Введение в OLAP. Часть 10

Применение PivotTable Service для создания локальных OLAP-кубов

Алексей Федоров, Наталия Елманова

Microsoft PivotTable Service

Расширения DDL и DML для создания локальных кубов

Предложение CREATE CUBE

Предложение INSERT INTO

Свойства Source_DSN, Data Source и Provider

Пример создания локального OLAP-куба

Поставка приложений, использующих PivotTable Service

Предыдущая статья данного цикла была посвящена созданию собственных OLAP-клиентов с помощью Visual Basic 6 и других средств разработки. В ней мы обсуждали два способа чтения данных из OLAP-кубов Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services: способ, основанный на применении ADO (ActiveX Data Objects) и Microsoft OLE DB Provider for OLAP Services 8.0, и способ, основанный на применении ADO MD (ADO Multidimensional).

тметим, что помимо непосредственного доступа к OLAP-данным из приложений можно создавать контроллеры автоматизации Excel или применять в приложениях компоненты PivotTable List и ChartSpace (об этом мы уже упоминали в предыдущих статьях данного цикла; см. КомпьютерПресс № 9, 10’2001). Подобные решения нередко оказываются весьма выгодными с точки зрения трудозатрат на их создание, если, конечно, пользователи созданных приложений обладают лицензиями Microsoft Office и установленными Office Web Components или Excel, — ведь значительная часть кода, требующегося для реализации манипуляций с отображением OLAP-данных, в Microsoft Office уже реализована.

Тем не менее просмотр OLAP-данных — не единственная задача, которую можно реализовать в клиентских приложениях. Нередко в них требуется также возможность создания или обновления OLAP-кубов. Этой теме будут посвящены настоящая и следующая статьи данного цикла. В этот раз мы рассмотрим программное создание OLAP-кубов с помощью Microsoft PivotTable Service, а в следующей статье — программное создание серверных OLAP-кубов с помощью Decision Support Objects.

Microsoft PivotTable Service

icrosoft PivotTable Service представляет собой OLE DB-провайдер, поддерживающий расширения OLE DB for OLAP, выполняющий роль интерфейса к Analysis Services, а также осуществляющий кэширование данных Analysis Services в клиентском приложении.

Помимо этого PivotTable Service является и OLAP-сервером, реализованным в виде клиентских библиотек. Этот сервер используется для локального анализа данных, находящихся в кэше клиентского приложения, манипуляции ими и создания локальных OLAP-кубов.

PivotTable Service поддерживает язык Multidimensional Expressions (MDX) и подмножество языка SQL, а также некоторые дополнительные расширения подмножеств языка SQL — DDL (Data Definition Language) и DML (Data Manipulation Language), необходимые для описания структуры локальных OLAP-кубов. О них мы поговорим ниже.

С помощью PivotTable Service можно создавать локальные кубы на основе данных из реляционных СУБД и серверных OLAP-кубов и затем формировать запросы к таким кубам, не обращаясь непосредственно к Analysis Services, что во многих случаях позволяет снизить сетевой трафик и повысить производительность приложений, а также, используя возможность записи в ячейки таких кубов, проводить анализ возможных вариантов. Отметим, что соединение с Analysis Services можно осуществить с помощью протоколов TCP/IP или HTTP.

Microsoft PivotTable Service используется в клиентах Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services. Он используется, в частности, приложениями Microsoft Office (например, при создании сводных таблиц и диаграмм Microsoft Excel), равно как и другими клиентскими приложениями. PivotTable Service входит в состав как Analysis Services, так и Microsoft Excel и может быть включен в состав других клиентских приложений.

Microsoft PivotTable Service можно использовать в различных средствах разработки, поддерживающих создание COM-клиентов, в частности Visual Basic, Microsoft Visual C++, Borland Delphi, Borland C++Builder.

Расширения DDL и DML для создания локальных кубов

режде чем приступить к программному созданию локальных OLAP-кубов с помощью Microsoft PivotTable Service, нам следует обсудить, какие расширения DDL и DML для этого требуются. Как минимум, нам понадобится описать структуру будущего куба (этой цели служит свойство PivotTable Service CreateCube, содержащее предложение CREATE CUBE), описать, какие данные следует поместить в этот куб (этой цели служит свойство PivotTable Service InsertInto, содержащее предложение INSERT INTO), а также указать, откуда взять эти данные и в каком файле сохранить локальный куб.

Предложение CREATE CUBE

то предложение представляет собой расширение DDL, предназначенное для описания структуры будущего локального куба. Полный синтаксис этого предложения можно найти в SQL Server Books Online, мы же ограничимся наиболее часто встречающимся видом этого предложения:

CREATE CUBE <Cube Name>  
(  
  DIMENSION <Dimension Name> [TYPE <Dimension Type>]  
  LEVEL <Level Name>[TYPE <Level Type>],  
  [LEVEL <Level Name> [TYPE <Level Type>]…],  
  [[DIMENSION <Dimension Name> [TYPE <Dimension Type>]  
  LEVEL <Level Name>[TYPE <Level Type>,  
  [LEVEL <Level Name> >[TYPE <Level Type>…],…],  
  MEASURE <Measure Name> FUNCTION <Function Name>,  
  [MEASURE <Measure Name> FUNCTION <Function Name>,…]  
)  

Например, создавая локальный куб на основе базы данных NorthWind, входящей в комплект поставки Microsoft SQL Server, мы можем написать следующее предложение CREATE CUBE:

