Архитектура СУБД SQL Server

В SQL Server реализовано несколько технологий управления и анализа данных. На рисунке 10 схематично представлены компоненты СУБД MS SQL Server 2008.

Для многомерных данных (OLAP):

Службы MicrosoftSQL ServerAnalysis Services — многомерные данные позволяют проектировать, создавать и управлять многомерными структурами, которые содержат детализирующие и статистические данные из нескольких источников данных, таких как реляционные базы данных, в одной унифицированной логической модели, поддерживаемой встроенными средствами проведения вычислений.

Службы Analysis Services — многомерные данные обеспечивают возможность быстрого, доступного для понимания пользователя, нисходящего анализа крупных количеств данных, основанного на этой унифицированной модели данных, результаты которого могут доставляться пользователям на нескольких национальных языках, с пересчетом на несколько разных валют.

Рис. 10. Службы и компоненты СУБД MS SQL Server 2008

Службы Analysis Services — многомерные данные применяются для работы с хранилищами данных, рынками данных, производственными базами данных и хранилищами оперативных данных, поддерживая анализ данных с предысторией и данных, поступающих в реальном времени.

Логическая архитектура:

Службы Microsoft SQL Server Analysis Services используют как серверные, так и клиентские компоненты для предоставления приложениям бизнес-аналитики функций оперативной аналитической обработки (OLAP) и интеллектуального анализа данных.

• · Серверный компонент служб Analysis Services реализован в виде службы Microsoft Windows. Службы SQL Server Analysis Services поддерживают работу нескольких экземпляров на одном компьютере, при этом каждый экземпляр служб Analysis Services реализован как отдельный экземпляр службы Windows.
• · Клиенты обмениваются данными со службами Analysis Services с помощью общедоступного стандарта XML для аналитики (XMLA), который представляет собой протокол на базе SOAP для выполнения команд и получения ответов и предоставляется в виде веб-службы. Клиентские модели объектов также предоставляются через XML для аналитики, и доступ к ним производится через управляемый поставщик, например ADOMD.NET, или через собственный поставщик OLE DB.
• · Команды запросов могут быть выражены на следующих языках. SQL; многомерных выражений — языка запросов отраслевого стандарта, ориентированного на анализ; расширений интеллектуального анализа данных — языка запросов отраслевого стандарта, ориентированного на интеллектуальный анализ данных. Также язык сценариев служб Analysis Services (ASSL) можно использовать для управления объектами базы данных служб Analysis Services.

Экземпляр служб Analysis Services может содержать несколько баз данных, а в базе данных могут одновременно присутствовать объекты OLAP и объекты интеллектуального анализа данных. Приложения подключаются к указанному экземпляру служб Analysis Services и к указанной базе данных. На серверном компьютере может эксплуатироваться несколько экземпляров служб Analysis Services. Экземпляры служб Analysis Services именуются как ««. На рисунке 11 показаны все упомянутые связи между объектами служб Analysis Services.

Рис. 11. Связи между объектами служб Analysis Services

Основные классы представляют собой минимальный набор объектов, требуемый для формирования куба. Этот минимальный набор объектов включает измерение, группу мер и секцию. Определение статистической обработки является необязательным.

Измерения создаются на основе атрибутов и иерархий. Иерархии формируются с использованием упорядоченного набора атрибутов, такого, что каждый атрибут соответствует одному из уровней в иерархии.

Кубы создаются на основе измерений и групп мер. Измерения в коллекции измерений куба принадлежат к коллекции измерений базы данных. Группы мер — это коллекции мер, которые имеют одно и то же представление источника данных и одно и то же подмножество измерений в кубе. Группа мер имеет одну или несколько секций, предназначенных для управления физическими данными. Группа мер может иметь применяемую по умолчанию статистическую схему. Статистическая схема по умолчанию может использоваться во всех секциях в группе мер; кроме того, каждая секция может иметь собственную статистическую схему.

Исходя из рисунка 11, можно сделать следующие выводы.

Каждый экземпляр служб SSAS рассматривается как отдельный объект сервера и подключается к нему с помощью отдельного соединения. Каждый объект сервера содержит один или несколько источников данных, представление источника данных и объекты базы данных, а также сборки и роли безопасности.

Каждый объект базы данных содержит несколько объектов измерения. Каждый объект измерения содержит один или несколько атрибутов, которые организованы в виде иерархий.

