Confronto tra soluzioni tabulari e multidimensionali
Si applica a:
SQL Server Analysis Services
Azure Analysis Services
Power BI Premium
SQL Server Analysis Services (SSAS) offre diversi approcci, o modalità, per la creazione di business intelligence semantici: tabulare e multidimensionale.
La modalità multidimensionale è disponibile solo con SQL Server Analysis Services. Se si vuole che i modelli Azure Analysis Services o Power BI, è possibile interrompere la lettura. I modelli multidimensionali non saranno supportati in Azure Analysis Services o Power BI Premium set di dati. Se si vogliono modelli multidimensionali nel cloud, l'unico modo è distribuire i modelli SQL Server Analysis Services in modalità multidimensionale in una macchina virtuale di Azure.
Poiché i modelli multidimensionali sono supportati solo in SQL Server Analysis Services, questo articolo non deve essere un confronto tra le piattaforme Analysis Services (SQL Server, Azure, Power BI). Ha lo scopo di offrire un confronto di alto livello di costrutti di modelli multidimensionali e tabulari interamente nel contesto di SQL Server Analysis Services.
SQL Server Analysis Services include anche Power Pivot per la modalità SharePoint, che rimane supportata per SharePoint 2016 e SharePoint 2013, ma la strategia di Business Intelligence di Microsoft è passata dal Power Pivot all'integrazione di Excel con SharePoint. Power BI e Server di report di Power BI sono ora le piattaforme consigliate per ospitare Excel di lavoro con Power Pivot modelli. Di conseguenza, questo articolo esclude ora un Power Pivot per SharePoint confronto.
In SQL Server Analysis Services, avere più di un approccio consente un'esperienza di modellazione personalizzata in base ai diversi requisiti aziendali e degli utenti. Multidimensional è una tecnologia avanzata, costruita su standard aperti, adottata da numerosi fornitori di software bi, ma può essere difficile da implementare. L'approccio tabulare offre una modellazione relazionale che molti sviluppatori trovano più intuitiva. A lungo termine, i modelli tabulari sono più facili da sviluppare e da gestire. Anche se i modelli multidimensionali sono ancora prevalenti in molte soluzioni di business intelligence, i modelli tabulari sono ora più ampiamente accettati come soluzione standard di modellazione semantica BI di livello aziendale sulle piattaforme Microsoft.
Tutti i modelli vengono distribuiti come database eseguiti in un'istanza di Analysis Services o con modelli tabulari, distribuiti come set di dati in una Power BI Premium capacità. I modelli sono accessibili da applicazioni client o servizi come Power BI. I dati del modello vengono visualizzati in report interattivi e statici tramite Excel, Reporting Services, Power BI e strumenti di business intelligence di altri fornitori.
Le soluzioni tabulari e multidimensionali create usando Visual Studio e sono destinate a soluzioni di business intelligence aziendali eseguite in un'istanza di SQL Server Analysis Services in locale e per i modelli tabulari, una risorsa server Azure Analysis Services o come set di dati in una capacità Power BI Premium. Ogni soluzione produce database analitici ad alte prestazioni che si integrano facilmente con le applicazioni client e i servizi di visualizzazione dei dati. Ogni soluzione tuttavia viene creata, utilizzata e distribuita in modo diverso. Nella maggior parte di questo articolo vengono confrontati questi due tipi in modo da poter identificare l'approccio più semplice.
Panoramica dei tipi di modellazione
Nella tabella seguente vengono enumerati i diversi modelli, vengono riepilogati l'approccio, la versione iniziale e il livello di compatibilità supportato.
