Analysis Services の構築手順

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1 SQL Server 2008 徹底検証シリーズ大規模データウェアハウス実践ガイド ( 環境構築 - 詳細編 ) Analysis Services の構築手順 Published.2008 年 11 月 20 日

2 2008 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本書に記載した情報は本書各項目に関する発行日現在の Microsoft の見解を表明するものです Microsoft は絶えず変化する市場へ対応しなければならないためここに記載した情報に対していかなる責務を負うものではなく提示された情報の信憑性については保証できません本評価ガイドは情報提供のみを目的としています Microsoft は明示的または暗示的を問わず本書にいかなる保証も与えるものではありませんすべての当該著作権法を遵守することはユーザーの責務です Microsoft 書面による明確な許可なく本書の如何なる部分についても転載や検索システムへの格納または挿入を行うことはどのような形式または手段 ( 電子的機械的複写レコーディングその他 ) および目的であっても禁じられていますこれらは著作権保護された権利を制限するものではありません Microsoft は本書の内容を保護する特許特許出願書商標著作権またはその他の知的財産権を保有する場合があります Microsoft から書面によるライセンス契約が明確に供給される場合を除いて本書の提供はこれらの特許商標著作権またはその他の知的財産へのライセンスを与えるものではありません Microsoft Windows MSDN Visual Studio SQL Server は米国および ( または ) その他の国において Microsoft Corporation の登録商標または商標ですその他記載されている実際の社名および製品名は各社の商標です Microsoft Corporation One Microsoft Way Redmond WA US 2

3 Analysis Services の構築手順この資料では CQI-DWH( データウェアハウス ) シナリオにおける Analysis Services を利用した多次元データベース ( キューブ ) の構築手順を詳しく説明します説明内容は以下のとおりです目次 1.Analysis Services サーバーの設定 Analysis Services サーバーの設定方法設定項目 4 2.SSAS の構築ステップ... 5 ステップ 1.SSAS データベースの作成 6 ステップ 2. データソースの設定 7 ステップ 3. データソースビューの設定 10 ステップ 4. キューブの作成 13 ステップ 5. ディメンションの修正と新規作成 16 ステップ 6. 作成したキューブの変更 29 ステップ 7. キューブのストレージデザイン設定 41 ステップ 8. オブジェクトの処理 57 ステップ 9. ロールの追加 59 3

4 1.Analysis Services サーバーの設定 1.1 Analysis Services サーバーの設定方法 Analysis Services( 以下 SSAS) サーバーを設定するには SQL Server Management Studio で SSAS へ接続しサーバーを右クリックして [ プロパティ ] を表示しますプロパティ画面では [ すべての詳細プロパティを表示する ] をチェックします 1.2 設定項目以下のパラメータをサーバーおよびハードウェア構成に応じて設定しますパラメータ Datadir Tempdir Threadpool process maxthread Threadpool query maxthread 設定内容キューブを保存したいフォルダへ設定処理復元その他の操作に使用する一時ファイルを格納するフォルダへ設定処理中に temp として使用する領域 512 サーバーのハードウェア構成に応じて設定既定値 (CPU コア数 / 2) へ設定 80 サーバーのハードウェア構成に応じて設定既定値 (CPU コア数 / 2) へ設定 4

5 2.SSAS の構築ステップ SSAS の構築の流れは次のとおりです 1. SQL Server Business Intelligence Development Studio(BIDS) からサーバーへ接続してデータベースを作成 2. データソースの設定キューブのデータソースとなるリレーショナルデータベースへの接続情報を設定 3. データソースビューの設定キューブおよびディメンションで使用されるスキーマの論理モデル使用するテーブルビューまたはクエリー結果セット上記の間のリレーションシップ 4. キューブの作成ウィザードにより作成ウィザードの中でディメンションも作成可能 5. ディメンションの修正新規作成キューブ作成ウィザードにより作成されたディメンションの修正階層の作成と属性リレーションシップの作成 Time ディメンションなどの新規作成 ( 今回は新規作成なし ) 6. 作成したキューブの変更メジャーの作成新規作成したディメンションの追加とリレーション設定計算されるメンバの追加前期比成長率 / 前年同月売上 / 前年同月顧客軒数分析観点の設定 ( 今回は設定なし ) ユーザーごとに参照できるメジャー, ディメンションを設定することが可能 7. キューブのストレージデザインを設定パーティション ( パーティションを設定することで大規模な環境でのパフォーマンスを向上させることが可能 ) 集計 (MOLAP の集計デザインを設定 ) 8. 集計処理以降では具体的な構築手順を詳しく説明します 5

