Comparaison des solutions tabulaires et multidimensionnelles

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S’applique à : SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

SQL Server Analysis Services (SSAS) fournit plusieurs approches, ou modes, pour créer des modèles sémantiques décisionnels : tabulaire et multidimensionnel.

Le mode multidimensionnel n’est disponible qu’avec SQL Server Analysis Services. Si vous souhaitez déployer vos modèles sur Azure Analysis Services ou Power BI, vous pouvez arrêter la lecture maintenant. Les modèles multidimensionnels ne sont pas pris en charge dans les modèles sémantiques Azure Analysis Services ou Power BI Premium. Si vous souhaitez des modèles multidimensionnels dans le cloud, la seule façon de déployer SQL Server Analysis Services en mode multidimensionnel sur une machine virtuelle Azure.

Étant donné que les modèles multidimensionnels ne sont pris en charge que dans SQL Server Analysis Services, cet article n’est pas destiné à être une comparaison des plateformes Analysis Services (SQL Server, Azure, Power BI). Il est destiné à fournir une comparaison générale des constructions de modèles multidimensionnels et tabulaires entièrement dans le contexte de SQL Server Analysis Services.

SQL Server Analysis Services inclut également Power Pivot pour le mode SharePoint, qui reste pris en charge pour SharePoint 2016 et SharePoint 2013. Toutefois, la stratégie bi de Microsoft a été déplacée de l’intégration de Power Pivot dans Excel à SharePoint. Power BI et Power BI Report Server sont désormais les plateformes recommandées pour héberger des classeurs Excel avec des modèles Power Pivot. Par conséquent, cet article exclut désormais une comparaison Power Pivot pour SharePoint.

Dans SQL Server Analysis Services, avoir plusieurs approches permet une expérience de modélisation adaptée aux différentes exigences de l’entreprise et des utilisateurs. Multidimensionnel est une technologie mature basée sur des normes ouvertes, adoptée par de nombreux fournisseurs de logiciels décisionnels, mais qui peut être difficile à implémenter. Le modèle tabulaire propose une approche de modélisation relationnelle que de nombreux développeurs jugent plus intuitive. À long terme, les modèles tabulaires sont plus faciles à développer et à gérer. Bien que les modèles multidimensionnels soient toujours répandus dans de nombreuses solutions bi, les modèles tabulaires sont désormais plus largement acceptés en tant que solution de modélisation sémantique BI de niveau entreprise standard sur les plateformes Microsoft.

Tous les modèles sont déployés en tant que bases de données qui s’exécutent sur un instance Analysis Services, ou avec des modèles tabulaires, déployés en tant que modèle sémantique sur une capacité Power BI Premium. Les applications clientes ou les services tels que Power BI accèdent aux modèles. Les données de modèle sont visualisées dans des rapports interactifs et statiques via Excel, Reporting Services, Power BI et des outils décisionnels d’autres fournisseurs.

Les solutions tabulaires et multidimensionnelles créées à l’aide de Visual Studio sont destinées aux solutions bi d’entreprise qui s’exécutent sur un SQL Server Analysis Services instance local, et pour les modèles tabulaires, une ressource de serveur Azure Analysis Services ou en tant que modèle sémantique dans un Power BI Premium capacité. Chaque solution génère des bases de données analytiques hautes performances qui s’intègrent facilement aux applications clientes et aux services de visualisation de données. Pourtant, chaque solution diffère dans la façon dont elle est créée, utilisée et déployée. La majeure partie de cet article compare ces deux types afin que vous puissiez identifier la bonne approche pour vous.

Vue d’ensemble des types de modélisation

Le tableau suivant énumère les différents modèles, récapitule l’approche, la version initiale et le niveau de compatibilité pris en charge.

