Artikel ini berbicara tentang mengotomatisasi pemrosesan database Analysis Services di SQL Server. Otomatisasi adalah salah satu tugas terpenting yang dikelola oleh administrator database atau insinyur DevOps.
Selain itu, kita akan mendapatkan gambaran umum tentang database Analysis Services dan perbedaannya dari database SQL Server.
Artikel ini juga menyoroti pentingnya mengotomatisasi tugas di SQL Server untuk meminimalkan kesalahan dan memaksimalkan produktivitas, terutama saat bekerja dengan skenario kompleks seperti solusi intelijen bisnis gudang data.
Tentang Database Layanan Analisis
Mari kita lihat database Analysis Services sehingga kita dapat memahami pentingnya mengotomatisasi pemrosesannya dalam konteks solusi intelijen bisnis gudang data dan skenario analisis data yang kompleks.
Apa itu Database Layanan Analisis?
Database Analysis Services adalah database yang sangat dioptimalkan untuk analisis dan pelaporan yang sering disiapkan dan diperbarui sebagai bagian dari solusi intelijen bisnis gudang data.
Bagaimana Analisis Layanan Database berbeda dari SQL Server Database
Database Analysis Services berbeda dari database SQL Server karena bekerja pada bahasa yang berbeda (DAX/MDX) dan menawarkan banyak fungsi intelijen bisnis bawaan untuk analisis dan pelaporan bersama dengan fitur seperti penambangan data dan kecerdasan waktu.
Ada Berapa Jenis Database Layanan Analisis
Dua tipe utama dari database Analysis Services adalah sebagai berikut:
- Mode multidimensi (Kubus)
- Mode tabel (Model Data)
Jadi, database Analysis Services adalah Cube yang di-deploy atau Model Data yang di-deploy. Namun dalam kedua bentuk tersebut, ia melayani permintaan mulai dari skenario analisis data yang sederhana hingga kompleks dan memungkinkan laporan dibuat di atasnya.
Apa itu Layanan Analisis SQL Server (SSAS)
Layanan Analisis Server SQL juga dikenal sebagai SSAS adalah contoh server Microsoft yang memungkinkan hosting database Layanan Analisis.
Apa yang dimaksud dengan Database Layanan Analisis dalam Data Warehouse
Basis data layanan analisis dalam konteks gudang data sering kali merupakan produk akhir yang dapat diekspos ke pengguna bisnis untuk pelaporan swalayan dan analisis waktu nyata.
Dengan kata sederhana, setelah data yang mengalami transformasi dan tahapan yang berbeda dari gudang data mencapai database Layanan Analisis, data tersebut dianggap siap untuk analisis dan pelaporan.
Apa yang dimaksud dengan Memproses Database Layanan Analisis?
Memproses database Analysis Services berarti memeriksa sumber untuk memuat data baru ke database. Database Analysis Services perlu diperbarui seiring waktu karena sumber yang mereka ambil datanya sering kali mendapatkan data baru.
Mengapa Kami Harus Mengotomatiskan Pemrosesan Database Layanan Analisis
Pertanyaan penting berikutnya yang dapat diajukan adalah:mengapa kita perlu mengotomatiskan pemrosesan database Analysis Services jika kita dapat dengan mudah menjalankannya secara manual?
Jawaban sederhananya adalah kita perlu memastikan bahwa database Analysis Services mutakhir tanpa intervensi manual, sehingga menghemat waktu dan tenaga – khususnya dalam konteks solusi intelijen bisnis gudang data saat proyek disebarkan ke server langsung.
Mengotomatiskan Pemrosesan Basis Data Layanan Analisis
Sekarang, mari kita lakukan langkah-langkah utama untuk mengotomatisasi pemrosesan database Azure Analysis Services.
Prasyarat
Artikel ini mengasumsikan bahwa pembaca sudah familiar dengan konsep dasar solusi intelijen bisnis gudang data, termasuk penyebaran model data ke server Analisis SQL atau Layanan Analisis Azure.
Karena membuat dan mengelola database SQL dan proyek layanan analisis biasanya merupakan tugas pengembang, kita akan fokus pada pemrosesan dan otomatisasi pemrosesan database Analysis Services atau database SSAS dari perspektif DBA atau insinyur DevOps.
Artikel ini mengasumsikan sebagai berikut:
- Contoh database bernama SQLDevBlogV5 sumber telah disiapkan
- Model data tabular menggunakan Proyek Layanan Analisis telah dibuat
- Database Layanan Analisis bernama SQLDevBlogTabularProject berdasarkan model tabular telah digunakan
Harap perhatikan bahwa basis data sumber dan basis data Layanan Analisis yang disebutkan di atas hanya untuk tujuan referensi, sehingga Anda dapat mengubah nama-nama ini sesuai kebutuhan Anda.
