BI-學習之 商業智能平臺的引入（傳統關係型數據庫的問題）

早在 SQL Server 2005裏面就有了這種 完整的商業智能平臺了，那時候Nosql什麼的都還停留在概念性的提出階段，發展至2009年才一會兒蹦了出來變得衆所周知了。固然這個要扯就扯遠了，我們仍是直接來介紹一下這篇文章的重點傳統關係型數據庫在當時面臨的一些問題。

• 關係型數據庫的侷限

• SQL Server 2005 –完整的商業智能平臺

 

 

• 關係型數據庫的侷限:  

隨着信息技術的飛速發展，數據處理不只在數量上要求愈來愈大，並且在質量上也要求愈來愈高，數據庫所管理的數據已經發生了根本的變化。這一變化給數據庫技術帶來了巨大挑戰，數據庫管理的對象已再也不僅限於文本數據等簡單的數據類型，而須要描述和保存大量多媒體非結構化的複雜數據，以及數據間的關係。
此外，隨着熱門網站訪問數量的激增，對數據庫自己的存儲機制、大量併發用戶的使用需求、存儲空間的使用效率、以及數據的完整性和安全性等方面都提出了更高要求。而這些都不是傳統關係數據庫中，使用二維表簡單結構就能夠知足的。

關係型數據庫依據的是把數據表示爲簡單的兩維模型，即表示爲行與列的記錄來進行存儲處理。顯然因爲受到當時條件的限制，只是一種適合於對簡單數據存儲處理的技術，存在難以克服的侷限性。
關係型數據庫管理系統自己固有的侷限性，表如今如下三個方面：

1. 數據模型上的限制

2. 性能上的限制

3. 擴展伸縮性上的限制

1.數據模型上的限制: 

關係數據庫所採用的兩維表數據模型，不能有效地處理在大多數事務處理應用中，典型存在的多維數據。其不可避免的結果是，在複雜方式下，相互做用表的數量激增，並且還不能很好地提供模擬現實數據關係的模型。
關係數據庫因爲其所用數據模型較多，還可能形成存儲空間的海量增長和大量浪費，而且會致使系統的響應性能不斷降低。並且，在現實數據中，有許多類型是關係數據庫不能較好地處理的。

2.性能上的限制:   

爲靜態應用例如報表生成，而設計的關係型數據庫管理系統，並無通過針對高效事務處理而進行的優化過程。其結果每每是某些關係型數據庫產品，在對GUI和Web的事務處理過程當中，沒有達到預期的效果。除非增長更多的硬件投資，但這並不能從根本上解決問題。
用關係數據庫的兩維表數據模型，能夠處理在大多數事務處理應用中的典型多維數據，但其結果每每是創建和使用大量的數據表格，仍很難創建起能模擬現實世界的數據模型。而且在數據須要做報表輸出時，又要反過來將已分散設置的大量的兩維數據表，再利用索引等技術進行表的鏈接後，才能找到所有所需的數據，而這又勢必影響到應用系統的響應速度。

3.擴展伸縮性上的限制: 

關係數據庫技術在有效支持應用和數據複雜性上的能力是受限制的。關係數據庫原先依據的規範化設計方法，對於復瑣事務處理數據庫系統的設計和性能優化來講，已經無能爲力。此外，高昂的開發和維護費用也讓企業難以承受。
除此以外，關係數據庫的檢索策略，如複合索引和併發鎖定技術，在使用上會形成複雜性和侷限性。

 

•  SQL Server 2005 –完整的商業智能平臺

1. SQL Server Analysis Services (SSAS)

2. SQL Server Integration Services (SSIS)

3. SQL Server Reporting Services(SSRS)

1.SQL Server Analysis Services (SSAS)

Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS)  爲商業智能應用程序提供聯機分析處理(OLAP) 和數據挖掘功能。Analysis Services 容許您設計、建立和管理包含從其餘數據源（如關係數據庫）聚合的數據的多維結構，以實現對OLAP 的支持。對於數據挖掘應用程序，Analysis Services 容許您設計、建立和可視化處理那些經過使用各類行業標準數據挖掘算法，並根據其餘數據源構造出來的數據挖掘模型。

 

Analysis Services (SSAS) 體現結構

• Analysis Services 的服務器組件做爲Microsoft Windows 服務來實現。SQL Server Analysis Services 支持同一臺計算機中的多個實例，每一個Analysis Services 實例做爲單獨的Windows 服務實例來實現。
• 客戶端使用公用標準XML for Analysis (XMLA) 與Analysis Services 進行通訊，XMLA 是一個基於SOAP 的協議，用於發出命令和接收響應，公開爲一項Web 服務。此外，客戶端對象模型經過XMLA（包括託管提供程序(ADOMD.Net) 和本機OLE DB 訪問接口）進行提供。

• 查詢命令可以使用下列方式發出：
  SQL；
  多維表達式(MDX)（一種面向分析的行業標準查詢語言）；或數據挖掘擴展插件(DMX)（一種面向數據挖掘的行業標準查詢語言）。
  還可使用Analysis Services 腳本語言(ASSL) 來管理Analysis Services 數據庫對象。有關詳細信息，請參閱Analysis Services Scripting Language (ASSL)

• Analysis Services 還支持本地多維數據集引擎，該引擎容許斷開鏈接的客戶端中的應用程序在本地瀏覽已存儲的多維數據。

 

2.SQL Server Integration Services (SSIS) 

SQL Server Integration Services (SSIS) 是生成高性能數據集成解決方案（包括數據倉庫的提取、轉換和加載(ETL) 包）的平臺。
用於生成和調試包的圖形工具和嚮導；用於執行工做流函數（如FTP 操做）、執行SQL 語句或發送電子郵件的任務；用於提取和加載數據的數據源和目標；用於清理、聚合、合併和複製數據的轉換；用於管理Integration Services 的管理服務Integration Services 服務；以及用於對Integration Services 對象模型編程的應用程序編程接口(API)。

Integration Services (SSIS) 體現結構

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
由四個關鍵部分組成：
一、Integration Services 服務
二、Integration Services 對象模型
三、Integration Services 運行時
四、運行時可執行文件以及封裝數據流引擎和數據流組件的數據流任務。

3.SQL Server Reporting Services(SSRS)

 SQL Server Reporting Services 提供有支持Web 的企業級報告功能，以便您建立可以從多種數據源獲取內容的報表，以不一樣格式發佈報表，並集中管理安全性和訂閱。

Reporting Services (SSRS) 體現結構

SQL Server Reporting Services 是一組處理組件、工具和編程接口的集合，支持在託管環境中進行開發以及使用格式豐富的報表。該工具集包括部署工具、配置和管理工具以及報表查看工具。編程接口包括簡單對象訪問協議(SOAP)、URL 端點和Windows Management Instrumentation (WMI)，能夠輕鬆地與新的或現有的應用程序和入口集成。

本地多維數據集和本地挖掘模型支持

本地多維數據集和本地挖掘模型容許在客戶端工做站與網絡的鏈接斷開時對該工做站進行分析。本地多維數據集引擎(Msmdlocal.dll) 支持客戶機的本地多維數據集和本地挖掘模型。本地多維數據集引擎是進程內COM 服務器。客戶端應用程序調用OLE DB for OLAP 訪問接口，該接口將加載本地多維數據集引擎以建立和查詢本地多維數據集，以下圖中所示。