去年做了一个数据仓库的项目,其中涉及到了CUBE数据级权限的控制.在网上找这方面的资料,找到一个[BI] 通用数据级权限控制解决方案的实现(二):Cube中的角色设置与数据级权限控制.根据这个大牛的思路,做完之后发现有几个问题: 1. 传递给CUBE的用户必须是域用户或者数据库服务器WINDOWS用户.如果BI系统不是用的AD域认证而是传统的FORM认证,那么,BI里的用户需要对应一个WINDOWS用户. 2. 另外的WEB程序里保存对cube的角色权限之后,用户访问cube数据的权限控制并不能

我们在SSAS中创建维度的时候,有时候可能一个维度需要用到多个表的字段作为维度属性,那么这多个表之间势必存在关联关系,但是切记维度表之间的关联关系有且只能有一个不能有多个,下面我们来看一个例子. 现在我们创建了一个维度Customer,由于该维度中的属性除了用到Customer表的字段以外,还要用到了Geography表的字段,所以Customer用到了两个表. 但是Customer表和Geography表之间现在存在两个依赖关系 其中一个关系是Customer.CustomerKey到Geog

1.首先要构建一个时间维度表,下面给出通用的构建时间维度的存储过程: USE [BI_DW] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[proc_Dim_date] Script Date: 05/20/2016 11:35:58 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO ALTER proc [dbo].[proc_Dim_date] as begin IF OBJECT_ID('

如果维度属性的 KeyColumns的DataType设置为了Integer类型,那么要注意该维度属性列在数据库中不能有为null的值. 例如下图中我们有维度DIM_Vehcile,其中有个维度属性叫Vehicle Year,该属性的 KeyColumns的DataType设置为了Integer类型,如果现在数据库中DIM_Vehcile表的字段VehicleYear有为null的值,那么处理维度DIM_Vehcile时,会报Duplicate Key Error. 这是因为如果维度属性Vehi

这是两个非常常见的SSAS处理异常,网上也能找到很多文章讲解决办法,但很少见关于异常原因的分析,先来看看第一个" OLAP 存储引擎中存在错误: 处理时找到重复的属性键",一个维度表的关键字段,也就是通常讲的主键,是必须具有唯一性的,如果因为维度主键字段出现重复键,真没什么好说的了,太不应该犯这种错误,所以通常大家看到这个处理异常信息都是因为一个非主键属性,例如[Dim Customer]维度里的[Education]属性,和主键[Customer Key]是一对多的关系,Educat

使用开源软件 jumpserver 搭造自己的堡垒机 开软地址:https://github.com/jumpserver/jumpserver 目前版本:1.5.2 测试的时候有少许BUG,但功能却不影响体验的. 仪表盘 资产列表 web终端->登录linux web终端->登录windows 还可以录制远程连接的录像并上传到 阿里云的oss,azure,s3,本机 批量作业中心 ssh 中登录远端主机 Administrator, 欢迎使用Jumpserver开源堡垒机系统 1) 输入 I

SSAS事实表中的数据,有时候会因为一对多或多对多关系发生复制变成多份,如下图所示: 图1 我们可以从上面图片中看到,在这个例子中,有三个事实表Fact_People_Money(此表用字段Money记录了每个人的薪水,比如上图中就记录了PeopleID为1的人的薪水为1000), Fact_PeopleVehicle(此表为人车关系表,记录了人和车之间的多对多关系,比如上图中就记录了PeopleID为1的张三拥有三辆车,分别为宝马.大众和奔驰), Fact_Vehicle_Color(此表为车

上篇文章我们已经将Dim Geography维度设计好. 若要查看维度的成员, AS需要接收该维度的详细信息(包括已创建的特性.成员属性以及多级层次结构), 通过XMLA与AS的实例进行通信. 今天我们将维度部署到AS上进行查看. 文章提纲 补充背景知识 浏览维度,细化维度 总结 补充背景知识 XMLA是一种基于简单对象访问协议(SOAP)的XML应用程序编程接口的行业标准, 设计用于OLAP和数据挖掘. XMLA规范定义了两个函数,即Execute和Discover, 这两个函数用于向主机实例