| Tipo | Descrizione della modellazione | Inizialmente rilasciato | Livello di compatibilità |
|---|---|---|---|
| Multidimensionale | Costrutti di modellazione OLAP (cubi, dimensioni, misure). | SQL Server 2000 SQL Server 2012 e versioni successive |
1050 1100 |
| Power Pivot | Inizialmente componente aggiuntivo, ma ora completamente integrato in Excel. Infrastruttura del modello tabulare. API e script non supportati. | SQL Server 2008 R2 | N\D |
| Tabulare | Costrutti di modellazione relazionale (modello, tabelle, colonne). Internamente i metadati vengono ereditati da costrutti di modellazione OLAP (cubi, dimensioni, misure). Il codice e lo script usano metadati OLAP. | SQL Server 2012 SQL Server 2014 |
1050 1103 |
| Tabulare in SQL Server 2016 e versioni successive | Costrutti di modellazione relazionale (modello, tabelle, colonne), articolati in definizioni di oggetti di metadati tabulari nel codice TMSL (Tabular Model Scripting Language) e TOM (Tabular Object Model). | SQL Server 2016 SQL Server 2014 SQL Server 2019 |
1200 1400 1500 |
| Tabulare in Azure Analysis Services 1 | Costrutti di modellazione relazionale (modello, tabelle, colonne), articolati in definizioni di oggetti di metadati tabulari nel codice TMSL (Tabular Model Scripting Language) e TOM (Tabular Object Model). | 2016 | 1200 e versioni successive |
| Tabulare in Power BI Premium 2 | Costrutti di modellazione relazionale (modello, tabelle, colonne), articolati in definizioni di oggetti di metadati tabulari nel codice TMSL (Tabular Model Scripting Language) e TOM (Tabular Object Model). | 2020 | 1500 e versioni successive |
[1] Azure Analysis Services modelli tabulari con i livelli di compatibilità 1200 e superiori. Tuttavia, non tutte le funzionalità di modellazione tabulare descritte in questo articolo sono supportate. Anche se la creazione e la distribuzione di modelli tabulari in Azure Analysis Services è molto uguale a come per l'ambiente locale, è importante comprendere le differenze. Per altre informazioni, vedere Informazioni Azure Analysis Services?
[2] Power BI Premium capacità supportano modelli tabulari con livelli di compatibilità 1500 e superiori. Tuttavia, non tutte le funzionalità di modellazione tabulare descritte in questo articolo sono supportate. Anche se la creazione e la distribuzione di modelli tabulari in Power BI Premium è molto uguale a quanto è per l'ambiente locale o Azure, è importante comprendere le differenze. Per altre informazioni, vedere Analysis Services in Power BI Premium
Il livello di compatibilità è importante. Si riferisce ai comportamenti specifici della versione nel motore Analysis Services versione. Per altre informazioni, vedere Livello di compatibilità del modello tabulare e Livello di compatibilità del modello multidimensionale
Funzionalità del modello
Nella tabella seguente viene riepilogata la disponibilità delle funzionalità al livello del modello. Consultare questo elenco per assicurarsi che la funzionalità che si desidera usare sia disponibile per il tipo di modello da compilare.
| Funzionalità | Multidimensionale | Tabulare |
|---|---|---|
| Azioni | Sì | No |
| Aggregations | Sì | No |
| Colonna calcolata | No | Sì |
| Misure calcolate | Sì | Sì |
| Tabelle calcolate | No | Sì3 |
| Assembly personalizzati | Sì | No |
| Rollup personalizzati | Sì | No |
| Membro predefinito | Sì | No |
| Cartelle di visualizzazione | Sì | Sì3 |
| Distinct Count | Sì | Sì (tramite DAX) |
| Drill-through | Sì | Sì (dipende dall'applicazione client) |
| Gerarchie | Sì | Sì |
| KPI | Sì | Sì |
| Oggetti collegati | Sì | Sì (tabelle collegate) |
| Espressioni M | No | Sì3 |
| Relazioni molti-a-molti | Sì | No (ma sono presenti filtri incrociati bidirezionali con livelli di compatibilità 1200 e superiori) |
| Set denominati | Sì | No |
| Gerarchie incomplete | Sì | Sì3 |
| Gerarchie padre-figlio | Sì | Sì (tramite DAX) |
| Partizioni | Sì | Sì |
| Prospettive | Sì | Sì |
| Interfoliazione di query | No | Sì4 |
| Sicurezza a livello di riga | Sì | Sì |
| Sicurezza a livello di oggetto | Sì | Sì3 |
| Misure semiadditive | Sì | Sì |
| Traduzioni | Sì | Sì |
| Gerarchie definite dall'utente | Sì | Sì |
| Writeback | Sì | No |
[3] Per informazioni sulle differenze funzionali tra i livelli di compatibilità, vedere Livello di compatibilità per i modelli tabulari in Analysis Services.