Anda sekarang dapat langsung melompat ke heading berikutnya. Namun, jika Anda ingin mencakup perspektif pengembang dan DBA, Anda dapat melakukan langkah-langkah yang disebutkan di atas menggunakan database contoh berikut:
-- Create the sample database (SQLDevBlogV5) CREATE DATABASE SQLDevBlogV5; GO USE SQLDevBlogV5; -- (1) Create the Article table in the sample database CREATE TABLE Article ( ArticleId INT PRIMARY KEY IDENTITY (1, 1) ,Category VARCHAR(50) ,Author VARCHAR(50) ,Title VARCHAR(150) ,Published DATETIME2 ,Notes VARCHAR(400) ) GO -- (2) Populating the Article table SET IDENTITY_INSERT [dbo].[Article] ON INSERT INTO [dbo].[Article] ([ArticleId], [Category], [Author], [Title], [Published], [Notes]) VALUES (1, N'Development', N'Atif', N'Introduction to SQL Server Analysis Services (SSAS)', N'2019-01-01 00:00:00', NULL) INSERT INTO [dbo].[Article] ([ArticleId], [Category], [Author], [Title], [Published], [Notes]) VALUES (2, N'Testing', N'Peter', N'Processing SSAS database', N'2019-01-10 00:00:00', NULL) INSERT INTO [dbo].[Article] ([ArticleId], [Category], [Author], [Title], [Published], [Notes]) VALUES (3, N'DLM', N'Sadaf', N'Automating Analysis Services Database Processing', N'2019-01-20 00:00:00', NULL) SET IDENTITY_INSERT [dbo].[Article] OFF
Selanjutnya, buat Layanan Analisis baru proyek tabular, impor sumber data ke dalam model, dan terapkan model ke server SSAS:
Tingkat Kompatibilitas
Dalam contoh ini, kami menggunakan SQL Server 2014 / SQL Server 2012 SP1 (1103) tingkat kompatibilitas untuk model data. Namun, Anda dapat menentukan tingkat kompatibilitas yang berbeda sesuai dengan kebutuhan Anda.
Hubungkan ke Layanan Analisis
Buka SSMS (SQL Server Management Studio) dan sambungkan ke server Analisis dengan memasukkan kredensial Anda:
Buka Database Layanan Analisis (digunakan)
Setelah koneksi dibuat, perluas Database simpul di Penjelajah Objek dan kemudian perluas node database Analysis Services yang disebarkan dengan mengklik plus ikon di sebelahnya:
Memproses Database Layanan Analisis
Klik kanan database Analysis Services dan klik Process Database:
Pertahankan mode pemrosesan default dan klik OK :
Basis data Analysis Services berhasil diproses:
Skrip Pemrosesan Basis Data
Selanjutnya kita perlu mendapatkan script yang digunakan untuk memproses database Analysis Services.
Salah satu cara untuk mengotomatiskan pemrosesan database Analysis Services adalah dengan membuat skrip tugas yang melakukan pemrosesan dan menjalankannya sebagai tugas SQL (langkah) di SQL Server.
Klik Proses Basis Data lagi, tapi jangan tekan OK kali ini.
Dalam Script menu dropdown di sisi kiri atas jendela, klik Script Action to New Query Window seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
Skrip pemrosesan akan dibuka di jendela baru bernama jendela kueri XML :
Jalankan skrip Basis Data Proses
Tekan F5 untuk menjalankan skrip XMLA yang mulai memproses database Analysis Services:
Pemeriksaan Agen Server SQL
Sekarang sambungkan ke mesin database server SQL dan pastikan agen SQL Server berjalan.
Mengatur Akses Agen Server SQL
Hal penting lainnya adalah memastikan bahwa akun yang menjalankan SQL Server Agent memiliki akses ke database Analysis Services.
Dalam kasus kami, akun NT Service\SQLAgent menjalankan agen SQL Server – artinya akun ini harus memiliki izin untuk memproses database Analysis Services.
Hubungkan ke instance tabular Analysis services dan buka database Analysis Services yang diinginkan. Kemudian, buat Role baru Database Runner dengan menambahkan NT Service\SQLAgent akun dan memberikannya Basis Data Proses izin:
Harap dicatat bahwa salah satu cara standar untuk mencapai ini adalah dengan membuat proxy dan memetakan kredensial ke proxy itu. Namun, detail proses ini berada di luar cakupan artikel ini.
Salin Skrip XMLA untuk Memproses Basis Data
Salin skrip XMLA dari SQL Analysis Services XMLA Query Window yang kami gunakan untuk memproses database Analysis Services.
Buat Langkah Pekerjaan
Kembali ke SQL Server Agent dan buat langkah pekerjaan baru sebagai Database Layanan Analisis Proses SQLDevBlogV5.
Buat langkah baru dengan memberikan informasi berikut dan Klik OK :
Harap diingat bahwa Anda harus mengetikkan nama server dan database Anda, lalu menempelkan skrip yang Anda salin dari Editor Kueri XMLA.
Mulai Pekerjaan
Klik kanan pekerjaan dan klik Mulai Pekerjaan di Langkah…
Langkah pekerjaan akan berjalan dengan sukses seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
Jadwalkan Pekerjaan untuk Mengotomatiskan Pemrosesan
Selanjutnya, jadwalkan pekerjaan untuk mengotomatiskan pemrosesan database Analysis Services Anda.
Selamat! Anda telah berhasil mengotomatiskan pemrosesan database Layanan Analisis, menghemat waktu dan tenaga yang dihabiskan oleh DBA atau teknisi DevOps untuk memproses database setiap kali data perlu diperbarui dari sumbernya.
Hal yang harus dilakukan
Sekarang Anda dapat mengotomatiskan pemrosesan database Analysis Services, silakan coba hal-hal berikut untuk meningkatkan keterampilan Anda lebih lanjut:
- Jadwalkan tugas pemrosesan database Layanan Analisis yang disebutkan dalam artikel ini untuk dijalankan setiap hari dan tambahkan lebih banyak data ke sampel seiring waktu
- Terapkan solusi lengkap dengan melakukan hal-hal berikut:
- Menyiapkan contoh database
- Membuat Model Data Tabular
- Impor database sampel ke Model Data Tabular
- Menerapkan Model Data Tabular untuk membuat database Layanan Analisis
- Otomatiskan pemrosesan database Analysis Services menggunakan SQL Agent
- Hubungkan ke database Analysis Services melalui Excel untuk melihat data setelah database Analysis Services diperbarui secara otomatis menggunakan tugas SQL
