Verwenden von Integration Services mit Analysis Services

Artikel
12/15/2008

Neu: 14. April 2006

SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) liefert Funktionalität für die analytische Onlineverarbeitung (Online Analytical Processing, OLAP) und Data Mining-Funktionalität über eine Kombination von Server- und Clienttechnologien, die in einer spezialisierten Entwicklungs- und Verwaltungsumgebung integriert sind. In diesem Thema wird der Schwerpunkt auf die OLAP-Features in Analysis Services sowie die neuen Tools zum Verwenden von OLAP in Integration Services gelegt. Informationen zum Verwenden von Integration Services mit den Data Mining-Features von Analysis Services finden Sie unter Verwenden von Integration Services mit Data Mining.

Mithilfe der analytischen Onlineverarbeitung (Online Analytical Processing oder OLAP) können Sie auf aggregierte und organisierte Daten aus Geschäftsdatenquellen, z. B. Data Warehouses, in einer multidimensionalen Struktur, die als Cube bezeichnet wird, zugreifen. SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) stellt Tools für OLAP zur Verfügung, mit deren Hilfe Sie Cubes und andere unterstützende Objekte entwerfen, bereitstellen und verwalten können.

Weitere Informationen zu den OLAP-Features in SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) finden Sie unter Konzepte und Objekte von Analysis Services und Verwenden von OLAP (Online Analytical Processing).

Hinweis:
Einige der in diesem Thema beschriebenen Integration Services-Komponenten sind nur in der Enterprise Edition und Developer Edition von SQL Server 2005 verfügbar.

Verbindungs-Manager

Ein Verbindungs-Manager ist eine logische Darstellung oder Kapselung einer Verbindung mit einer Datenquelle. Sie können den Verbindungs-Manager von Analysis Services zum Herstellen einer Verbindung mit einer Analysis Services-Datenbank verwenden, in der Cubes und OLAP-Strukturen gespeichert sind. Alle in diesem Thema beschriebenen Tasks und Datenflusskomponenten erfordern einen Analysis Services-Verbindungs-Manager.

Analysis Services-Verbindungs-Manager

Mit einem Analysis Services-Verbindungs-Manager kann ein Paket eine Verbindung mit einem Server herstellen, auf dem eine Analysis Services-Datenbank ausgeführt wird, oder mit einem Analysis Services-Projekt, das den Zugriff auf Cubes und andere OLAP-Strukturen ermöglicht. Sie können eine Verbindung mit einem Analysis Services-Projekt nur beim Entwickeln der Pakete in Business Intelligence Development Studio herstellen. Zur Laufzeit stellen Pakete eine Verbindung mit dem Server und der Datenbank her, für den bzw. die Sie die Instanz von Analysis Services bereitgestellt haben.

Weitere Informationen finden Sie unter Analysis Services-Verbindungs-Manager.

Tasks

Tasks sind Ablaufsteuerungselemente, mit denen Arbeitseinheiten definiert werden, die in einem Paket ausgeführt werden. Mithilfe der folgenden Tasks können Sie Objekte in einer Analysis Services-Datenbank erstellen, ändern und verarbeiten.

DDL ausführen (Analysis Services-Task)

Der Analysis Services-Task DDL ausführen führt DDL-Anweisungen (Data Definition Language) aus, mit denen Cubes und andere Objekte erstellt, gelöscht oder geändert werden können. Die DDL-Anweisungen werden als Analysis Services Scripting Language (ASSL) dargestellt und in einen XMLA-Befehl (XML for Analysis) eingebunden.

Weitere Informationen zu diesem Task finden Sie unter DDL ausführen (Analysis Services-Task). Weitere Informationen zum Erstellen und Ändern von Analysis Services-Objekten mithilfe von XMLA finden Sie unter Creating and Altering Objects (XMLA).

Analysis Services-Verarbeitungstask

Der Analysis Services-Verarbeitungstask automatisiert die Verarbeitung von Analysis Services-Objekten, wie z. B. Cubes, Dimensionen und Partitionen.

Weitere Informationen zu diesem Task finden Sie unter Analysis Services-Verarbeitungstask. Weitere Informationen zum Verarbeiten von Analysis Services-Objekten finden Sie unter Verarbeitung in Analysis Services.

Datenflusstransformationen

Bei Transformationen handelt es sich um die Komponenten im Datenfluss eines Pakets, mit denen Daten aggregiert, zusammengeführt, verteilt und geändert werden.

Transformation für langsam veränderliche Dimensionen

Die Transformation für langsam veränderliche Dimensionen koordiniert das Aktualisieren und Einfügen von Datensätzen in Data Warehouse-Dimensionstabellen. Diese Transformation unterstützt vier Änderungstypen: veränderliches Attribut, Verlaufsattribut, festes Attribut und abgeleitetes Element.

Weitere Informationen zu dieser Transformation finden Sie unter Transformation für langsam veränderliche Dimensionen. Informationen zum Assistenten für langsam veränderliche Dimensionen, der zum Konfigurieren dieser Transformation verwendet wird, finden Sie unter Assistent für langsam veränderliche Dimensionen (F1-Hilfe).

Datenflussziele

Ziele sind die Datenflusskomponenten, die die Ausgabe eines Datenflusses in verschiedene Arten von Datenquellen laden oder ein Dataset im Arbeitsspeicher erstellen.

Ziel für Dimensionsverarbeitung

Das Ziel für Dimensionsverarbeitung lädt Daten in eine Analysis Services-Dimension und verarbeitet die Dimension.

Weitere Informationen zu diesem Ziel finden Sie unter Ziel für Dimensionsverarbeitung. Weitere Informationen zum Verarbeiten von Analysis Services-Objekten finden Sie unter Verarbeitung in Analysis Services.

Ziel für Partitionsverarbeitung

Das****Ziel für Partitionsverarbeitung lädt Daten in eine Analysis Services-Partition und verarbeitet die Partition.

Weitere Informationen zu diesem Ziel finden Sie unter Ziel für Partitionsverarbeitung. Weitere Informationen zum Verarbeiten von Analysis Services-Objekten finden Sie unter Verarbeitung in Analysis Services.

Andere Integration Services-Komponenten für OLAP

Fast alle Integration Services-Komponenten können in OLAP-Lösungen sinnvoll eingesetzt werden, insbesondere beim Laden von Data Warehouses. Am häufigsten werden jedoch die folgenden Komponenten verwendet:

Transformation für Datenkonvertierung. Konvertiert Datentypen und Formate. Weitere Informationen finden Sie unter Transformation für Datenkonvertierung und Vorgehensweise: Konvertieren von Daten in einen anderen Datentyp mithilfe der Transformation für Datenkonvertierung.

Transformation für Suche. Nützlich beim Ersetzen von numerischen Bezeichnern durch sinnvolle Textwerte beim Laden eines Data Warehouse. Weitere Informationen finden Sie unter Transformation zum Suchen und Vorgehensweise: Implementieren einer Suche mithilfe der Transformation für Suche.

Siehe auch

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