[4] - SQL Server 2019 e versioni successive Analysis Services, Azure Analysis Services.
Considerazioni sui dati
I modelli tabulari e multidimensionali usano dati importati da origini esterne. La quantità e il tipo di dati da importare sono fattori di primaria importanza per decidere quale tipo di modello è più adatto ai dati in uso.
Compressione
Sia nelle soluzioni tabulari sia in quelle multidimensionali viene utilizzata la compressione dati che consente di ridurre le dimensioni del database di Analysis Services correlate al data warehouse da cui si importano i dati. Poiché la compressione effettiva varierà in base alle caratteristiche dei dati sottostanti, non vi è alcun modo per sapere con precisione la quantità di spazio su disco e di memoria che sarà richiesta da una soluzione una volta che i dati vengono elaborati e utilizzati nelle query.
Molti sviluppatori di Analysis Services stimano che le dimensioni dell'archiviazione primaria di un database multidimensionale saranno pari a circa un terzo rispetto a quelle dei dati iniziali. I database tabulari possono talvolta richiedere quantità di compressione maggiori, circa un decimo delle dimensioni, specialmente se la maggior parte dei dati viene importata dalle tabelle dei fatti.
Dimensione del modello e distorsione delle risorse (in memoria o disco)
La dimensione di un database di Analysis Services è limitata solo dalle risorse disponibili per l'esecuzione. Il tipo di modello e la modalità di archiviazione giocano un ruolo anche nel potenziale di crescita del database.
I database tabulari vengono eseguiti sia in modalità in memoria che tramite DirectQuery, che trasferisce l'esecuzione delle query a un database esterno. Per l'analisi tabulare in memoria, il database viene archiviato interamente in memoria, pertanto è necessario disporre di memoria sufficiente per caricare non solo tutti i dati, ma anche strutture di dati aggiuntive create per supportare le query.
DirectQuery, rinnovato in SQL Server 2016, presenta meno restrizioni rispetto a prima e prestazioni migliori. L'uso del database relazionale di back-end per l'archiviazione e l'esecuzione di query semplifica la compilazione di un modello tabulare su larga scala rispetto alle possibilità offerte dalla versione precedente.
I database di dimensioni maggiori nell'ambiente di produzione sono multidimensionali, con carichi di lavoro di elaborazione e query eseguiti in modo indipendente su hardware dedicato, ognuno ottimizzato per il rispettivo utilizzo. I database tabulari stanno recuperando rapidamente e i nuovi miglioramenti di DirectQuery aiutano ancor di più a colmare il divario.
Per l'offload multidimensionale dell'archiviazione dei dati e l'esecuzione di query è disponibile tramite ROLAP. In un server di query, i set di righe possono essere memorizzati nella cache e quelli non obsoleti possono essere disaccodati. L'uso efficiente e bilanciato delle risorse di memoria e disco spesso guida i clienti verso soluzioni multidimensionali.
In fase di caricamento, è possibile prevedere un aumento sia per i requisiti del disco sia per quelli della memoria di entrambi i tipi di soluzione quando tramite Analysis Services vengono memorizzati nella cache, archiviati, analizzati e sottoposti a query i dati. Per altre informazioni sulle opzioni di paging della memoria, vedere Memory Properties. Per altre informazioni sulla scalabilità, vedere High availability and Scalability in Analysis Services.
Origini dati supportate
I modelli tabulari possono importare dati da origini dati relazionali, feed di dati e alcuni formati del documento. È anche possibile usare i OLE DB per i provider ODBC con modelli tabulari. I modelli tabulari con livelli di compatibilità 1400 e superiori offrono un aumento significativo della varietà di origini dati da cui è possibile eseguire l'importazione. Ciò è dovuto all'introduzione delle moderne funzionalità di query e importazione dei dati di Get Data Visual Studio l'uso del linguaggio di query della formula M.
