Analysis Services

Kétirányú szűrések Power BI-ban

A Power BI desktopban és az Analysis Services 2016-ban vált lehetővé a kétirányú szűrés, azaz megnyílt a lehetősége annak, hogy a ténytáblákból is szűrjük a dimenzió táblákat vagy másképpen fogalmazva az 1:n-es kapcsolatok n-es oldala felől tudjuk szűrni a 1-es oldalt. Örülünk ennek? Kiderül a cikkből.

Tovább

A Power Pivot (blank), (üres) elemének lekérdezése MDX-ből

A Power Pivot ha egy tranzakcióhoz nem talál dimenzió elemet, akkor a tranzakció összegét automatikusan egy alapértelmezett (Blank) vagy magyar Excelt használva (üres) dimenzióelemre teszi. A kérdés csak az, hogy hogyan tudjuk lekérdezni ezt az üres elemet a kocka függvényekkel vagy MDX-ből? Kiderül a cikkből.

Tovább

kalkulációk háttérszínének állítása

Nemrégiben cikkeztem arról, hogy érdemes lehet a terv, forecast, korrekció és egyéb felhasználók által módosítható cellák háttérszínét megváltoztatni, hogy mindenki számára egyértelmű legyen, hogy mely cellák értéke módosítható.

Tovább

Képlet a pivot táblában

Nem tudtam róla, hogy ha visszaírható az OLAP kocka, akkor abba be lehet írni képleteket. Erre az üzleti felhasználók tanítottak meg, amikor megmutatták hogyan kell egy már elkészült tervet betölteni egy OLAP kockába...

Tovább

Divide() DAX függvény

Eddig teljesen elkerülte a figyelmemet a DIVIDE() DAX függvény, mellyel - mint a neve is mutatja - osztani tudunk, de úgy, hogy nullával való osztás esetén hiba helyett üres értéket (BLANK()), vagy egy általunk meghatározott számot kapunk vissza...

Tovább

Lekérdezhetővé vált az OLAP adatbázis Power View-ból

Nem újdonság, de nem írtam még róla, hogy az SQL Server 2012 Service Pack 1 Cumulative Update 4 javítócsomag tartalmaz egy olyan új funkciót, amely lehetővé teszi, hogy a SharePointos (2010, 2013) Power View-ból le tudjuk kérdezni az Analysis Services többdimenziós adatbázisát

Tovább

A Non_Empty_Behavior hint

Megtanultam még 2005 környékén, hogy a Non_Empty_Behavior hintet érdemes használni az Analysis Services számított mezőinek definiálásakor, mert sokkal gyorsabb válaszidőket tesz lehetővé. Írtam is róla az MDX lekérdezések gyorsítása (Non Empty Bea...

Tovább

Analysis Services adatbázisok szinkronizálása

Az egyik projekten olyan architektúrát raktunk össze, amelyben szétválasztottuk a felösszegzéseket és a lekérdezéseket. Azaz egyik szerver csak a felösszegzéseket végzi, a másik csak a lekérdezéseket szolgálja ki. Nagyon sok előnye van ennek az ar...

Tovább

Az oszlopalapú SSAS hardverméretezéséről

Egy nagyon hasznos tanulmány jelent meg az oszlopalapú Analysis Services hardverméretezésről Hardware Sizing a Tabular Solution (SQL Server Analysis Services) címen. Csak egy durva ökölszabályt emelnék ki belőle: A szerver memória mérete legyen eg...

Tovább

Az igazi OLAP-os...

Az igazi OLAP-os nem érti ezt a viccet, mert számára a mérték = measure: És annak semmi értelme, hogy egy measure-rel (mutatószámmal) igyunk… Viccet félretéve. Hétfőn zárul a kedvezményes regisztrációs lehetőség a VII. BI és adattárház projektveze...

Tovább

Power View OLAP kockákra

BUÉK! Kezdjük az évet egy cikkel, amely bemutatja, hogy miként kérdezhető le az Analysis Services OLAP kockái a Power View segítségével. Először is egy kis magyarázat. A Power View eddig csak oszlopalapú Analysis Services adatbázisokat látott a kl...

Tovább

MS BI és adattárház best practice cikkek

A most következő cikkel az a célom, hogy bemutassam a legjobb best practice tanulmányokat és ezáltal segítsek az adattárház fejlesztőknek, hogy jó, szerethető és sikeres BI rendszereket vagy adattárházakat építsenek. Olyanokat amelyre évek múltán visszatekintve is büszkék lesznek. És nem csak ők, hanem a megrendelőik is.

Tovább

SSAS Big Data példák

Kacérkodtam a gondolattal, hogy a nyári önkiszolgáló BI workshopon egy hadoop clustrerből is beolvassunk adatokat a PowerPivotba és ennek kapcsán kerestem élő példákat hadoop és PowerPivot integrációra. PowerPivotra és hadoopra nem találtam, viszo...

Tovább

Miért használjuk az oszlopalapú adatbázist az OLAP adatbázis helyett?

Jó rég óta ismerjük, használjuk az OLAP technológiát. Felmerülhet a kérdés, hogy miért váltsunk egy újabb oszlopalapú adatbázis-kezelőre, amely közel ugyanolyan felhasználói élményt biztosít mint az OLAP, ugyanakkor koránál és egyéb adottságainál fogva most még kevesebbet tud társánál? A cikkben erre a kérdésre keressük a választ egy, a marketing dossziékból valószínűleg kimaradó példán bemutatva.

Tovább

Oldalak