Résumé : ce livre blanc fournit une aide pratique aux professionnels et aux décideurs








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Valeurs agrégées


En modélisation multidimensionnelle, vous utilisez des mesures pour créer des valeurs agrégées. Le moteur OLAP Analysis Services préagrège les mesures d'un cube en utilisant des fonctions d'agrégation telles que SUM, COUNT, MIN, MAX, DISTINCT COUNT,
et bien d'autres. Pendant le traitement du cube, chaque mesure est agrégée de bas
en haut entre toutes les hiérarchies. Étant donné que ce traitement a lieu avant l'analyse de l'utilisateur, les mesures préagrégées peuvent offrir d'énormes avantages pour les performances des requêtes.

Lorsque vous créez une mesure dans le cube, il existe une relation un-à-un entre une mesure du cube et une colonne numérique de vos données sources. Ainsi, dans la modélisation multidimensionnelle, les mesures sont utiles lorsque vous devez procéder à une agrégation descendante des éléments de données numériques qui (1) existent dans vos données sources au niveau de détail le plus bas et (2) requièrent un cumul
au moyen d'une des fonctions d'agrégation natives du cube.

En modélisation tabulaire, vous utilisez aussi des mesures pour créer des valeurs agrégées. Vous créez une mesure en sélectionnant une colonne, puis en spécifiant
la fonction d'agrégation (SUM, COUNT, DISTINCT COUNT, MIN, MAX ou AVERAGE),
ou vous pouvez écrire une expression DAX qui spécifie la fonction à utiliser pour agréger la mesure. En modélisation tubulaire, les données au niveau des lignes sont stockées en mémoire et les agrégations sont calculées au moment de la requête. Comme expliqué dans la section suivante, en modélisation tabulaire, les mesures peuvent également être utilisées pour appliquer des calculs. Il peut s'agir de calculs basés sur plusieurs colonnes agrégées.

Calculs


En modélisation multidimensionnelle, vous utilisez le langage MDX pour créer des calculs. MDX est à la fois un langage d'expression et de requête comportant des fonctions qui comprennent d'emblée la conception des dimensions, des hiérarchies, des relations d'attribut, et des mesures d'un cube. Cette compréhension native permet de créer des expressions succinctes et puissantes qui appliquent la logique métier dans plusieurs contextes de données. Vous créez et enregistrez les calculs MDX dans le script de calcul du cube, où vous pouvez contrôler l'ordre dans lequel la logique est appliquée.

Les membres calculés sont les calculs MDX les plus courants. Ils sont évalués au moment de la requête, une fois les données préagrégées. Les membres calculés peuvent être créés dans n'importe quelle dimension. Lorsqu'ils sont créés dans la dimension de mesures, ils sont souvent appelés mesures calculées. Les membres calculés peuvent être relativement simples, et comporter des opérations arithmétiques de base, telles que les ventes
par unité (ventes/unité) ou la dépense par personne (dépense/personne). Ils peuvent également être plus complexes lorsque vous devez appliquer des règles d'entreprise spécifiques telles que le ratio des ventes moyennes sur 3 périodes ou la marge annuelle jusqu'à ce jour. Par exemple, si vous souhaitez calculer les ventes pour la période actuelle sous la forme d'un pourcentage de la période parente, vous pouvez utiliser le calcul MDX suivant.

[Measures].[Sales Amount] / ([Date].[Calendar].CurrentMember.Parent,[Measures].[Sales Amount])

Créer un membre calculé dans une dimension différente de la dimension de mesures ajoute une valeur à un attribut dans la dimension. Par exemple, si vous avez un attribut de dimension qui contient une liste de couleurs, vous pouvez ajouter le membre calculé Couleurs primaires qui additionnera les valeurs des couleurs rouge, vert et bleu. En modélisation tubulaire, la création d'une mesure est similaire à la création d'un membre calculé dans la dimension de mesures dans un modèle multidimensionnel. En modélisation tubulaire, vous ne pouvez pas ajouter une valeur à une colonne dans une table, par conséquent, la modélisation tabulaire ne prend pas en charge l'équivalent de la création d'un membre calculé dans une dimension différente de la dimension de mesures dans un modèle multidimensionnel.

Les affectations d'étendue sont plus avancées que les mesures calculées, mais elles sont également plus puissantes. Comme indiqué dans la section « Transformation au niveau des lignes » plus haut, vous pouvez utiliser une instruction Scope afin que les calculs soient appliqués au niveau de la ligne. Toutefois, vous pouvez également utiliser une instruction Scope pour spécifier une plage de cellules du cube où vous souhaitez appliquer un calcul. Les affectations d'étendue sont compilées avant la requête et permettent à Analysis Services de fournir un chemin d'exécution optimisé lorsque le calcul est interrogé. Étant donné leur puissance, les affectations d'étendue peuvent non seulement effectuer le travail de plusieurs mesures calculées, mais elles sont aussi plus efficaces. Par exemple, dans une solution de gestion budgétaire, vous souhaitez que le budget de l'année suivante pour la région Est soit égal à 90 % du budget de l'année en cours. Vous souhaitez que le nouveau budget de la région Ouest soit égal à 75 % du budget de l'année en cours. Vous souhaitez que le nouveau budget de la région Sud soit égal à 105 % du budget de l'année en cours et que le nouveau budget de la région Nord soit le même que le budget de l'année en cours. Au lieu d'écrire une seule mesure calculée complexe avec des instructions IF imbriquées ou plusieurs mesures calculées qui isolent chaque scénario de budget individuellement, vous pouvez utiliser les affectations d'étendue pour appliquer efficacement ces ratios au niveau de la région, puis pour agréger les totaux de données. Par exemple, si vous souhaitez convertir le montant des ventes dans une devise étrangère avec les taux de change quotidiens, vous pouvez utiliser l'expression MDX suivante :

Scope([Date].[Date]);

This = [Measures].[Sales Amount] * [Measures].[Daily FX Rate];

End Scope;

En modélisation tabulaire, vous utilisez le langage DAX pour créer des calculs. Comme mentionné précédemment, en modélisation tubulaire vous appliquez des calculs au niveau de la ligne en créant des colonnes calculées. Vous pouvez également appliquer les calculs lorsque vous créez une mesure, en entrant une expression DAX. Étant donné que vous utilisez explicitement une combinaison de fonctions DAX au niveau des lignes et de fonctions d'agrégation, les mesures dans les modèles tabulaires sont extrêmement flexibles. Vous pouvez appliquer des fonctions au niveau des lignes, puis appliquer
une fonction d'agrégation afin que la mesure applique les calculs avant l'agrégation,
ou vous pouvez appliquer des fonctions d'agrégation en premier lieu, puis appliquer les fonctions au niveau des lignes afin que la mesure applique les calculs après les agrégations.

DAX peut évaluer de manière dynamique une formule dans des contextes de données différents (pas seulement la vue actuelle d'une feuille de calcul Excel ou un tableau croisé dynamique) grâce à un ensemble de fonctions spéciales, appelées des fonctions FILTER. Au sens large, ces fonctions ont le même objectif que les affectations d'étendue Analysis Services car elles vous permettent de définir et d'effectuer un calcul sur un ensemble de lignes. Par exemple, vous pouvez utiliser les fonctions FILTER pour traiter l'exemple de gestion budgétaire décrit précédemment.

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