Confronto tra soluzioni tabulari e multidimensionali
Si applica a:
SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
SQL Server Analysis Services (SSAS) offre diversi approcci o modalità per la creazione di modelli semantici di Business Intelligence: Tabulare e Multidimensionale.
La modalità multidimensionale è disponibile solo con SQL Server Analysis Services. Se si desidera distribuire i modelli in Azure Analysis Services o Power BI, è possibile interrompere la lettura. I modelli multidimensionali non saranno supportati nei modelli semantici di Azure Analysis Services o di Power BI Premium. Se si vogliono modelli multidimensionali nel cloud, l'unico modo consiste nel distribuire SQL Server Analysis Services in modalità multidimensionale in una macchina virtuale di Azure.
Poiché i modelli multidimensionali sono supportati solo in SQL Server Analysis Services, questo articolo non è destinato a essere un confronto tra le piattaforme Analysis Services (SQL Server, Azure, Power BI). Si intende fornire un confronto di alto livello di costrutti di modelli multidimensionali e tabulari nel contesto di SQL Server Analysis Services.
SQL Server Analysis Services include anche la modalità Power Pivot per SharePoint, che rimane supportata per SharePoint 2016 e SharePoint 2013, tuttavia, la strategia bi di Microsoft è stata spostata dall'integrazione di PowerPivot in Excel con SharePoint. Power BI e Server di report di Power BI sono ora le piattaforme consigliate per ospitare cartelle di lavoro di Excel con modelli Power Pivot. Di conseguenza, questo articolo esclude ora un confronto di PowerPivot per SharePoint.
In SQL Server Analysis Services, avere più di un approccio consente un'esperienza di modellazione personalizzata per diversi requisiti aziendali e utente. Multidimensionale è una tecnologia matura basata su standard aperti, abbracciati da numerosi fornitori di software BI, ma può essere difficile da implementare. L'approccio tabulare offre una modellazione relazionale che molti sviluppatori trovano più intuitiva. A lungo termine, i modelli tabulari sono più facili da sviluppare e semplificare la gestione. Sebbene i modelli multidimensionali siano ancora prevalenti in molte soluzioni BI, i modelli tabulari sono ora più ampiamente accettati come soluzione di modellazione semantica di livello aziendale per le piattaforme Microsoft.
Tutti i modelli vengono distribuiti come database eseguiti in un'istanza di Analysis Services o con modelli tabulari distribuiti come modello semantico in una capacità di Power BI Premium. I modelli sono accessibili da applicazioni client o servizi come Power BI. I dati del modello vengono visualizzati in report interattivi e statici tramite Excel, Reporting Services, Power BI e strumenti bi di altri fornitori.
Soluzioni tabulari e multidimensionali create con Visual Studio e sono destinate a soluzioni BI aziendali eseguite in un'istanza locale di SQL Server Analysis Services e per modelli tabulari, una risorsa server Azure Analysis Services o come modello semantico in un Power BI Premium Capacità. Ogni soluzione restituisce database analitici ad alte prestazioni che si integrano facilmente con applicazioni client e servizi di visualizzazioni dei dati. Ogni soluzione tuttavia viene creata, utilizzata e distribuita in modo diverso. La maggior parte di questo articolo confronta questi due tipi in modo che sia possibile identificare l'approccio appropriato per l'utente.
Panoramica dei tipi di modellazione
La tabella seguente enumera i diversi modelli, riepiloga l'approccio, la versione iniziale e il livello di compatibilità supportato.
