> Data > Utilisation des mesures chargées pour personnaliser les agrégations

Utilisation des mesures chargées pour personnaliser les agrégations

Data - Par iTPro.fr - Publié le 24 juin 2010
email

Mis en ligne le 13/04/2005 - Publié en Juin 2004

Création de cubes, écriture de requêtes MDX, optimisation de DTS et plus encore...
 

Une technique courante pour personnaliser
la méthode d’agrégation d’une mesure
consiste à  définir une mesure calculée sur la
base d’une mesure chargée, puis à  masquer
cette dernière. Par exemple, vous souhaitez
agréger une mesure de vente (Sales)
sous forme de somme, mais dans deux
dimensions, vous voulez l’agréger en
tant que moyenne. Dans la définition
de la mesure, vous pouvez spécifier
une mesure nommée TempSales, qui
est chargée directement à  partir de la
colonne Sales de la table de faits. Vous
pouvez marquer cette mesure comme
étant masquée, de sorte qu’elle soit invisible
pour les applications client
OLAP. Vous pouvez ensuite employer la mesure TempSales
dans un calcul sans qu’elle soit accessible aux utilisateurs
d’Analysis Services. Vous utilisez alors Analysis Manager pour
créer une nouvelle mesure calculée nommée Sales, qui retournera
la valeur TempSales non modifiée, sauf si vous souhaitez
que cette valeur corresponde à  une moyenne de
TempSales.


Cette technique consistant à  créer des mesures calculées
et à  masquer les mesures chargées est courante dans les implémentations
SQL Server 7.0 OLAP Services, car ce dernier
ne prend pas en charge les techniques de cellules calculées
ou de cumul. Toutefois, l’utilisation de mesures calculées
dans les versions 2000 et 7.0 de SQL Server présente plusieurs
inconvénients. Par exemple, vous ne pouvez pas employer
de mesures calculées pour réécrire vers des cellules
du cube. Une des raisons pour lesquelles Analysis Services et
OLAP Services n’autorisent pas cette opération est qu’une
mesure calculée n’est pas mappée directement avec une colonne
de la table de faits, de sorte qu’Analysis Services ne sait
pas quelle mesure chargée modifier.
En conséquence de quoi, les cellules calculées ne sont
pas particulièrement utiles pour les applications de budgétisation
ou de modélisation. Un autre inconvénient des
membres calculés réside dans le fait qu’ils ne peuvent aller
de pair avec la fonction MDX AGGREGATE. Cette dernière
est une fonction MDX courante, servant à  agréger un ensemble de membres ou n-uplets. La mesure identifiée dans
l’ensemble détermine la méthode d’agrégation utilisée par la
fonction AGGREGATE. Si vous employez une mesure calculée
dans l’ensemble, Analysis Services (et OLAP Services)
n’est pas en mesure de déterminer la méthode d’agrégation,
ce qui entraîne l’échec de la méthode AGGREGATE. Si vous
employez une technique telle que les cellules calculées pour
modifier l’agrégation d’une mesure, la fonction AGGREGATE
fonctionne car elle est basée sur la méthode d’agrégation définie
de la mesure.

par Russ Whitney

Téléchargez cette ressource

Guide de Sécurité IA et IoT

Guide de Sécurité IA et IoT

Compte tenu de l'ampleur des changements que l'IA est susceptible d'entraîner, les organisations doivent élaborer une stratégie pour se préparer à adopter et à sécuriser l'IA. Découvrez dans ce Livre blanc Kaspersky quatre stratégies efficaces pour sécuriser l'IA et l'IoT.

Data - Par iTPro.fr - Publié le 24 juin 2010