D-CAT

Microsoft Analysis Service

Multidimension ve Tabular Modellemenin karşılaştırmasına geçmeden önce OLAP mantığının ne olduğunun kavranması gerekir. OLAP’ lar çok boyutlu veri modellemesinin bulunduğunu bir veritabanıdır. 3. ya da n. boyutu ifade ettiği için küp olarak da adlandırılırlar. OLAP’ ların OLTP sistemlerden belli başlı farkları aşağıda listelenmiştir.

 

OLTP(Online Transaction Processing) OLAP (Online Analytical Prosessing)
Kullanıcılar clerk, IT Professional knowledge worker
Fonksiyonlar day to day operations decision support
DB Tasarım Application -oriented subject-Oriented
Veri current,up-to-date detailed,flat relational isolated Historical, summarized, multidimensional integrated, consolidated
Kullanım repetitive ad-hoc
Erişim read/write
index/hash on prim. Key
lots of scans
İşlerin Boyu short, simple transaction complex query
#record accessed tens millions
#Users thousands hundreds
DB Boyutu 100 MB-GB 100 GB-TB
Metrikler Transaction throughput query throughput,response

 

Küplerin çıkış noktası, karmaşık yapıdaki sorguların cevaplarını hızlı ve IT personeli olmayan kişilerin bile kendi raporlarını yapabileceği bir ortam sunmaktır. Modellemeyi kurmak hala IT profesyonellerine bağlı olsa da bunlardan analiz yapmak her kesim kullanıcıya hitap eder.

Multidimensional ve Tabular bu küplerin Modelleme şeklidir. Her ikisinin de kendi içerisinde farklı özellikleri bulunmaktadır.

Veri analizinde Tabular mı yoksa Multidimensional çözümlerinden hangisinin en iyi çözüm olduğuna karar verirken

çoğu şeyde olduğu gibi burada da “duruma göre değişir 😊” diyoruz.

Multidimensional

Çok büyük veri setlerini analiz etmek için uygun çözümdür. Eğer db 5 TB’ dan fazla alan gerektiriyorsa çözüm Multidimensional model olur. Dezavantajları arasında modellemeyi kurmak karmaşık ve zordur.

Tabular Model

Birçok kullanıcı, özellikle Multidimensional modeli tasarlarken küplerin anlaşılmasının zor olduğunu iddia etti. Bunun üzerine SQL Server 2012 ile Tabular Model tanıtıldı ve o günden beridir yaygın şekilde kullanılmaktadır. Daha iyi veri sıkıştırmaya ek olarak sütunsal depolama (multidimensional, satır depolama kullanır) kullandığından, sütunlara dayalı sorgular için daha hızlı olacak şekilde tasarlanmıştır. Veriler bellekte depolanır, bu nedenle sunucunuzda çok fazla bellek ve çok hızlı CPU’ların olması çok önemlidir. Diskler Tabular modelde o kadar önemli değildir.

Donanım

Multidimensional için kullanılan donanım gereksinimlerinin Tabular modelinde kullanılamayacağını açıklığa kavuşturmak önemlidir. Tabular belleğe bağlı çözümdür. Daha fazla bellek daha iyi performans demektir. Yeterli bellek olmazsa Tabular modeliniz sadece başarısız olur.

CPU çekirdek hızı da Tabular db için çok önemlidir.

Tabular çözümünün temel avantajı, bazı sorgular için daha hızlı olması ve verileri Multidimensional çözümlerden bile daha fazla sıkıştırmasıdır.

Multidimension Model Sorgulamada MDX (MultiDimensional Expressions), Tabular Model DAX(Data Analysis Expressions) dilini kullanır. DAX, MDX’e göre daha kullanıcı dostudur. DAX, Çok Boyutlu veritabanlarını, Tablo şeklindeki veritabanlarını, Power Pivot ve Power BI’yı sorgulamak için basit bir dildir. Birçok ilişkide, Tabular DAX için daha hızlıdır.

Ek olarak, Multidimensional Modellerde bulunup Tabular Modelde bulunmayan bazı Özellikler,

  • Aggregations
  • Actions
  • Custom Assemblies
  • Custom Rollups
  • Many to many relationships
  • Writeback

 

Not: BigData dünyasında OLTP ’den tamamen vazgeçildi. BigData’ da yapılan işlerin tamamı OLAP üzerine kuruludur.

en_USEN