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Multidimensionnel & Tabulaire, Ying & Yang

publié le 1 avr. 2014 à 11:35 par Thomas Gauchet   [ mis à jour : 1 avr. 2014 à 11:38 ]

Les deux premiers épisodes consacrés aux moteurs Multidimensionnel & Tabulaire d’Analysis Services (SSAS) présentent leurs principales différences, et leurs cibles respectives.

Dans ce troisième épisode nous allons tenter de nuancer notre propos. En effet, le moteur multidimensionnel repose sur une partie relationnelle et, à l’inverse, le moteur relationnel "tabulaire" encapsule du dimensionnel… Les frontières entre ces deux outils sont plus floues qu’il n’y parait.


Analysis Services multidimensionnel repose sur les dimensions, des axes d’analyse métier composés d’attributs. Par exemple, la dimension calendrier est composée des attributs jour, mois, trimestre, semestre et année. Le fonctionnement interne de la dimension repose sur un moteur relationnel: par défaut tous les attributs sont reliés à la clé de la dimension par des relations. Mais pour tirer pleinement parti du moteur, il faut modifier ces relations pour recréer les relations intégres du système source. Ainsi le jour a pour père le mois qui est fils du trimestre qui est fils du semestre etc… Cette intelligence est utilisée par les moteurs d’agrégation et de calcul pour accélérer les réponses aux requêtes mais aussi pour afficher la dimension. La dimension peut être vue comme un énorme axe d’analyse regroupant de nombreux axes simples, les attributs, reliés entre eux par des relations. 

D’autres objets de SSAS multidimensionnels permettent de gérer ou simuler des relations comme le many2many ou encore des formules MDX de type EXISTS. Mais contrairement à la dimension, ces objets ne sont pas pris en compte par le moteur d’agrégation et entraînent des performances dégradées à la requête.


Analysis Services Tabulaire repose sur des relations entre des tables à la manière d’un SGBDR classique. il propose cependant des objets propre aux moteurs multidimensionnels : les hiérarchies et les KPI. 

La hiérarchie est un concept proche de la dimension, il permet de construire un axe d’analyse pour naviguer dans les données., par exemple Année, Mois, Jour. La hiérarchie de SSAS tabulaire est construire sur une unique table, mais le concepteur permet facilement de rapatrier les champs nécessaires de tables reliées en flocons (dénormalisation). 

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