WideWorldImporters 데이터 생성WideWorldImporters data generation

이러한 데이터베이스에서 생성 된 하루 최대 년 1 월 1 일부 터 2013을 시작 하는 데이터를 포함 하는 WideWorldImporters 및 WideWorldImportersDW 데이터베이스의 릴리스 버전.The released versions of the WideWorldImporters and WideWorldImportersDW databases contains data starting January 1st 2013, up to the day these databases were generated.

예제 데이터베이스 데모 또는 그림에서는 나중에 사용 되는 경우 데이터베이스의 최신 샘플 데이터를 포함 하는 데 특히 도움이 수도 있습니다.If the sample databases are used at a later date, for demonstration or illustration purposes, it may be beneficial to include more recent sample data in the database.

WideWorldImporters에서 데이터 생성Data Generation in WideWorldImporters

현재 날짜 까지의 샘플 데이터를 생성 하려면 다음이 단계를 따르십시오.To generate sample data up to the current date, follow these steps:

  1. 아직 수행 하는 경우에 WideWorldImporters 데이터베이스의 정리 버전이 설치 합니다.If you have not yet done so, install a clean version of the WideWorldImporters database. 설치 지침은 WideWorldImporters 설치 및 구성합니다.For installation instructions, WideWorldImporters Installation and Configuration.
  2. 데이터베이스에 다음 문을 실행 합니다.Execute the following statement in the database:
    EXECUTE DataLoadSimulation.PopulateDataToCurrentDate
        @AverageNumberOfCustomerOrdersPerDay = 60,
        @SaturdayPercentageOfNormalWorkDay = 50,
        @SundayPercentageOfNormalWorkDay = 0,
        @IsSilentMode = 1,
        @AreDatesPrinted = 1;

이 문은 현재 날짜 까지의 데이터베이스에 샘플 판매 및 구매 데이터를 추가합니다.This statement adds sample sales and purchase data in the database, up to the current date. 데이터의 진행률 생성 날짜별으로 출력합니다.It outputs the progress of the data generation day-by-day. Rougly 10 분 마다 데이터를 요구 하는 매년 걸립니다.It will take rougly 10 minutes for every year that needs data. 데이터 생성에는 임의 요인을 이므로 사이 생성 된 데이터의 일부 차이점이에서는 실행 됩니다.Note that there are some differences in the data generated between runs, since there is a random factor in the data generation.

하루에 주문 측면에서 생성 된 데이터의 양을 늘리거나 매개 변수의 값을 변경 @AverageNumberOfCustomerOrdersPerDay합니다.To increase or decrease the amount of data generated, in terms of orders per day, change the value for the parameter @AverageNumberOfCustomerOrdersPerDay. 매개 변수 @SaturdayPercentageOfNormalWorkDay@SundayPercentageOfNormalWorkDay 주말에 대 한 주문 횟수를 결정 하는 데 사용 됩니다.The parameters @SaturdayPercentageOfNormalWorkDay and @SundayPercentageOfNormalWorkDay are used to determine the order volume for weekend days.

WideWorldImportersDW로 생성 된 데이터 가져오기Importing Generated Data in WideWorldImportersDW

WideWorldImportersDW OLAP 데이터베이스의 현재 날짜 까지의 샘플 데이터를 가져오려면 다음이 단계를 수행 합니다.To import sample data up to the current date in the OLAP database WideWorldImportersDW, follow these steps:

  1. 위의 단계를 사용 하 여 WideWorldImporters OLTP 데이터베이스의 데이터 생성 논리를 실행 합니다.Execute the data generation logic in the WideWorldImporters OLTP database, using the steps above.
  2. 아직 수행 하는 경우 WideWorldImportersDW 데이터베이스의 올바른 버전을 설치 합니다.If you have not yet done so, install a clean version of the WideWorldImportersDW database. 설치 지침은 WideWorldImporters 설치 및 구성합니다.For installation instructions, WideWorldImporters Installation and Configuration.
  3. OLAP 데이터베이스는 데이터베이스에 다음 문을 실행 하 여 초기값을 다시 설정 합니다.Reseed the OLAP database by executing the following statement in the database:
    EXECUTE [Application].Configuration_ReseedETL
  1. SSIS 패키지를 실행 매일 ETL.ispac OLAP 데이터베이스로 데이터를 가져옵니다.Run the SSIS package Daily ETL.ispac to import the data into the OLAP database. ETL 작업을 실행 하는 방법에 지침은 WideWorldImporters ETL 워크플로합니다.For instructions on how to run the ETL job, see WideWorldImporters ETL Workflow.

성능 테스트를 위한 WideWorldImportersDW에 데이터를 생성Generating Data in WideWorldImportersDW for Performance Testing

WideWorldImportersDW에 임의로 성능 예를 들어 클러스터 된 columnstore 테스트 목적으로 데이터 크기를 늘리는 기능이 있습니다.WideWorldImportersDW has the capability to arbitrarily increase data size, for the purpose of performance testing, for example with clustered columnstore.

Wide World Importers 다운로드 크기는 배포 가능한 제공 되지만 SQL Server 성능 기능을 보여 주기 위해 수 있을 만큼 큰 충분히 작게 유지 하는 것과 같은 샘플을 배송할 때 과제 중 하나입니다.One of the challenges when shipping a sample like World Wide Importers is to keep the size of the download small enough to be distributable but large enough to be able to demonstrate SQL Server performance features. 여기서는 영역을 하나는 특정 문제는 columnstore 인덱스와 함께 작업 하는 경우.One area where this is a particular challenge is when working with columnstore indexes. 중요 한 이점이 더 큰 수의 행으로 작업할 때만 제공 됩니다.Significant benefits come only when working with larger numbers of rows.

프로시저 Application.Configuration_PopulateLargeSaleTable 크게의 행 수를 늘리는 데 사용할 수는 Fact.Sale 테이블입니다.The procedure Application.Configuration_PopulateLargeSaleTable can be used to greatly increase the number of rows in the Fact.Sale table. Note 행은 2013 년 1 월 1 일에서 시작 하는 기존 Wide World Importers 데이터와의 충돌을 방지 하기 위해 2012 역 년에 삽입 됩니다.Note that the rows are inserted in the 2012 calendar year to avoid colliding with existing World Wide Importers data starting at 1st January 2013.

프로시저 세부 정보Procedure Details

이름:Name:

Application.Configuration_PopulateLargeSaleTable

매개 변수:Parameters:

@EstimatedRowsFor2012bigint (이며 12000000의 기본값)@EstimatedRowsFor2012 bigint (with a default of 12000000)

결과:Result:

필요한 행 수 정도에 삽입 되는 Fact.Sale 2012 년에는 테이블입니다.Approximately the required number of rows are inserted into the Fact.Sale table in the 2012 year. 프로시저 50,000 하루 행 수를 인위적으로 제한 합니다.The procedure artificially limits the number of rows per day to 50000. 이 변경 될 수 있지만 테이블의 실수로 overinflations 방지 하는 것입니다.This could be changed but is there to avoid accidential overinflations of the table.

또한 프로시저 경우 적용 됩니다 클러스터형된 columnstore 인덱스가 이미 적용 되지 않은 것입니다.In addition, the procedure applies clustered columnstore indexing, if it has not been applied already.