| 1. 导言
分析解决方案正在快速成为许多公司的关键任务。这导致了在这些系统中存储的数据数量急剧增大，因此需要快速而有效地创建和开发支持更大、更快的解决方案。
2. 建立企业级解决方案
Microsoft SQL Server 2008分析服务旨在提供极好的性能，并升级为可支持具有数百万记录和成千上万个用户的应用程序。创新的、改良的工具帮助提高开发人员生产力，使得可以设计得更好，执行得更快。
2.1 较高的开发人员生产力
开发人员一般需要学习和使用多种工具来建立和部署一个解决方案。然而有了分析服务之后，开发人员就可以在整个开发周期——从项目的开始到开发到部署都可以使用SQL Server 商业智能开发套件(BIDS)。因为商业智能开发套件是基于Visual Studio开发环境的，它与Visual Studio Team System完全集成，Visual Studio Team System提供设计、开发、协作、优化和测试资源。这提供了一个集成的、直接的环境，使得开发人员可以工作得更加快速更加高效。此外，为了进一步提高生产力，BIDS还提供了经验丰富的商业智能向导。一组易于使用的向导会帮助哪怕是新手的用户为一些更加复杂的商业智能问题建模，使得商业智能项目的开发对于更多的人们和公司来说更加易于得到。
在之前的开发阶段低效的设计往往会浪费大量的开发时间，因为当设计错误被调整过来后，开发人员基于原来的错误设计完成的工作需要重做。SQL Server 2008分析服务推出了一组新的、创新的最佳实践设计警告(Best Practice Design Alerts)，它们提供了在开发过程的早期阶段自动通知潜在的设计问题的功能，这减少了由于设计错误引起的时间浪费，并使得开发过程更加快速。图1显示了一个对于时间维度和日历层级的警告。正如你在图1中所看到的，警告强调了问题区域。然而，它们决不会影响功能，因为可以简单的忽略或解除单个警告或所有警告。
图 1
除了实时警告，你还可以扫描你所有警告的解决方案设计。图2显示了对一个设计的当前警告。
图2
SQL Server 2008分析服务通过新的、改良的立方体、维度和属性设计器进一步提高了开发人员的生产力。图3显示了新的属性关系(Attribute Relationships)设计器。
图3
2.2 可扩展的基础构造
分析服务可以升级到支持规模为数GB、具有成千上万用户的数据库。为了支持大量用户、避免竞争以及降低成本，你可以升级分析服务解决方案。升级一个分析服务解决方案通常会增加存储和同步几个版本数据的处理和存储费用，但是SQL Server 2008分析服务可以在几个分析服务服务器之间共享一个只读的分析服务数据库，从而节省了这个费用。
实时资源监控成为了系统在规模和用户数量方面升级的要素。SQL Server 2008分析服务提供了与数据库引擎中可用的相类似的动态管理视图(Dynamic Management Views)。这些提供了用于监控、分析和性能调整的实时企业系统信息。
随着数据库规模的增长，维护备份的时间和成本也相应的增加了。当使用OLAP数据库时，一旦数据库达到了一定规模，备份时间就会呈指数级增长，但是有了SQL Server 2008分析服务，一个新的备份存储子系统会使得备份时间与数据库规模呈线性增长。这消除了对备份规模的限制，从而消除了对数据库规模的限制。
随着数据库变得越来越大，用户需要的信息就越来越难找。透视图提供了一个UDM的过滤视图，它提供了数据集市(data marts)的所有优势，同时消除了冗余的存储，降低了处理成本，去除了数据集市间同步的要求，并解决了由存储相同数据的多个拷贝而引起的数据一致性和完整性问题。
随着全球化的发展，解决方案需要展示给全世界的观众。全球的数据一般是一样的，但是元数据，例如立方体、测量、维度名称和级别，以及关键性能指示器(Key Performance Indicators，KPI’s)将会随语言的不同而不同。翻译提供了为每一种语言创建不同元数据以及使你的解决方案适用于全球的能力。财政信息还需要进行本地化以正确的货币显示。通过提供强大的翻译能力和自动的货币转换，分析服务以用户自己的语言为其提供了本地化分析数据。
2.3 出众的性能
分析服务立方体是多维结构，使得可以访问大量的预先聚合的数据，使得终端用户可以立即获得对相关商业数据的洞察。分析服务将它的数据以高度优化和压缩的格式进行存储，这种格式叫做多维OLAP(MOLAP)。它还使得可以在关系型数据库中像关系型OLAP(ROLAP)或以一种混合的模式——叫做混合型OLAP(Hybrid OLAP，HOLAP)灵活地存储数据(部分或全部)。
多维数据本身就是稀疏的。例如，你不会每天购买一个零售商每一分店的每一个产品。SQL Server 不像大多数的OLAP系统，它不存储这些NULL值，这使得大大减小了数据库的规模，防止数据爆炸，并使得性能得到了提高。许多OLAP系统浪费了一部分查询处理时间，将具有NULL值的单元数据聚合，而它得到的结果还是NULL。SQL Server 2008分析服务使用一个叫做块计算的技术，这个技术通过只关注非NULL数据从而处理了立方体的稀疏并提高了性能。这可以将查询性能提高几个数量级，因此提供粒度更好的分析。 [1] [2] [3] 下一页 |