Каждый объект базы данных содержит один или несколько объектов куба. Куб задается его мерами и измерениями. Меры и измерения куба выводятся из таблиц и представлений в представлении источника данных, на котором основан куб или который создан из определений мер и измерений.

Физическая архитектура может быть представлена следующей таблицей.

Таблица 2. Физическая архитектура многомерных данных (OLAP).

Для интеллектуального анализа данных:

Службы Microsoft SQL Server Analysis Services содержат функции и средства для создания сложных решений по интеллектуальному анализу данных.

• · Набор стандартных алгоритмов интеллектуального анализа данных.
• · Конструктор интеллектуального анализа данных, который предназначен для создания и просмотра моделей интеллектуального анализа данных, для управления моделями и для составления прогнозов с помощью этих моделей.
• · Язык расширений интеллектуального анализа данных, который можно использовать для управления моделями интеллектуального анализа данных и для создания сложных прогнозирующих запросов.

Для обнаружения в данных закономерностей и тенденций можно применять сочетание этих функций и средств, а затем использовать найденные закономерности и тенденции для принятия обоснованных решений в отношении сложных бизнес-задач.

Логическая архитектура:

Интеллектуальный анализ данных — это процесс, сопряженный с взаимодействием нескольких компонентов. Выполняется доступ к источникам данных в базе данных SQL Server или любому другому источнику данных, используемому для обучения, тестирования и прогнозирования. Определяются структуры и модели интеллектуального анализа данных с помощью среды Business Intelligence Development Studio или Visual Studio 2005. Управлять объектами интеллектуального анализа данных и создавать прогнозы и запросы можно в среде SQL Server Management Studio. Законченное решение развертывается в экземпляре служб Analysis Services.

Структура интеллектуального анализа данных определяет данные, на основе которых строятся модели интеллектуального анализа данных: она задает представление источника данных, количество и тип столбцов, а также необязательное секционирование на обучающий и проверочный наборы. Одна структура интеллектуального анализа может поддерживать несколько моделей интеллектуального анализа данных, совместно использующих один домен. На следующей схеме показана связь структуры интеллектуального анализа данных с источником данных и моделями интеллектуального анализа данных, основанных на этой структуре.

Физическая архитектура:

Чтобы обеспечить функции интеллектуального анализа данных для приложений бизнес-аналитики, в службах MicrosoftAnalysis Services используются как серверный, так и клиентский компоненты.

• · Серверный компонент служб Analysis Services реализован в виде службы Microsoft Windows. Службы SQL Server 2008 Analysis Services (SSAS) поддерживают работу нескольких экземпляров на одном компьютере, при этом каждый экземпляр служб Analysis Services реализован как отдельный экземпляр службы Windows.
• · Клиенты обмениваются данными со службами Analysis Services с помощью общедоступного стандарта XML для аналитики (XMLA), который представляет собой протокол на базе SOAP для выполнения команд и получения ответов и предоставляется в виде веб-службы. Клиентские модели объектов также предоставляются через XML для аналитики, и доступ к ним производится через управляемый поставщик, например ADOMD.NET, или через собственный поставщик OLE DB.
• · Команды запросов могут быть выражены на следующих языках. Расширения интеллектуального анализа данных (DMX) — стандартный язык запросов, ориентированный на интеллектуальный анализ данных. Язык сценариев служб Analysis Services (ASSL) также может использоваться для управления объектами базы данных служб Analysis Services.

Экземпляр служб Analysis Services запускается, как изолированная служба, взаимодействие с этой службой происходит через XMLA с использованием протокола HTTP или TCP. Объекты AMO — это прослойка между приложением пользователя и экземпляром служб Analysis Services. Они предоставляют доступ к административным объектам служб Analysis Services. Объект AMO — это библиотека класса, которая принимает команды от клиентского приложения и преобразует их в XMLA-сообщения для экземпляра служб Analysis Services. Объекты AMO представляют объекты экземпляра служб Analysis Services, как классы для приложения конечного пользователя, с элементами-методами, запускающими команды и элементами-свойствами, хранящими данные объектов служб Analysis Services.

Следующий рисунок отображает архитектуру компонентов служб Analysis Services, включая все главные элементы, запущенные на экземпляре служб Analysis Services, и все пользовательские компоненты, взаимодействующие с этим экземпляром. Рисунок также отображает, что единственным путем доступа к экземпляру является прослушиватель XML для аналитики или использование протокола HTTP или TCP.

Рис. 12. Архитектура компонентов служб Analysis Services