Optimisation d’un cube OLAP avec SSAS

SSAS (SQL Server Analysis Services) est un outil de Microsoft permettant de construire des cubes de données OLAP (On Line Analytical Processing). Cet article présente quelques bonnes pratiques permettant d'améliorer les performances de restitution d'un cube  OLAP construit avec SSAS.  

Choix de l'attribut clé

Chaque dimension d'un cube de données est composée d'attributs et d'un attribut clé.  Cet attribut clé permet d'identifier de manière unique un membre de la dimension.

Généralement, cet attribut clé est construit à partir de la clé primaire de la table qui compose la dimension.

Il est conseillé d'utiliser des champs de type numérique plutôt que des caractères pour construire cette clé. Il est de plus préférable d'utiliser une clé basée sur une seule colonne et non pas plusieurs (composite key) quitte à utiliser des clés techniques (surrogate key).

cléprimaire

 

Désactiver l'optimisation des attributs peu utilisés

Dans SSAS, la valeur des attributs d'une dimension est par défaut indexée. Cette indexation est coûteuse en termes de ressources et de durée de traitement. Il est donc recommandé de ne pas optimiser les champs qui ne seront pas beaucoup utilisés.

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Pour ce faire, configurer la propriété "AttributeHierarchiyOptimizedState" à "NotOptimized" dans les propriétés de l'attribut.

 

Créer des hiérarchies

La création de hiérarchie dans une dimension permet à l'utilisateur d'effectuer des opérations de type roll up / drill down (forage avant / arrière). Ces opérations simplifient la navigation dans les attributs de la dimension.
hierarchie

Lorsque des attributs d'une dimension ont une relation de un à plusieurs, le fait de les ordonner dans une hiérarchie améliorera le temps de réponse de la dimension.

 

Créer des partitions

Créer des partitions permet de séparer les mesures dans des groupes de mesures pour apporter plus de lisibilité à l'utilisateur.

Le moteur d'SSAS est basé sur le partitionnement. Les partitions ne répondant pas aux critères de la requête sont exclut de l'opération de lecture. Le volume de données traité est réduit.

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