前面我们使用过数据源向导.数据源视图向导.Cube向导来创建相应的对象. 本篇我们将学习使用维度向导来创建维度. 通过前面几个向导的学习,我们归纳一下共同点,主要分成两步 1. 使用某种对象类型的向导创建对象,完成主要结构搭建 2. 使用相应的设计器完成最终对象的修改和细化 有点像送快递,先通过大的物流(创建对象向导)把货物送到相应的城市,再通过快递员(设计器进行细化)送到具体顾客手中. 同样的,我们使用维度向导以一种通用的方式来创建维度,然后根据自己的业务需求,使用维度设计器将创建的维度放置到

在Sql Server Analysis Service中维度上有多张表(大于一张表)时,一定要注意将第二张表开始用到维度属性中的KeyColumns下的NullProcessing要设置为UnknownMember,并且一定要将外层表(在表关联中被其它表指向的表就叫外层表)中和内层表(在表关联中指向其它表的表就叫内层表)关联的字段作为维度属性,并且在维度属性关系中要设置这个和内层表关联的属性来指向外层表中其它的属性.这是为什么呢?我们来看下面这个例子. 现在我们有一个维度叫V Fact ADT

      CustomRollupColumn说明:指定包含多维表达式的列,该表达式可用于聚合特性的度量值.这个属性覆盖给定度量值的AggregateFunction的属性. 解释:通常我们的度量值,默认是按照总计的聚合方式聚合的,当然在SSAS中还有很多种内置的聚合方式(如图),但是,这也许不能满足我们实际需要的聚合方式:例如:我们接下来要举得里实例中的聚合方式. CustomRollupColumn这个属性就会覆盖给定度量值的AggregateFunction的属性按照自定义的聚合方式进行

原文:SSAS系列——[02]多维数据(维度对象) 1.维度是什么? 数学中叫参数,物理学中是独立的时空坐标的数目.0维是一点,1维是线,2维是一个长和宽(或曲线)面积,3维是2维加上高度形成体积面.在物理学上时间是第四维,与三个空间维不同的是,它只有一个,且只能往一方向前进. 图一 MSDN中关于维度的概念 2.服务器对象的内容? 包括数据源.数据视图.数据库对象.安全角色和程序集.前4个都不难理解.关于程序集的概念,还需加强一下,程序集可为两种不同的类型:COM 和 CLR.CLR 程序集是

开篇介绍 对于维度成员和事实数据直接的关系看到更多的可能还是一对一,一对多的关系.比方在事实维度(或退化维度)中一个订单和明细号组合而成的ID,对应的就是事实表中的一条数据,这就是一对一的关系.比方说在产品维度中,一个产品维度成员可能对应着多个事实数据成员,这就是一对多的关系.说简单点,就是事实表的外键引用了维度表的主键,形成了这种关系. 下面的这个例子就是一种多对多的情况,通常情况下,如果维度和度量值组中间是多对多的关系,那么在它们之间就需要创建一个中间事实表. 这个中间事实表的主键在数据仓库

在 CUBE 设计过程中有一个非常重要的点就是定义维度与度量值组关系,维度的创建一般在前,而度量值组一般来源于一个事实表.当维度和度量值组在 CUBE 中定义完成之后,下一个最重要的动作就是定义两者之间的关系.在前面几篇文章中也已经看到了如何将度量值组和维度通过哪些维度属性进行关联的操作,但是那些关联通常都是 Regular 类型的,属于直接的普通的关联. 但是实际上除了 Regular 之外,还有 Fact, Referenced, Many to Many 和 Data Mining(数据挖

