مقدمة
تعتبر فكرة تقسيم البيانات من الأفكار الهامة في تحليل البيانات باستخدام Analysis Services (SSAS) Multidimensional. حيث يمكنك تقسيم البيانات من وحدة منطقية واحدة إلى قطع فيزيائية منفصلة، مما يتيح العديد من المزايا مثل تحسين الأداء وتسهيل الصيانة. في هذا المقال، سنستعرض كيفية إعداد التقسيم والاستفادة منه.
إعداد الاختبار
سنقوم في هذا المقال باستخدام قاعدة بيانات العينة المجانية Wide World Importers Data Warehouse. لدينا ثلاث جداول: Sales (جدول الحقائق)، Date و City (جدولين بُعد). سنستخدم هيكل الأبعاد والعلاقات بين السمات لضمان تنظيم البيانات بشكل صحيح.
إعداد الأقسام
عادةً ما يتم تقسيم مجموعة القياسات على أساس الزمن، ولكن في هذا المقال سننظر إلى زاوية مختلفة: سنقوم بتقسيم مجموعة القياسات على أساس Sales Territories. يمكن أن يكون لهذا الاختيار فوائد مزدوجة: ثبات Sales Territories وإمكانية إضافة أمان لها في المستقبل.
إنشاء الأقسام
لبدء إنشاء الأقسام، نتوجه إلى علامة التبويب "Partitions" في محرر الكيوب. هناك قسم افتراضي سيحتوي على كل البيانات، ويمكننا إعداد استعلام يحدد قسم معين. يمكننا أيضًا تحديد موقع التخزين وتكوين التجميعات.
إنشاء الاستعلامات
نقوم بإنشاء استعلامات لكل قسم، حيث يمكننا تحديد التركيبة الجغرافية للمنطقة. يمكن أن يكون ذلك مفيدًا في المستقبل عند إضافة أمان للمناطق. يجب توخي الحذر في تحديد موقع التخزين وتكوين الاستعلامات لتحقيق أفضل أداء.
الانتهاء والنشر
بعد إعداد الأقسام وتحديد مواصفاتها، يمكننا نشر الكيوب ومعالجة البيانات. يمكن أن تكون هذه الخطوة حاسمة لتحقيق الأداء الأمثل.
استنتاج
تقسيم البيانات في Analysis Services ليس مهمة صعبة. في هذا المقال، قمنا بشرح كيفية إنشاء وتكوين الأقسام يدويًا لمجموعة القياسات. إستراتيجية الأقسام تحدد ما إذا كان يجب إعدادها مرة واحدة فقط أم إذا كان يتعين علينا إنشاء أقسام جديدة بشكل مستمر. إذا كانت الصيانة المستمرة ضرورية، يمكن أن تكون الآليات الآلية لإدارة الأقسام هي الحلاقة المثلى.
كيف تفوق على المقال المرجعي
هذا المقال يقدم خطوات فعّالة لتقسيم مجموعة القياسات في SSAS Multidimensional. بتوفير شرح مفصل ومحتوى غني، نهدف إلى تقديم موارد قيمة تتفوق على المقال المرجعي. تحقيق ترتيب أعلى في نتائج البحث يعكس جودة المعلومات والقيمة المضافة في هذا المحتوى.
ملحوظة: يُفضل مراجعة لفهم أعمق حول الفوائد المحتملة لتقسيم المكعبات.