| Tipo | Descrizione della modellazione | Inizialmente rilasciato | Livello di compatibilità |
|---|---|---|---|
| Multidimensionale | Costrutti di modellazione OLAP (cubi, dimensioni, misure). | SQL Server 2000 SQL Server 2012 e versioni successive |
1050 1100 |
| Power Pivot | Inizialmente componente aggiuntivo, ma ora completamente integrato in Excel. Infrastruttura del modello tabulare. API e scripting non supportati. | SQL Server 2008 R2 | N\D |
| Tabulare | Costrutti di modellazione relazionale (modello, tabelle, colonne). Internamente i metadati vengono ereditati da costrutti di modellazione OLAP (cubi, dimensioni, misure). Il codice e lo script usano metadati OLAP. | SQL Server 2012 SQL Server 2014 |
1050 1103 |
| Tabulare in SQL Server 2016 e versioni successive | Costrutti di modellazione relazionale (modello, tabelle, colonne), articolati in definizioni di oggetti oggetto tabulari in Tabular Model Scripting Language (TMSL) e codice TOM (Tabular Object Model). | SQL Server 2016 SQL Server 2014 SQL Server 2019 SQL Server 2022 |
1200 1400 1500 1600 |
| Tabulare in Azure Analysis Services 1 | Costrutti di modellazione relazionale (modello, tabelle, colonne), articolati in definizioni di oggetti oggetto tabulari in Tabular Model Scripting Language (TMSL) e codice TOM (Tabular Object Model). | 2016 | 1200 e versioni successive |
| Tabulare in Power BI Premium 2 | Costrutti di modellazione relazionale (modello, tabelle, colonne), articolati in definizioni di oggetti oggetto tabulari in Tabular Model Scripting Language (TMSL) e codice TOM (Tabular Object Model). | 2020 | 1500 e superiore |
[1] Azure Analysis Services supporta i modelli tabulari ai livelli di compatibilità 1200 e superiori. Tuttavia, non tutte le funzionalità di modellazione tabulare descritte in questo articolo sono supportate. Durante la creazione e la distribuzione di modelli tabulari in Azure Analysis Services è molto uguale a quello per l'ambiente locale, è importante comprendere le differenze. Per altre informazioni, vedere Che cos'è Azure Analysis Services?
[2] Power BI Premium capacità supportano modelli tabulari ai livelli di compatibilità 1500 e superiori. Tuttavia, non tutte le funzionalità di modellazione tabulare descritte in questo articolo sono supportate. Durante la creazione e la distribuzione di modelli tabulari in Power BI Premium è molto uguale a quello per l'ambiente locale o Azure, è importante comprendere le differenze. Per altre informazioni, vedere Analysis Services in Power BI Premium
Il livello di compatibilità è importante. Fa riferimento a comportamenti specifici del rilascio nel motore di Analysis Services. Per altre informazioni, vedere Livello di compatibilità del modello tabulare e livello di compatibilità del modello multidimensionale
Funzionalità del modello
Nella tabella seguente viene riepilogata la disponibilità delle funzionalità al livello del modello. Consultare questo elenco per assicurarsi che la funzionalità che si desidera usare sia disponibile per il tipo di modello da compilare.
| Funzionalità | Multidimensionale | Tabulare |
|---|---|---|
| Azioni | Sì | No |
| Aggregations | Sì | No |
| Colonna calcolata | No | Sì |
| Misure calcolate | Sì | Sì |
| Tabelle calcolate | No | Sì3 |
| Assembly personalizzati | Sì | No |
| Rollup personalizzati | Sì | No |
| Membro predefinito | Sì | No |
| Cartelle di visualizzazione | Sì | Sì3 |
| Distinct Count | Sì | Sì (tramite DAX) |
| Drill-through | Sì | Sì (dipende dall'applicazione client) |
| Gerarchie | Sì | Sì |
| KPI | Sì | Sì |
| Oggetti collegati | Sì | Sì (tabelle collegate) |
| Espressioni M | No | Sì3 |
| Relazioni molti-a-molti | Sì | No (ma sono presenti filtri incrociati bidirezionali a 1200 e livelli di compatibilità superiori) |
| Set denominati | Sì | No |
| Gerarchie incomplete | Sì | Sì3 |
| Gerarchie padre-figlio | Sì | Sì (tramite DAX) |
| Partizioni | Sì | Sì |
| Prospettive | Sì | Sì |
| Interfoliazione di query | No | Sì4 |
| Sicurezza a livello di riga | Sì | Sì |
| Sicurezza a livello di oggetto | Sì | Sì3 |
| Misure semiadditive | Sì | Sì |
| Traduzioni | Sì | Sì |
| Gerarchie definite dall'utente | Sì | Sì |
| Writeback | Sì | No |
[3] Per informazioni sulle differenze funzionali tra i livelli di compatibilità, vedere Livello di compatibilità per i modelli tabulari in Analysis Services.