データベースを作成します 1. [ スタート ] メニューから BIDS を起動します 2.

6 ステップ 1.SSAS データベースの作成最初に Business Intelligence Development Studio( 以下 BIDS) から Analysis Services サーバーへ接続して Analysis Services データベースを作成します 1. [ スタート ] メニューから BIDS を起動します 2. [ ファイル ] メニューの [ 開く ] から [Analysis Service データベース ] をクリックします [ 新しいデータベースを作成する ] を選択し作成先のサーバー名を入力し作成するデータベース名を決定します 6

7 ステップ 2. データソースの設定次にキューブのデータソースとなるリレーショナルデータベースへの接続情報を設定します 1. データソースを右クリックして [ 新しいデータソース ] をクリックするとデータソースウィザードが起動します 2. 新規作成をクリックします 3. サーバー名とデータベース名を選択します 7

8 新しいデータ接続が作成されました 4. データソースへ接続する際に使用する資格情報を選択します 5. データソースに任意の名前を付けて完了をクリックします 8

9 6. 新しいデータソースが作成されました 9

10 ステップ 3. データソースビューの設定データソースビューはキューブおよびディメンションで使用されるスキーマの論理モデルです使用するテーブルビューまたはクエリー結果セット上記の間のリレーションシップ設定手順 1. データソースビューを設定するにはデータソースビューを右クリックして [ 新しいデータソースビュー ] をクリックしますデータソースビューウィザードが立ち上がります 2. 前のステップで作成したデータソースを選択します 3. [ 列を一致させることにより論理リレーションシップを作成する ] にチェックを入れて [ 次へ ] をクリックします 10

11 4. データソースへ含まれているテーブルのうち必要なテーブルを選択して [ 右向き矢印 ] ボタンをクリックします今回はすべてのテーブルを使用するのですべてのテーブルを右ペインの [ 含まれているオブジェクト ] へ移動します 5. データソースビューへ任意の名前を付けて [ 完了 ] をクリックします 11

12 6. 以上でデータソースビューの作成が完了です列名に基づいて自動的にリレーションシップが作成されています 12

13 ステップ 4. キューブの作成次にキューブを作成しますキューブはウィザードにより作成可能ですウィザードの中ではディメンションも作成可能です 1. キューブを右クリックして [ 新しいキューブ ] をクリックしますこれによりキューブウィザードが立ち上がります 2. [ 既存のテーブルを使用する ] を選択します 3. 前のステップで作成したデータソースビューを選択します 13

14 4. 分析対象となるテーブルを [ メジャーグループテーブル ] として選択します 5. メジャー ( 集計対象 ) とする列を選択します 6. 分析軸となるディメンションを選択します 14

15 このようにディメンションもキューブ作成ウィザード内で作成可能です 7. キューブ名に任意の名前を付けて [ 完了 ] をクリックします 8. キューブとディメンションが作成されました 15

16 ステップ 5. ディメンションの修正と新規作成次にキューブ作成ウィザードにより作成されたディメンションを修正します具体的には次の作業を行います属性の設定階層の作成属性リレーションシップの作成 Mcalender の属性の Type を Time へ変更 ( 後述の準加法メジャーを使用するため ) 属性の設定属性の Name Column を設定します (Name Column は属性の表示名となります ) 1. ディメンションを修正するにはソリューションエクスプローラから修正したいディメンションをダブルクリックします選択したディメンションのタブが開きます 2. 属性として使用したいキー値が入っている列を選択しドラッグ & ドロップします 16