Con le soluzioni multidimensionali è possibile importare i dati da origini dati relazionali usando provider gestiti e nativi OLE DB.
Per visualizzare l'elenco delle origini dati esterne che è possibile importare in ogni modello, vedere gli argomenti riportati di seguito.
Supporto del linguaggio di query e script
Analysis Services include MDX, DMX, DAX, XML/A, ASSL e TMSL. Il supporto di tali linguaggi potrebbe variare in base al tipo di modello. Se i requisiti di linguaggi di query e di scripting sono una considerazione importante, esaminare l'elenco seguente.
I database modello tabulare supportano calcoli DAX, query DAX e query MDX. Questo vale per tutti i livelli di compatibilità. I linguaggi di scripting sono ASSL (su XMLA) per i livelli di compatibilità 1050-1103 e TMSL (su XMLA) per il livello di compatibilità 1200 e versioni successive.
I database modello multidimensionale supportano calcoli MDX, query MDX, query DAX e ASSL.
Analysis Services PowerShell è supportato per i modelli e i database tabulari e multidimensionali.
Tutti i database supportano XMLA.
Funzionalità di sicurezza
Tutte le soluzioni di Analysis Services possono essere protette a livello di database. Opzioni di sicurezza più granulari variano in base alla modalità. Se le impostazioni di sicurezza granulari sono un requisito per la soluzione, esaminare l'elenco seguente per verificare che il livello di sicurezza desiderato sia supportato nel tipo di soluzione da compilare:
I database modello tabulare possono usare la sicurezza a livello di riga, usando le autorizzazioni basate sui ruoli.
I database modello multidimensionale possono usare la sicurezza a livello di dimensione e cella, usando le autorizzazioni basate sui ruoli.
Strumenti di progettazione
Visual Studio con Analysis Services di progetti, nota anche come SQL Server Data Tools (SSDT), è lo strumento principale usato per creare soluzioni multidimensionali e tabulari. Questo ambiente di creazione usa la shell Visual Studio per fornire aree di lavoro della finestra di progettazione, riquadri delle proprietà e spostamento tra oggetti. I modelli tabulari supportano anche la creazione di modelli tramite strumenti open source e di terze parti. Per altre informazioni, vedere Analysis Services tools.
Supporto delle applicazioni client
In generale, le soluzioni tabulari e multidimensionali supportano le applicazioni client che usano una o più librerie client Analysis Services (MSOLAP, AMOMD, ADOMD). Ad esempio, Excel, Power BI Desktop e applicazioni personalizzate. I servizi di visualizzazione e analisi dei Power BI supportano completamente soluzioni tabulari e multidimensionali.
Se si utilizza Reporting Services, la disponibilità delle funzionalità di report varia tra le edizioni e le modalità server. Per questo motivo, il tipo di report che si desidera compilare potrebbe influire sulla modalità server che si sceglie di installare.
Power View, uno strumento di creazione di Reporting Services in esecuzione in SharePoint, è disponibile in un server di report distribuito in una farm di SharePoint 2010. L'unico tipo di origine dati che può essere usato con questo report è un database modello tabulare di Analysis Services o una cartella di lavoro di Power Pivot . Ciò significa che è necessario disporre di un server in modalità tabulare o di un server Power Pivot per SharePoint per ospitare l'origine dati usata da questo tipo di report. Non è possibile utilizzare un modello multidimensionale come origine dati per un report Power View . È necessario creare una connessione BISM Power Pivot o un'origine dati condivisa di Reporting Services da usare come origine dati per un report Power View .
In Generatore report e Progettazione report è possibile usare qualsiasi database di Analysis Services, incluse le cartelle di lavoro di Power Pivot ospitate in Power Pivot per SharePoint.
I report Tabella pivot di Excel sono supportati da tutti i database di Analysis Services. Le funzionalità di Excel non cambiano se si usa un database tabulare, un database multidimensionale o una cartella di lavoro di Power Pivot , anche se la funzionalità writeback è supportata solo per i database multidimensionali.