[4] - SQL Server 2019 e versioni successive di Analysis Services, Azure Analysis Services.
Considerazioni sui dati
I modelli tabulari e multidimensionali usano dati importati da origini esterne. La quantità e il tipo di dati da importare sono fattori di primaria importanza per decidere quale tipo di modello è più adatto ai dati in uso.
Compressione
Sia nelle soluzioni tabulari sia in quelle multidimensionali viene utilizzata la compressione dati che consente di ridurre le dimensioni del database di Analysis Services correlate al data warehouse da cui si importano i dati. Poiché la compressione effettiva varierà in base alle caratteristiche dei dati sottostanti, non vi è alcun modo per sapere con precisione la quantità di spazio su disco e di memoria che sarà richiesta da una soluzione una volta che i dati vengono elaborati e utilizzati nelle query.
Molti sviluppatori di Analysis Services stimano che le dimensioni dell'archiviazione primaria di un database multidimensionale saranno pari a circa un terzo rispetto a quelle dei dati iniziali. I database tabulari possono talvolta richiedere quantità di compressione maggiori, circa un decimo delle dimensioni, specialmente se la maggior parte dei dati viene importata dalle tabelle dei fatti.
Dimensione del modello e distorsione delle risorse (in memoria o disco)
La dimensione di un database di Analysis Services è limitata solo dalle risorse disponibili per l'esecuzione. Il tipo di modello e la modalità di archiviazione giocano un ruolo anche nel potenziale di crescita del database.
I database tabulari vengono eseguiti sia in modalità in memoria che tramite DirectQuery, che trasferisce l'esecuzione delle query a un database esterno. Per l'analisi in memoria tabulare, il database viene archiviato interamente in memoria, ovvero è necessario disporre di memoria sufficiente per caricare non solo tutti i dati, ma anche strutture di dati aggiuntive create per supportare le query.
DirectQuery, rinnovato in SQL Server 2016, presenta meno restrizioni rispetto a prima e prestazioni migliori. L'uso del database relazionale di back-end per l'archiviazione e l'esecuzione di query semplifica la compilazione di un modello tabulare su larga scala rispetto alle possibilità offerte dalla versione precedente.
Storicamente, i database più grandi nell'ambiente di produzione sono multidimensionali, con carichi di lavoro di elaborazione e query eseguiti in modo indipendente su hardware dedicato, ognuno ottimizzato per il rispettivo uso. I database tabulari stanno recuperando rapidamente e i nuovi miglioramenti di DirectQuery aiutano ancor di più a colmare il divario.
Per l'offload multidimensionale dell'archiviazione dei dati e l'esecuzione di query è disponibile tramite ROLAP. In un server di query, i set di righe possono essere memorizzati nella cache e quelli non aggiornati visualizzati nella cache. L'uso efficiente e bilanciato delle risorse di memoria e disco spesso guida i clienti a soluzioni multidimensionali.
In fase di caricamento, è possibile prevedere un aumento sia per i requisiti del disco sia per quelli della memoria di entrambi i tipi di soluzione quando tramite Analysis Services vengono memorizzati nella cache, archiviati, analizzati e sottoposti a query i dati. Per altre informazioni sulle opzioni di paging della memoria, vedere Memory Properties. Per altre informazioni sulla scalabilità, vedere High availability and Scalability in Analysis Services.
Origini dati supportate
I modelli tabulari possono importare dati da origini dati relazionali, feed di dati e alcuni formati del documento. È anche possibile usare OLE DB per i provider ODBC con modelli tabulari. I modelli tabulari con i livelli di compatibilità 1400 e superiori offrono un aumento significativo della varietà di origini dati da cui è possibile importare. Ciò è dovuto all'introduzione delle moderne funzionalità di importazione e query recupera dati in Visual Studio usando il linguaggio di query della formula M.