17 3. 属性のプロパティで NameColumn の [...] ボタンをクリックします 4. [ バインドの種類 ] で列のバインドを選択し [ 基になる列 ] へ表示名として設定したい列を選択します 5. NameColumn が設定されました 17

18 階層の作成次に階層を作成します 1. 階層を作成したいディメンションを選択しますここでは M Calendar ( 時間 ) ディメンションを選択しました 2. 年を階層のフィールドへドラッグ & ドロップしますこれにより新しい階層が作成されます 3. < 新しいレベル > へ半期をドラッグ & ドロップします 4. 続いて < 新しいレベル > へ四半期をドラッグ & ドロップします 18

( 年月日 ) とその他の属性間に多対 1 のリレーションシップが構築されていますこの場合

19 5. 最後に月をドラッグ & ドロップします 6. 階層名を任意の名前へ変更します Tips: 属性リレーションシップについて属性リレーションシップを適切に設定することで集計のパフォーマンスを向上させることが可能です属性リレーションシップは初期状態ではキー属性 ( 年月日 ) とその他の属性間に多対 1 のリレーションシップが構築されていますこの場合このディメンションの属性を含むクエリを発行する場合は常にデータは主キーを使用して属性ごとにグループ化しながら集計されますたとえば年で集計を行う場合その場で年ごとに年月日を分けられてグループ化されますしかし年の集計は半期の合計から取得可能であるため非効率です属性リレーションシップを次のように設定すると集計のパフォーマンスを向上させることが可能です初期状態適切に設定された状態 19

20 属性リレーションシップの設定手順 1. 属性リレーションシップを設定するには [ 属性リレーションシップ ] タブへ移ります 2. 月から四半期へリレーションシップを作成します 3. 同様に四半期から半期へリレーションシップを作成します 4. 半期から年へリレーションシップを作成します 20

属性リレーションシップの種類の変更次に属性リレーションシップの種類を変更します 1. 属性リレーションシップを右クリックして [ リレーションシップの種類 ] で [ 固定 ] を選択します右クリックしてリレーションシップの種類を固定に設定する ( リレーションシップの種類については後述 ) 2.

21 属性リレーションシップの種類の変更次に属性リレーションシップの種類を変更します 1. 属性リレーションシップを右クリックして [ リレーションシップの種類 ] で [ 固定 ] を選択します右クリックしてリレーションシップの種類を固定に設定する ( リレーションシップの種類については後述 ) 2. すべてのリレーションシップに対して同様の設定を行いますなおリレーションシップ数が多い場合には 1 つずつ変更するのは大変なのでまとめて選択してプロパティから設定することも可能ですリレーションシップがたくさんあるときは 1 つずつ変更していると大変なのでまとめて選択してプロパティの RelationshipType を Rigid へ変更 ( 固定と同義 ) Tips: リレーションシップの種類についてリレーションシップの種類には固定 (Rigid) と可変 (Flexible) があります ( デフォルトは可変 ) 両者の違いはディメンションの更新処理時に集計が維持されるかどうかです 21

22 固定の場合の動作ディメンションの更新処理を実行した場合に集計が維持されるリレーションシップが実際に変化した場合はディメンションの更新処理時にエラーとなるディメンションの完全処理によってリレーションシップの変更を反映メンバの追加メンバ名の変更では更新処理が可能可変の場合の動作ディメンションの更新処理を実行した場合に集計が維持されないリレーションシップが実際に変化した場合はディメンションの更新処理時にすべての集計が削除されるこの場合は関連するすべてのメジャーグループのインデックスの処理を実行する必要があるメンバの追加メンバ名の変更では更新処理時に集計は削除されない固定の場合と比べてキューブアクセスでのオーバーヘッドが大きいしたがってリレーションシップの種類は固定 (Rigid) へ設定しリレーションシップが変更される際にディメンションの完全処理を実施することを推奨します属性の非表示の設定 (AttributeHierarchyVisible) 次に属性の非表示を設定します属性を非表示へ設定するには AttributeHierarchyVisible プロパティを False へ変更しますこれを行うとクライアントは階層だけを利用したアクセスができるようになります 1. 属性の非表示を設定するには [ ディメンション構造 ] タブへ戻りすべての属性を選択して AttributeHierarchyVisible プロパティを False へ設定します 22