这篇文章是基于上一篇 SSAS 系列 - 多维数据集维度用法之一 引用维度 Referenced Dimension 继续讲解多维数据集维度用法中的事实维度. 事实维度,顾名思义就是把事实表 Fact*** 中的某一个或多个属性抽取出来形成一个维度,而不像以前直接通过维度表 Dim*** 来创建一个维度. 先来了解一下为什么不通过维度表来创建维度,而非要从一个事实表中抽取某个属性形成一个单独的维度,这是我们的疑问. 下面是从 FactResellerSales 表中抽取的一些记录,主要包括订单编

维度的优化 在 SSAS 开发设计过程中,维度的优化非常重要,因为它在 SSAS 分析服务性能调优的过程中往往能起到一个非常重要的作用. 一般来说,对于 Cube 的性能优化第一步可能考虑的就是查看维度,观察维度中属性关系的设计. 这里有两种最重要的调优方法可以参考: 确认属性关系 有效的使用用户自定义的层次结构 定义属性关系 属性关系定义了属性之间的依赖关系,比如如果 A 有一个关联的属性 B, 那么就是 A -> B.比如,一个给定的属性关系 City -> State, 如果当前的城市是

基于雪花模型的维度以下面的 Product 产品与产品子类别,产品类别为例. DimProduct 表和 DimProductSubcategory 表有外键关系,而 DimProductSubcategory 表和 DimProductCategory 表存在外键关系. 测试的维度表与数据 - USE BIWORK_SSIS GO IF OBJECT_ID('DimProduct') IS NOT NULL DROP TABLE DimProduct GO IF OBJECT_ID('DimP

SSAS Date 维度基本上在所有的 Cube 设计过程中都存在,很难见到没有时间维度的 OLAP 数据库.但是根据不同的项目需求, Date 维度的设计可能不大相同,所以在设计时间维度的时候需要搞清楚几个问题: 你的业务涉及到的最低的细节级别是什么?比如按季度查看报表还是按月份,或者按周,或者再甚者按天.这个细节级别需要弄清楚,比如在一些销售数据统计,有的时候可能更多按季度或者按月来查看报表.但在有的监控一些机器运行数据的统计,可能会按照小时或者分钟来查看报表. 你的报表所需要时间显示的格式

除了之前的几篇文章中出现的时间维度,雪花型维度的设计之外还有一种比较特殊的维度 - 父子维度.父子维度特殊就特殊在它包含了一种基于递归关系(Recursive Relationship)的引用结构,  在我的这篇文章中提到了如何基于父子层次结构来设计和制作 SSRS 报表,不过那个报表是基于数据仓库的.而现在我们要设计的是基于父子结构的维度,在此基础之上我们也可以设计出基于 SSAS 数据库的 SSRS 报表. 下面仍然是我们的测试表和数据,测试表包含了一个员工维度表和销售的事实表. USE B

在熟悉完下面这三种维度的创建方式之后,就可以开始创建我们的第一个 Cube 了. SSAS 系列 - 自定义的日期维度设计 SSAS 系列 - 基于雪花模型的维度设计 SSAS系列 - 关于父子维度的设计 我们将使用下面的这些脚本来创建一些维度表和事实表,数据源的来源是 AdventureWorksDW2012,但由于数据列太多因此我精简了一些表并且自定义了 DimDate 表. USE BIWORK_SSIS GO SET NOCOUNT ON IF OBJECT_ID('FactIntern

开发过SSAS中CUBE的朋友,肯定都知道维度用法中的多对多关系, 这篇文章不想详细阐述多对多关系在CUBE中的结构,详情请在网上寻找CUBE多对多关系的介绍资料. 下面是是一个典型的CUBE中多对多关系的结构图: 可以看到这个多对多关系发生的关键就是中间事实表Fact_PeopleVehicle的DIM_PeopleID字段和DIM_VehcileID字段是多对多的关系,从而使得维度表DIM_Vehcile和事实表Fact_People_Money形成了多对多的关系.然而由于事实表Fact_P