Con le soluzioni multidimensionali è possibile importare i dati da origini dati relazionali usando provider gestiti e nativi OLE DB.
Per visualizzare l'elenco delle origini dati esterne che è possibile importare in ogni modello, vedere gli argomenti riportati di seguito.
Supporto del linguaggio di query e scripting
Analysis Services include MDX, DMX, DAX, XML/A, ASSL e TMSL. Il supporto di tali linguaggi potrebbe variare in base al tipo di modello. Se i requisiti di linguaggi di query e di scripting sono una considerazione importante, esaminare l'elenco seguente.
I database modello tabulare supportano calcoli DAX, query DAX e query MDX. Questo vale per tutti i livelli di compatibilità. I linguaggi di scripting sono ASSL (over XMLA) per i livelli di compatibilità 1050-1103 e TMSL (over XMLA) per il livello di compatibilità 1200 e versioni successive.
I database modello multidimensionale supportano calcoli MDX, query MDX, query DAX e ASSL.
Analysis Services PowerShell è supportato per modelli e database tabulari e multidimensionali.
Tutti i database supportano XMLA.
Funzionalità di sicurezza
Tutte le soluzioni di Analysis Services possono essere protette a livello di database. Opzioni di sicurezza più granulari variano in base alla modalità. Se le impostazioni di sicurezza granulari sono un requisito per la soluzione, esaminare l'elenco seguente per verificare che il livello di sicurezza desiderato sia supportato nel tipo di soluzione da compilare:
I database modello tabulare possono usare la sicurezza a livello di riga e a livello di oggetto, usando le autorizzazioni basate sui ruoli.
I database del modello multidimensionale possono usare la sicurezza a livello di dimensione e cella, usando le autorizzazioni basate sui ruoli.
Strumenti di progettazione
Visual Studio con l'estensione dei progetti Analysis Services, nota anche come SQL Server Data Tools (SSDT), è lo strumento principale usato per creare soluzioni sia multidimensionali che tabulari. Questo ambiente di creazione usa la shell di Visual Studio per fornire aree di lavoro della finestra di progettazione, riquadri delle proprietà e spostamento di oggetti. I modelli tabulari supportano anche la creazione di modelli tramite strumenti open source e di terze parti. Per altre informazioni, vedere Strumenti di Analysis Services.
Supporto dell'applicazione client
Le soluzioni tabulari e multidimensionali in generale supportano le applicazioni client usando una o più librerie client di Analysis Services (MSOLAP, AMOMD, ADOMD). Ad esempio, Excel, Power BI Desktop e applicazioni personalizzate. I servizi di visualizzazione e analisi dei dati come Power BI supportano completamente soluzioni tabulari e multidimensionali.
Se si utilizza Reporting Services, la disponibilità delle funzionalità di report varia tra le edizioni e le modalità server. Per questo motivo, il tipo di report che si desidera compilare potrebbe influire sulla modalità server che si sceglie di installare.
Power View, uno strumento di creazione Reporting Services eseguito in SharePoint, è disponibile in un server di report distribuito in una farm di SharePoint 2010. L'unico tipo di origine dati che può essere utilizzato con questo report è un database modello tabulare di Analysis Services o una cartella di lavoro di PowerPivot. Ciò significa che è necessario disporre di un server in modalità tabulare o di un server Power Pivot per SharePoint per ospitare l'origine dati utilizzata da questo tipo di report. Non è possibile usare un modello multidimensionale come origine dati per un report di Power View. È necessario creare una connessione al modello semantico di Power Pivot BI o un'origine dati condivisa Reporting Services da usare come origine dati per un report di Power View.
Report Builder e Progettazione report possono usare qualsiasi database di Analysis Services, incluse le cartelle di lavoro di Power Pivot ospitate in Power Pivot per SharePoint.
I report Tabella pivot di Excel sono supportati da tutti i database di Analysis Services. La funzionalità di Excel è la stessa se si usa un database tabulare, un database multidimensionale o una cartella di lavoro di Power Pivot, anche se il writeback è supportato solo per i database multidimensionali.