23 他のディメンションの設定他のディメンションについても同様に以下の設定を行います階層の作成属性の Name Column の設定属性リレーションシップの設定他のディメンションの設定は次のとおりです顧客ディメンション 23

24 店舗ディメンション商品ディメンション 24

25 支払ディメンション 25

26 時間ディメンションの属性変更時間ディメンションのみ各属性の Type を Time へ変更します ( 後述の準加法メジャーを使用するには Time のディメンションが必須となるため ) 1. M Calendar( 時間 ) ディメンションを開き M Calendar を選択します 2. プロパティ Type を Time へ変更します時間ディメンションのみ Type を Time に変更します ( 準加法メジャーを使用するために Time のディメンションが必須 ) 3. 属性の月を選択しプロパティ Type を Months へ変更します 26

27 4. 同様に四半期の Type を Quarters へ変更します 5. 年の Type を Years へ変更します 27

28 6. 年月日の Type を Date へ変更します 7. 半期の Type を HalfYears へ変更します 28

29 ステップ 6. 作成したキューブの変更次に作成したキューブに対して以下の変更を行いますメジャーカードポイントの編集とメジャー顧客軒数の作成新規作成したディメンションの追加とリレーションシップ設定計算されるメンバの追加前期比成長率前年同月売上前年同月顧客軒数分析観点の設定 ( 今回は設定なし ) ユーザーごとに参照できるメジャーとディメンションを設定することが可能集計関数の加法性と AggregateFunction プロパティについて AggregateFunction プロパティを使用するとメジャーの集計動作を変更することができます集計関数の加法性 ( 加法準加法非加法 ) によってキューブのすべてのディメンションにわたってメジャーがどのように集計されるかが決まります加法性加法メジャー準加法メジャー非加法メジャー説明加法メジャーは完全加法メジャーとも呼ばれメジャーが含まれているメジャーグループ内のすべてのディメンションに従って制限なく集計します加法メジャーには Sum と Count があります準加法メジャーはメジャーが含まれているメジャーグループ内のすべてではなく一部のディメンションに従って集計します在庫数などを扱う場合に使用します非加法メジャーはメジャーが含まれているメジャーグループ内のどのディメンションに従っても集計しません利益率などの比率の値を扱う場合や一意な数などを扱う際に使用します Aggregation Function 一覧 Aggregation Function( 集計関数 ) の一覧は次のとおりです集計関数加法性戻り値 Sum 加法すべての子メンバの値の合計を計算しますこれが既定の集計関数です Count 加法すべての子メンバの数を取得します Min 準加法すべての子メンバの最低値を取得します Max 準加法すべての子メンバの最高値を取得します DistinctCount 非加法すべての一意の子メンバの数を取得します None ByAccount 非加法準加法集計は行われずディメンションのリーフメンバおよび非リーフメンバのすべての値がメジャーが含まれているメジャーグループのファクトテーブルから直接入力されますファクトテーブルからメンバの値を読み取ることができない場合はそのメンバの値は Null に設定されます勘定科目ディメンションのメンバの勘定科目の種類に割り当てられている集計関数に従って集計します勘定科目ディメンションがメジャーグループに存在しない場合は None 集計関数として扱われます AverageOfChildren 準加法空ではないすべての子メンバの値の平均を計算します FirstChild 準加法最初の子メンバの値を取得します LastChild 準加法最後の子メンバの値を取得します FirstNonEmpty 準加法空ではない最初の子メンバの値を取得します LastNonEmpty 準加法空ではない最後の子メンバの値を取得します 29

30 準加法 / 非加法メジャーの作成次にメジャーカードポイントの編集とメジャー顧客軒数を作成しますカードポイントは集計値ではなくメジャーの最後の空でないメンバを返す (LastNonEmpty) ように編集しますたとえば年の値はデータを含む最後の月の値になります使用例としては在庫数などですこのようなメジャーを準加法メジャーと呼びます年 2006 半期上期下期四半期 Q1 Q2 Q3 Q4 月 LastNonEmpty 顧客軒数は集計値ではなくユニーク顧客数を返す (DistinctCount) ようにしますこのようなメジャーを非加法メジャーと呼びますメジャーカードポイント (LastNonEmpty) の編集 1. メジャーカードポイントのプロパティを LastNonEmpty へ変更するにはキューブ名をダブルクリックしてキューブ構造を開きます 30

カードポイントのプロパティ AggregationFunction が LastNonEmpty へ設定されます 4.

