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Unione di partizioni di Analysis Services

Prima di unire partizioni, è importante cercare di capire quali sono gli scenari più comuni per l'utilizzazione e l'unione di più partizioni. Se l'unione delle partizioni non viene completata correttamente, l'eventuale conteggio doppio dei dati delle tabelle dei fatti potrebbero portare a risultati di analisi errati. Anche adottando una strategia di unione delle partizioni ben ponderata ed accurata, è bene eseguire un backup periodico dei dati legacy.

Scenari comuni per l'unione di partizioni

La configurazione più comune adottata per l'utilizzo di partizioni consiste nel separare i dati in base a una dimensione temporale. La granularità del tempo associata a ciascuna partizione dipende dalle esigenze commerciali relative al progetto. È ad esempio possibile introdurre divisioni in base all'anno e dividere in mesi l'anno più recente. Un'altra possibilità è introdurre divisioni basate sul giorno e rappresentare il giorno più recente in ore già trascorse. La configurazione più comune è creare partizioni in base all'anno e rappresentare l'anno più recente in mesi dell'anno in corso, creando una partizione separata per il mese corrente, dove vengono collocati costantemente nuovi dati. Quando il mese corrente è completato, la partizione corrispondente viene unita alla partizione dei mesi dell'anno in corso e il processo continua. Alla fine dell'anno, sarà stata creata una nuova partizione dell'anno completa.

Motivi per il partizionamento dei dati

A parte le considerazioni relative alle dimensioni dei dati, la configurazione di partizionamento descritta sopra è tra quelle più diffuse perché consente di ottenere la struttura temporale più efficace per l'archiviazione dei dati in Analysis Services. Per elaborare ad esempio i dati aziendali delle vendite di un anno contenute in un cubo, potrebbe essere necessario un'intero giorno. Al termine dell'anno 2004 e dopo l'elaborazione dei dati di questo esercizio, sarebbe inefficiente continuare ad aggiungere ad esso nuovi dati in quanto ciò richiedere una lunga rielaborazione per l'aggiornamento di tutte le aggregazioni. È quindi più efficiente separare la data di ciascun anno in una propria partizione.