Type Description de la modélisation Publication initiale Niveau de compatibilité
Multidimensionnel Constructions de modélisation OLAP (cubes, dimensions, mesures). SQL Server 2000
SQL Server 2012 et versions ultérieures		 1050
1100
Power Pivot À l’origine un complément, désormais entièrement intégré dans Excel. Infrastructure de modèle tabulaire. API et scripts non pris en charge. SQL Server 2008 R2 N\A
Tabulaire Constructions de modélisation relationnelle (modèle, tables, colonnes). En interne, les métadonnées sont héritées de constructions de modélisation OLAP (cubes, dimensions, mesures). Le code et le script utilisent des métadonnées OLAP. SQL Server 2012
SQL Server 2014		 1050
1103
Tabulaire dans SQL Server 2016 et versions ultérieures Constructions de modélisation relationnelle (modèle, tables, colonnes), articulées dans des définitions d’objets de métadonnées tabulaires dans le code TMSL (Tabular Model Scripting Language) et TOM (Tabular Object Model). SQL Server 2016
SQL Server 2014
SQL Server 2019
SQL Server 2022		 1200
1400
1500
1600
Tabulaire dans Azure Analysis Services 1 Constructions de modélisation relationnelle (modèle, tables, colonnes), articulées dans des définitions d’objets de métadonnées tabulaires dans le code TMSL (Tabular Model Scripting Language) et TOM (Tabular Object Model). 2016 1200 et versions ultérieures
Tabulaire dans Power BI Premium 2 Constructions de modélisation relationnelle (modèle, tables, colonnes), articulées dans des définitions d’objets de métadonnées tabulaires dans le code TMSL (Tabular Model Scripting Language) et TOM (Tabular Object Model). 2020 1500 et versions ultérieures

[1] Azure Analysis Services prend en charge les modèles tabulaires aux niveaux de compatibilité 1200 et supérieurs. Toutefois, toutes les fonctionnalités de modélisation tabulaire décrites dans cet article ne sont pas prises en charge. Bien que la création et le déploiement de modèles tabulaires sur Azure Analysis Services sont pratiquement les mêmes que pour les modèles locaux, il est important de comprendre les différences. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que Azure Analysis Services ?

[2] les capacités de Power BI Premium prennent en charge les modèles tabulaires aux niveaux de compatibilité 1 500 et plus. Toutefois, toutes les fonctionnalités de modélisation tabulaire décrites dans cet article ne sont pas prises en charge. Bien que la création et le déploiement de modèles tabulaires sur Power BI Premium sont pratiquement les mêmes que pour les modèles locaux ou Azure, il est important de comprendre les différences. Pour plus d’informations, consultez Analysis Services dans Power BI Premium

Le niveau de compatibilité est important. Il fait référence à des comportements spécifiques à la mise en production dans le moteur Analysis Services. Pour en savoir plus, consultez Niveau de compatibilité du modèle tabulaire et Niveau de compatibilité du modèle multidimensionnel

Fonctionnalités des modèles

Le tableau suivant résume la disponibilité des fonctionnalités au niveau du modèle. Passez en revue cette liste pour vérifier que la fonctionnalité que vous voulez utiliser est disponible dans le type de modèle que vous prévoyez de créer.

Fonctionnalité Multidimensionnel Tabulaire
Actions Oui Non
Agrégations Oui Non
Colonne calculée Non Oui
Mesures calculées Oui Oui
Tables calculées No Oui3
Assemblys personnalisés Oui Non
Cumuls personnalisés Oui Non
Membre par défaut Oui Non
Dossiers d’affichage Yes Oui3
Distinct Count Yes Oui (via DAX)
Extraction Yes Oui (dépend de l’application cliente)
Hierarchies Oui Oui
Indicateurs de performance clés Oui Oui
Objets liés Yes Oui (tables liées)
Expressions M Non Oui3
Relations Plusieurs-à-plusieurs Yes Non (mais il existe des filtres croisés bidirectionnels à 1200 et des niveaux de compatibilité supérieurs)
Les jeux nommés Oui Non
Hiérarchies déséquilibrées Yes Oui3
Hiérarchies parent-enfant Yes Oui (via DAX)
Partitions Oui Oui
Perspectives Oui Oui
Entrelacement de requêtes No Oui4
Sécurité de niveau ligne Oui Oui
Sécurité au niveau de l’objet Yes Oui3
Mesures semi-additives Oui Oui
Traductions Oui Oui
Hiérarchies définies par l'utilisateur Oui Oui
Écriture différée Oui Non

[3] Pour plus d’informations sur les différences fonctionnelles entre les niveaux de compatibilité, consultez Niveau de compatibilité pour les modèles tabulaires dans Analysis Services.