31 2. カードポイントをダブルクリックすると [ メジャーの編集 ] ウィンドウが表示されます [ 使用法 ] を最後の空でない値へ変更して [ 基になる列 ] でカードポイントを選択します 3. カードポイントのプロパティ AggregationFunction が LastNonEmpty へ設定されます 4. LastNonEmpty を使用するために Mcalender の年月日の AggregationUsage を Unrestricted へ変更します 31

32 メジャー顧客軒数 (DistinctCount) の作成次にメジャー顧客軒数 (DistinctCount) を作成します DistinctCount のメジャーは加法メジャーとは同じメジャーグループへ入れることができないので別のメジャーグループが作成されます 1. メジャーを右クリックして新しいメジャーを選択して新しいメジャーウィンドウを開きます 2. [ 使用法 ] で個別のカウントを選択します 32

33 [ 基になる列 ] で顧客 ID を選択します 3. 新しいメジャーが作成されましたメジャーグループ / メジャーの名前の変更メジャーグループとメジャーの名前は変更することができます 1. メジャーグループを右クリックして [ 名前の変更 ] を選択して名前を変更できます 33

34 ここではメジャーグループ名を売上へ変更しました 2. メジャーグループ名を顧客軒数へ変更しました FormatString による書式変更 FormatString プロパティでは数値の表記を設定することが可能です (3 桁ごとにカンマで区切りで表示するなど ) 1. プロパティ FormatString は次のように変更できますリレーションシップの設定 1. 次にキューブに対して新規作成したディメンションの追加とリレーションシップの設定を行いますが今回はすべてウィザードで作成が完了しています 34

35 計算されるメンバの追加次に計算されるメンバとして前期比成長率と前年同月値前年同月顧客軒数を追加します 1. 計算されるメンバを追加するには [ 計算 ] タブをクリックして [ 新しい計算されるメンバ ] ボタンをクリックします 2. 名前へ前期比成長率と入力します 35

36 3. [ テンプレート ] タブをクリックします [ タイムシリーズ ] から前期比成長率を選択して式へドラッグ & ドロップします 4. 式へ前期比成長率のテンプレートが表示されます 36

5. テンプレートを基に変更を加えます設定項目 Target Dimension Target Hierarchy Target Level Target Measure 説明時間ディメンションを設定します時間ディメンションへ作成した階層を設定します前年同月成長率や前年同期成長率を出したい場合は年を設定します比を出したい値の入っているメジャーを設定します Case //

37 5. テンプレートを基に変更を加えます設定項目 Target Dimension Target Hierarchy Target Level Target Measure 説明時間ディメンションを設定します時間ディメンションへ作成した階層を設定します前年同月成長率や前年同期成長率を出したい場合は年を設定します比を出したい値の入っているメジャーを設定します Case // Test for current coordinate being on (All) member. When [M Calendar].[ 時間階層 ].CurrentMember.Level Is [M Calendar].[ 時間階層 ].[(All)] Then "NA" // Test to avoid division by zero. When IsEmpty ( ) ( Then NULL ParallelPeriod ( [M Calendar].[ 時間階層 ].[ 年 ], 1, [M Calendar].[ 時間階層 ].CurrentMember ), [Measures].[ 売上金額 ] ) Else ( End ( [M Calendar].[ 時間階層 ].CurrentMember, [Measures].[ 売上金額 ]) - ( ( ParallelPeriod ( [M Calendar].[ 時間階層 ].[ 年 ], 1, [M Calendar].[ 時間階層 ].CurrentMember ), [Measures].[ 売上金額 ] ) ) / ParallelPeriod ( [M Calendar].[ 時間階層 ].[ 年 ], 1, [M Calendar].[ 時間階層 ].CurrentMember ), [Measures].[ 売上金額 ] ) // This expression evaluates the difference between the value of the numeric 37

