disco suele guiar a los clientes a soluciones multidimensionales.
Con carga, es previsible que tanto los requisitos de memoria como los de disco para cualquier tipo de solución aumenten mientras Analysis Services almacena en caché los datos, los almacena, los examina y los consulta. Para obtener más información sobre las opciones de paginación de memoria, consulte Memory Properties. Para obtener más información sobre la escala, vea High availability and Scalability in Analysis Services.
Orígenes de datos admitidos
Los modelos tabulares pueden importar datos de orígenes de datos relacionales, fuentes de distribución de datos y algunos formatos de documento. También puede usar OLE DB proveedores ODBC con modelos tabulares. Los modelos tabulares en los niveles de compatibilidad 1400 y posteriores ofrecen un aumento significativo en la variedad de orígenes de datos desde los que se puede importar. Esto se debe a la introducción de las modernas características de importación y consulta de datos Get Data Visual Studio el lenguaje de consulta de fórmulas M.
Las soluciones multidimensionales pueden importar los datos de orígenes de datos relacionales mediante proveedores administrados y nativos OLE DB.
Para ver la lista de orígenes de datos externos que puede importar en cada modelo, vea los siguientes temas.
Compatibilidad con lenguajes de scripting y consultas
Analysis Services incluye MDX, DMX, DAX, XML/A, ASSL y TMSL. La compatibilidad con estos idiomas puede variar según el tipo de modelo. Si debe tener en cuenta requisitos del lenguaje de scripting y consulta, revise la lista siguiente.
Las bases de datos modelo tabulares admiten los cálculos DAX, consultas DAX y consultas MDX. Esto es cierto en todos los niveles de compatibilidad. Los lenguajes de scripting son ASSL (sobre XMLA) para los niveles de compatibilidad 1050-1103 y TMSL (sobre XMLA) para el nivel de compatibilidad 1200 y superior.
Las bases de datos de modelos multidimensionales admiten cálculos MDX, consultas MDX, consultas DAX y ASSL.
Analysis Services PowerShell es compatible con bases de datos y modelos tabulares y multidimensionales.
Todas las bases de datos admiten XMLA.
Características de seguridad
Todas las soluciones de Analysis Services se pueden proteger en la base de datos. Las opciones de seguridad más específicas varían según el modo. Si debe tener en cuenta requisitos de configuración de seguridad específicos en su solución, revise la lista siguiente para asegurarse de que el nivel de seguridad que desea se admite en el tipo de solución que desea crear:
Las bases de datos de modelos tabulares pueden usar la seguridad de nivel de fila mediante permisos basados en roles.
Las bases de datos de modelos multidimensionales pueden usar la seguridad de nivel de celda y dimensión, mediante permisos basados en roles.
Herramientas de diseño
Visual Studio con Analysis Services de proyectos, también conocido como SQL Server Data Tools (SSDT), es la herramienta principal que se usa para crear soluciones multidimensionales y tabulares. Este entorno de creación usa el shell Visual Studio para proporcionar áreas de trabajo del diseñador, paneles de propiedades y navegación de objetos. Los modelos tabulares también admiten la creación de modelos mediante herramientas de código abierto y de terceros. Para obtener más información, consulte Analysis Services herramientas.
Compatibilidad con aplicaciones cliente
En general, las soluciones tabulares y multidimensionales admiten aplicaciones cliente mediante una o varias de las bibliotecas cliente de Analysis Services (MSOLAP, AMOMD, ADOMD). Por ejemplo, Excel, Power BI Desktop y aplicaciones personalizadas. Los servicios de visualización y análisis de datos Power BI totalmente compatibles con soluciones tabulares y multidimensionales.
Si utiliza Reporting Services, la disponibilidad de las características de informe varía según las ediciones y los modos de servidor. Por esta razón, el tipo de informe que desea generar puede influir en el modo de servidor que elige instalar.
Power View, una herramienta de creación de Reporting Services que se ejecuta en SharePoint, está disponible en un servidor de informes implementado en una granja de servidores de SharePoint 2010. El único tipo de origen de datos que se puede usar con este informe es una base de datos modelo tabular de Analysis Services o un libro Power Pivot . Esto significa que debe tener un servidor en modo tabular o un servidor Power Pivot para SharePoint para hospedar el origen de datos que usa este tipo de informe. No puede utilizar un modelo multidimensional como origen de datos para un informe de Power View . Debe crear una conexión de modelo semántico de BI Power Pivot o un origen de datos compartido de Reporting Services para usarlo como origen de datos en un informe de Power View .
El Generador de informes y el Diseñador de informes pueden usar cualquier base de datos de Analysis Services, incluidos los libros Power Pivot que se hospedan en Power Pivot para SharePoint.
Los informes de tabla dinámica de Excel se admiten en todas las bases de datos de Analysis Services. La funcionalidad de Excel es la misma si usa una base de datos tabular, una base de datos multidimensional o un libro Power Pivot , aunque la reescritura se admite solamente en las bases de datos multidimensionales.
Consulte también
Información general sobre el modelado tabular
Modelos multidimensionales