CREATE CUBE Sales(   
 DIMENSION [Country], LEVEL [All] TYPE ALL, LEVEL [Country],   
                      LEVEL [City], LEVEL [CustomerID],  
 DIMENSION [Salesperson], LEVEL [All] TYPE ALL, LEVEL [Salesperson],  
 DIMENSION [ShipperName], LEVEL [All] TYPE ALL, LEVEL [ShipperName],  
 DIMENSION [CategoryName],LEVEL [All] TYPE ALL, LEVEL [CategoryName],     
                          LEVEL [ProductName],  
 DIMENSION [OrderDate] TYPE TIME, LEVEL [All] TYPE ALL,   
                                  LEVEL [Year] TYPE YEAR,    
                                  LEVEL [Quarter] TYPE QUARTER,    
                                  LEVEL [Month] TYPE MONTH,      
                                  LEVEL [Day] TYPE DAY,  
MEASURE [Sum Of ExtendedPrice] FUNCTION SUM,     
MEASURE [Sum Of Quantity]      FUNCTION SUM   

Предложение INSERT INTO

то предложение представляет собой расширение DML, предназначенное для заполнения локального куба данными. Полный синтаксис этого предложения можно найти в SQL Server Books Online. Рассмотрим наиболее часто встречающийся вид этого предложения:

InsertInto=INSERT INTO <Cube name>  
    (  
     <Dimension Name>.<Level Name>,  
     [<Dimension Name>.<Level Name>,…]  
     <Measure Name>,  
     [<Measure Name>,… ]  
    )  
    OPTIONS <option list>  
SELECT <Column list>  
FROM <table list>  
WHERE <joins list>  

Например, в случае заполнения данными локального куба, описанного выше, это предложение может выглядеть так:

InsertInto=INSERT INTO Sales   
 [Country].[Country], [City], [CustomerID],   
 [Sum Of ExtendedPrice], [Sum Of Quantity],   
 [ShipperName].[ShipperName], [Salesperson].[Salesperson],  
 [CategoryName].[CategoryName],   
 [ProductName], [OrderDate])   
OPTIONS ATTEMPT_ANALYSIS   
SELECT Invoices.Country, Invoices.City, Invoices.CustomerID,     
       Invoices.ExtendedPrice, Invoices.Quantity, Invoices.ShipperName,  
       Invoices.Salesperson, Categories.CategoryName,   
       Products.ProductName, Invoices.OrderDate   
FROM Northwind.dbo.Categories Categories,   
     Northwind.dbo.Invoices Invoices,  
     Northwind.dbo.Products Products    
WHERE Categories.CategoryID = Products.CategoryID   
AND Invoices.ProductID = Products.ProductID  

Параметр OPTIONS предназначен для описания различных способов создания кубов (как и серверные кубы, локальные кубы могут быть созданы как ROLAP- или MOLAP-хранилища, при этом во втором случае при работе с кубом не требуется обращаться к реляционному источнику, а сам куб может быть отчуждаемым). В данном примере мы создаем именно такой куб.

Свойства Source_DSN, Data Source и Provider

ти свойства описывают OLEDB-источник данных для создания локального куба, в каком файле его сохранить и с помощью какого OLEDB-провайдера к нему потом обращаться. В случае создания локального куба на основе базы данных Northwind свойство Source_DSN может выглядеть, например, так:

SOURCE_DSN="DRIVER=SQL Server;SERVER=MAINDESK;UID=sa;DATABASE=Northwind"  

Cвойство Data Source может принять следующий вид:

DATA SOURCE=d:\nw.cub  

Cвойство Provider может выглядеть так:

Provider = MSOLAP.2

Таким образом, мы перечислили минимальный набор свойств, необходимых для программного создания локального куба. Полный список свойств можно найти в Microsoft SQL Server Books Online.

Пример создания локального OLAP-куба

писав минимальный набор свойств локального куба, попробуем создать его програмным способом. Воспользуемся для этой цели Visual Basic 6. Учитывая все сказанное выше, создать соответствующий код будет несложно (листинг 1).

В этом примере кода создание куба происходит в тот момент, когда становится активным объект ADO Connection, свойство ConnectionString которого содержит перечисленные выше пять свойств PivotTable Service, разделенные точкой с запятой.

Созданный куб можно открыть, например, с помощью Microsoft Excel, просто перетащив имя соответствующего файла из Windows Explorer на лист открытой рабочей книги или в окно самого Excel.

Отметим, что аналогичный код можно создать и с помощью других средств разработки, например с помощью Borland Delphi.

Поставка приложений, использующих PivotTable Service

ак было сказано выше, PivotTable Service может быть включен в состав других клиентских приложений; для этой цели в комплект поставки Microsoft SQL Server 2000 входят соответствующие дистрибутивы:

• Ptslite.exe — приложение для установки только файлов PivotTable Service;
• Ptsfull.exe — приложение для установки файлов PivotTable Service и Microsoft Data Access Components.

Оба эти приложения находятся в каталоге \Msolap\Install\Pts дистрибутива SQL Server 2000.

Итак, мы обсудили создание локальных OLAP-кубов с помощью Microsoft PivotTable Service, а также основные возможности PivotTable Service и основные свойства, необходимые для программного создания локального куба. Следующая статья данного цикла будет посвящена программному созданию серверных OLAP-кубов с помощью Decision Support Objects.

КомпьютерПресс 1'2002