38 6. 前年同月売上を作成します 7. 前年同月顧客軒数を作成します 38

値式が定義するメジャーのターゲットを定義しますたとえば企業の経営層が目標とする売上または利益の増加額を目標式にすることができます状態式とは目標式と比較した値式の現在の状態を評価するために Analysis Services で使用される MDX 式です値は -1 ~ +1 の範囲で標準化されます (-1 は非常に悪い +1

39 KPI( 主要業績評価指標 ) KPI を作成するとグラフィカルに業績指標の達成度などを表すことが可能です 1. KPI を作成するには [KPI] タブへ移り [ 新しい KPI] ボタンをクリックします 2. 前期比成長率 KPI を作成します KPI の各設定項目の意味は次のとおりです設定項目値式目標式状態式傾向式説明値式とは物理的メジャー ( 売上高など ) 計算されるメジャー ( 利益など ) または KPI 内で多次元式 (MDX) を使用して定義される計算です目標式とは値または値に解決される MDX 式です目標式では値式が定義するメジャーのターゲットを定義しますたとえば企業の経営層が目標とする売上または利益の増加額を目標式にすることができます状態式とは目標式と比較した値式の現在の状態を評価するために Analysis Services で使用される MDX 式です値は -1 ~ +1 の範囲で標準化されます (-1 は非常に悪い +1 は非常に良い ) 状態式は, グラフィカルに表示され目標式と比べた値式の状態を簡単に判別することができます傾向式とは目標式と比較した値式の現在の傾向を評価するために Analysis Services で使用される MDX 式です傾向式を使用すれば目標式と比べて値式が改善しているかそれとも悪化しているかをビジネスユーザーがすばやく判別できますいずれか 1 つのグラフィックを傾向式に関連付けることでビジネスユーザーは傾向をすばやく把握できるようになります 39

分析観点の設定 ( 今回は設定なし ) 分析観点を利用するとユーザーのカテゴリ別に参照できるメジャーとディメンションを設定することが可能ですただし分析観点はセキュリティ強化目的として使用するものではなくユーザーの使用体験 ( 利便性 ) をより良いものにするための機能です分析観点についての詳細は

40 分析観点の設定 ( 今回は設定なし ) 分析観点を利用するとユーザーのカテゴリ別に参照できるメジャーとディメンションを設定することが可能ですただし分析観点はセキュリティ強化目的として使用するものではなくユーザーの使用体験 ( 利便性 ) をより良いものにするための機能です分析観点についての詳細はオンラインブックの以下を参照してください 1. 分析観点を作成するには [ 分析観点 ] タブを開いて [ 新しい分析観点 ] をクリックします 2. 分析観点へ含めるメジャーとディメンションを選択します 40

ストレージのデザイン / 集計今回の検証では MOLAP の集計デザインを設定します

41 ステップ 7. キューブのストレージデザイン設定次にキューブのストレージデザインを設定しますストレージのデザインには MOLAP /HOLAP/ROLAP がありパーティション単位で設定することが可能ですパーティションパーティションを設定することで大規模な環境でのパフォーマンスを向上させることができますストレージのデザイン / 集計今回の検証では MOLAP の集計デザインを設定しますパーティションの作成手順 1. パーティションを作成するには [ パーティション ] タブへ移動してソースを選択しますパーティションソースウィンドウが立ち上がります 2. [ バインドの種類 ] をクエリバインドへ変更します 41

42 3. Where 句を指定しますキューブのパーティションは RDBMS のパーティションレンジに合わせるようにします 4. ソースが変更されました 5. [ 新しいパーティション ] をクリックしてパーティションを追加していきますパーティションウィザードが起動します 6. 使用できるテーブルを選択します 42

43 7. クエリを指定して行を制限するを選択します 8. Where 句を入力します 9. [ 次へ ] をクリックします 43

10. [ 既存のパーティションから集計のデザインをコピーする ] を選択します 11.

