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Une approche dimensionnelle pour SQL Server 2005 (2)

Tech - Par iTPro - Publié le 24 juin 2010
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L’exécution de ces requêtes peut être longue pour une table de dimension de grande taille avec des dizaines d’attributs. Cette renormalisation est appelée snowflaking (mise en schéma flocon) et, même si elle peut être utile pour la maintenance et le chargement des données, nous vous conseillons de présenter systématiquement des

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dimensions dénormalisées bien formées à vos utilisateurs.

Le deuxième niveau, à savoir la base de données relationnelle de la figure 4, est une base de données relationnelle de niveau atomique, accessible aux utilisateurs et elle est construite sur des modèles dimensionnels. Ce niveau sert de fondation de données et constitue le système détaillé de niveau atomique qui a été nettoyé, aligné et validé, et contient les enregistrements pour le système de data warehouse et d’analyse décisionnelle. La plate-forme relationnelle vous permet de stocker et de gérer l’ensemble des données. Elle fournit également un niveau de flexibilité ad hoc pour certains types de requêtes (par ex., jointures vers de nouvelles tables absentes du modèle original) difficiles à réaliser dans Analysis Services.

Pour le troisième niveau, vous créez dans Analysis Services un cube OLAP qui réplique la base de données dimensionnelle relationnelle et les fonctions en tant que moteur de requêtes utilisateurs principal. D’après notre expérience, nous créons ce niveau sous forme de cube MOLAP. La couche Analysis Services fournit des performances homogènes en pré-agrégeant, indexant et compressant les données, et propose des fonctionnalités d’analyse améliorées en utilisant le langage de requêtes MDX. Le fait de conserver la fondation des données sous forme relationnelle vous permet de gérer, reconcevoir et reconstruire la couche Analysis Services en fonction des besoins.

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Tech - Par iTPro - Publié le 24 juin 2010