[4] - SQL Server 2019 et versions ultérieures d’Analysis Services, Azure Analysis Services.

Considérations sur les données

Les modèles tabulaires et multidimensionnels utilisent des données importées à partir de sources externes. La quantité et le type de données que vous devez importer peuvent être des aspects essentiels à prendre en considération lors du choix du modèle le plus adapté à vos données.

Compression

Les solutions tabulaires et multidimensionnelles utilisent la compression des données, ce qui réduit la taille de la base de données Analysis Services par rapport à l'entrepôt de données à partir duquel vous importez les données. Étant donné que la compression réelle varie en fonction des caractéristiques des données sous-jacentes, il n'existe aucun moyen de connaître précisément la quantité d'espace disque et de mémoire requise par une solution après que les données ont été traitées et utilisées dans des requêtes.

Une estimation utilisée par de nombreux développeurs Analysis Services est que le stockage principal d'une base de données multidimensionnelle sera environ équivalent à un tiers de la taille des données d'origine. Les bases de données tabulaires peuvent parfois obtenir un taux de compression plus élevé, environ un dixième de la taille et ce, plus particulièrement si la plupart des données est importée depuis des tables de faits.

Taille du modèle et écart de ressource (en mémoire ou sur disque)

La taille d’une base de données Analysis Services est limitée uniquement par les ressources disponibles pour l’exécuter. Le mode de stockage et le type de modèle déterminent également la taille que peut atteindre la base de données.

Les bases de données tabulaires s’exécutent soit en mémoire, soit en mode DirectQuery qui permet de décharger l’exécution des requêtes vers une base de données externe. Pour l’analytique tabulaire en mémoire, la base de données est entièrement stockée en mémoire, ce qui signifie que vous devez disposer d’une mémoire suffisante pour charger non seulement toutes les données, mais également des structures de données supplémentaires créées pour prendre en charge les requêtes.

DirectQuery, remanié en SQL Server 2016, offre moins de restrictions qu’auparavant et de meilleures performances. Le fait de tirer parti de la base de données relationnelle principale pour le stockage et l’exécution des requêtes rend la génération d’un modèle tabulaire à grande échelle plus réalisable qu’auparavant.

Historiquement, les bases de données les plus volumineuses en production sont multidimensionnelles, avec des charges de travail de traitement et de requête s’exécutant indépendamment sur du matériel dédié, chacune optimisée pour son utilisation respective. Les bases de données tabulaires rattrapent rapidement leur retard, et de nouvelles avancées dans DirectQuery contribuent à combler l’écart encore davantage.

Pour le déchargement multidimensionnel du stockage de données et l’exécution des requêtes est disponible via ROLAP. Sur un serveur de requêtes, les ensembles de lignes peuvent être mis en cache et les ensembles de lignes obsolètes paginés. L’utilisation efficace et équilibrée des ressources de mémoire et de disque guide souvent les clients vers des solutions multidimensionnelles.

Lors du chargement, la configuration requise pour le disque et la mémoire pour les deux types de solutions peut être augmentée à mesure qu'Analysis Services met en cache, stocke, analyse et interroge les données. Pour plus d’informations sur les options de pagination de mémoire, voir Memory Properties. Pour en savoir plus sur l’échelle, voir High availability and Scalability in Analysis Services.

Sources de données prises en charge

Les modèles tabulaires peuvent importer des données à partir de sources de données relationnelles, de flux de données et de certains formats de documents. Vous pouvez également utiliser OLE DB pour les fournisseurs ODBC avec des modèles tabulaires. Les modèles tabulaires aux niveaux de compatibilité 1400 et supérieurs offrent une augmentation significative de la variété des sources de données à partir desquelles vous pouvez importer. Cela est dû à l’introduction des fonctionnalités modernes d’importation et de requête de données Get Data dans Visual Studio utilisant le langage de requête de formule M.

Les solutions multidimensionnelles peuvent importer des données à partir de sources de données relationnelles à l’aide de fournisseurs OLE DB natifs et gérés.