Tips: スクリプトからのパーティション作成パーティションは GUI からではなく

44 10. [ 既存のパーティションから集計のデザインをコピーする ] を選択します 11. 新しいパーティションが作成されました同様の手順を踏んでパーティションを作成することができます Tips: スクリプトからのパーティション作成パーティションは GUI からではなくスクリプトからも作成することが可能ですパーティションの数が多い場合にはスクリプトによって作成することをお勧めします今回の検証では 60 個のパーティションをバッチで作成していますバッチの作成の詳細については別冊の Analysis Services バッチ処理の実装手順を参考にしてください 44

45 キューブの集計デザインを変更今回の検証では MOLAP の集計デザインを変更しました 1. 集計デザインを変更するには [ 集計 ] タブへ移り [ 集計のデザイン ] ボタンをクリックします集計のデザインウィザードが起動します 2. 集計の使用法を確認します 3. [ 推定カウント ] へ Fact テーブルの行数 [ パーティション数 ] へ Fact テーブルの 1 パーティションの行数を入力します 45

46 4. パフォーマンスの到達率を 100% へ変更して [ 開始 ] をクリックします 5. [ 次へ ] をクリックします 6. 集計に任意の名前を付けて集計の処理を行わずに保存して完了します 46

47 7. 新しい集計が作成されました使用法に基づく最適化集計は使用法に基づく最適化ウィザードを利用して過去のクエリログをもとに作成することも可能ですただしクエリログは既定では取得されていないためクエリログを格納するデータベースを作成してサーバープロパティを変更しておく必要がありますクエリログを格納するデータベースとテーブルの設定手順 1. Management Studio を起動して SQL Server へ接続しますデータベースを右クリックして新しいデータベースを選択しますクエリログを保存する DB を作成します 47

48 データベース名へ任意の名前 (OlapQueryLogDB など ) を設定します 2. 新しいデータベースが作成されました 3. 次にオブジェクトエクスプローラの [ 接続 ] から [Analysis Services] を選択して Analysis Services へ接続しますクエリログを格納するように Analysis Services を設定します 4. Analysis Services インスタンスを右クリックしてプロパティを選択しますプロパティウィンドウが立ち上がります 5. クエリログを格納するデータベースとサーバーを選択します 48

49 Log QueryLog QueryLogConnectionString で... を選択して前の手順で作成したデータベースを選択します [ 接続テスト ] をクリックすると該当データベースへの接続を確認できます 6. クエリログを格納するデータベースを設定できました 7. クエリログの取得を行うように Log QueryLog QueryLogTable の設定を True へ変更します 49

8. Log QueryLog QueryLogSampling プロパティの設定このプロパティの既定値は 10 であり 10 回のサーバークエリごとに 1 回がログ記録されることを意味します以上の設定後 Excel などから Analysis Services のキューブへアクセスすると実行されたクエリの履歴がデータベースへ保存されるようになりますこの後

50 8. Log QueryLog QueryLogSampling プロパティの設定このプロパティの既定値は 10 であり 10 回のサーバークエリごとに 1 回がログ記録されることを意味します以上の設定後 Excel などから Analysis Services のキューブへアクセスすると実行されたクエリの履歴がデータベースへ保存されるようになりますこの後使用法に基づく最適化ウィザードを利用すれば保存されたクエリを基に集計を作成することができます使用法に基づく最適化ウィザードの実行 1. 使用法に基づく最適化ウィザードを実行するには BIDS(Business Intelligence Development Studio) の [ 集計 ] タブへ移り [ 使用法に基づく最適化 ] ボタンをクリックします 50

51 取得したクエリログをもとに集計をデザインします使用法に基づく最適化ウィザードが立ち上がります 2. 条件を指定しますテスト運用などで様々なユーザが Analysis Services にアクセスしそのクエリログを保存しておきます保存されたクエリログを開始日などの条件で抽出し抽出したクエリログを元に集計を作成します 3. ここでは特定のユーザが実行したクエリに絞ってみます 4. [ 次へ ] をクリックします 51

52 5. いくつかのクエリが表示されるので集計に使用したいクエリを選択します 6. [ 推定カウント ] へ Fact テーブルの行数 [ パーティション数 ] へ Fact テーブルの 1 パーティションの行数を入力します 7. パフォーマンスの到達率を 100% へ変更して [ 開始 ] をクリックします 52

53 8. [ 次へ ] をクリックします使用法に基づいた集計のみがデザインされます 9. [ 既存の集計へマージ ] を選択し [ 完了 ] をクリックします使用法に基づく最適化ウィザードで作成された集計は既存の集計へマージすることも新しい集計デザインとして作成することも可能です 53

54 10. 集計がマージされました新しい集計デザインとして作成した場合 1. [ 新しい集計デザインの作成 ] を選択した場合は次のようになります 2. 集計の詳細を見てみると 1 つの集計が作成されていることが確認できます 54

55 集計の追加 1. ツールバーの [ 詳細ビュー ] をクリックして集計のデザインを選択します既へ作成されている AggregationDesign を選択します 2. 集計の詳細が表示されます 3. 右クリックして [ 新しい集計 ] をクリックします 4. 新しい集計が作成されて自由へ変更を行うことができます 55

56 56

57 ステップ 8. オブジェクトの処理 Analysis Services データベースの完全処理の手順を以下に示します 1. Analysis Services データベースを右クリックして [ 処理 ] を選択します 2. [ データベースの処理 ] ダイアログが立ち上がります [ 設定の変更 ] をクリックします 3. ディメンションキーのエラーへ移りカスタムエラー構成を変更します 57

58 4. 実行をクリックします 5. 処理が完了しました 58

59 ステップ 9. ロールの追加ロールを追加するとユーザー / グループに対してアクセス制御をかけることが可能になります詳細は別冊の Reporting Services アクセス制御の実装手順を参考にしてください 1. ロールを追加するにはロールを右クリックして [ 新しいロール ] をクリックします 2. ロール名を入力します 3. メンバシップで [ 追加 ] をクリックしますアクセス制御したいユーザ / グループを選択します 59

60 4. [ オブジェクトの種類 ] をクリックします 5. グループにチェックを入れます 6. 追加したいグループを入力して [ 名前の確認 ] をクリックします 7. グループが追加されました 8. [ データソース ] ページの設定は不要です 60

61 9. [ キューブ ] ページの設定は不要ですなおドリルスルーを使用する場合には [ ローカルキューブ / ドリルスルー ] でドリルスルーへ変更します 10. [ セルデータ ] ページの設定は不要です 61

62 11. [ ディメンション ] ページの設定は不要です 12. [ ディメンションデータ ] ページへ移動しますこのページでは指定したユーザーが使用できるディメンションの項目を設定します 13. アクセス制御したいディメンションを選択します 62

63 14. アクセス制御したいディメンションを選択します 15. [ すべてのメンバの選択を解除する ] を選択します特定のメンバだけを見せたいという要件の場合全てのメンバの選択を解除するようにしておかないとディメンション ( 階層 ) に新しいメンバが加わった際にそのメンバを使用できるようになってしまうためここですべてのメンバの選択を解除するようにしておきますこうしておくことで新しく加わったメンバを使用できないようにすることができます 16. [ 詳細設定 ] タブで [ 表示部分の合計を表示する ] を選択します 63

64 表示部分の合計を表示するにチェックを入れておくことでこのディメンションを分析軸として使用していない場合にも選択したメンバのみの集計が行われるようになります 17. [ マイニング構造 ] ページの設定は不要です以上 64

Microsoft Office Excel 2007 と Excel 2003 の比較

SQL Server 2008 徹底検証シリーズ大規模データウェアハウス実践ガイド ( 環境構築 - 詳細編 ) Microsoft Office Excel 2007 と Excel 2003 の比較 Published.2008 年 11 月 20 日 2008 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本書に記載した情報は本書各項目に関する発行日現在の