Pour afficher la liste des sources de données externes que vous pouvez importer dans chaque modèle, consultez les rubriques suivantes :

Prise en charge du langage de requête et de script

Analysis Services inclut MDX, DMX, DAX, XML/A, ASSL et TMSL. La prise en charge de ces langages peut varier selon le type de modèle. Si les spécifications du langage de requête et de script sont un facteur important, consultez la liste suivante.

  • Les bases de données model tabulaires prennent en charge les calculs DAX, les requêtes DAX et les requêtes MDX. Cela est vrai à tous les niveaux de compatibilité. Les langages de script sont ASSL (sur XMLA) pour les niveaux de compatibilité 1050-1103 et TMSL (sur XMLA) pour le niveau de compatibilité 1200 et supérieur.

  • Les bases de données de modèles multidimensionnels prennent en charge les calculs MDX, les requêtes MDX, les requêtes DAX et ASSL.

  • PowerShell Analysis Services est pris en charge pour les bases de données et les modèles tabulaires et multidimensionnels.

Toutes les bases de données prennent en charge XMLA.

Fonctionnalités de sécurité

Toutes les solutions Analysis Services peuvent être sécurisées au niveau de la base de données. Les options de sécurité plus granulaires varient en fonction du mode. Si les paramètres de sécurité granulaires constituent un facteur important de votre solution, consultez la liste suivante pour vérifier que le niveau de sécurité que vous souhaitez est pris en charge dans le type de solution que vous voulez créer :

Outils de conception

Visual Studio avec l’extension de projets Analysis Services, également appelé SQL Server Data Tools (SSDT), est l’outil principal utilisé pour créer des solutions multidimensionnelles et tabulaires. Cet environnement de création utilise l’interpréteur de commandes Visual Studio pour fournir des espaces de travail de concepteur, des volets de propriétés et la navigation des objets. Les modèles tabulaires prennent également en charge la création de modèles par des outils open source et tiers. Pour plus d’informations, consultez Outils Analysis Services.

Prise en charge des applications clientes

En général, les solutions tabulaires et multidimensionnelles prennent en charge les applications clientes qui utilisent une ou plusieurs bibliothèques clientes Analysis Services (MSOLAP, AMOMD, ADOMD). Par exemple, excel, Power BI Desktop et les applications personnalisées. Les services de visualisation et d’analyse des données tels que Power BI prennent entièrement en charge les solutions tabulaires et multidimensionnelles.

Si vous utilisez Reporting Services, la disponibilité des fonctionnalités de rapport varie en fonction des éditions et des modes de serveur. Par conséquent, le type de rapport que vous voulez créer peut influencer le mode de serveur que vous choisissez d'installer.

Power View, un outil de création de Reporting Services qui s’exécute dans SharePoint, est disponible sur un serveur de rapports déployé dans une batterie de serveurs SharePoint 2010. Le seul type de source de données qui peut être utilisé avec ce rapport est une base de données de modèle tabulaire Analysis Services ou un classeur Power Pivot. Cela signifie que vous devez disposer d’un serveur en mode tabulaire ou d’un serveur Power Pivot pour SharePoint pour héberger la source de données utilisée par ce type de rapport. Vous ne pouvez pas utiliser un modèle multidimensionnel comme source de données pour un rapport Power View. Vous devez créer une connexion de modèle sémantique Power Pivot BI ou une source de données partagée Reporting Services à utiliser comme source de données pour un rapport Power View.

Report Builder et Concepteur de rapports peuvent utiliser n’importe quelle base de données Analysis Services, y compris les classeurs Power Pivot hébergés sur Power Pivot pour SharePoint.

Les rapports de tableau croisé dynamique Excel sont pris en charge par toutes les bases de données Analysis Services. La fonctionnalité Excel est identique si vous utilisez une .database tabulaire, une base de données multidimensionnelle ou un classeur Power Pivot, bien que la réécriture soit prise en charge uniquement pour les bases de données multidimensionnelles.

Voir aussi

Vue d’ensemble des modèles tabulaires
Modèles multidimensionnels