Reporting services SSAS中的自定义ROLAP数据源

我正试图从一堆二进制文件构建一个OLAP数据源，而我们当前的模型就是不起作用。我们使用SSAS作为结果的分析/报告模型，但无法从SQL中获得我们想要的性能

我们的主要限制是：

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数据库非常大。我们有数百万行的大型维度表和几个较小的事实数据表（如果您需要一个低延迟多维数据集（即显示最新数据的多维数据集），这样的标准体系结构是：

• 增量加载包含源中更改数据的事实表
• 使用每天或其他适当时间生成新分区的进程构建分区多维数据集。多维数据集的最新分区设置为ROLAP模式，旧分区构建为MOLAP
• 设置一个更新分区的进程，并在生成新的前沿分区时将旧分区从ROLAP更改为MOLAP

对多维数据集的查询将针对最新数据命中相对较小的ROLAP分区，针对历史数据命中MOLAP分区。MOLAP分区可以具有聚合。该过程将不断勾选前沿ROLAP分区，并转换其前身。因为将保留较旧的分区，直到替换分区已构建并上线

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如果这种类型的体系结构符合你的要求，你可以考虑这样做。

< P>如果你需要一个低延迟立方体（即一个显示最新数据），这样的标准体系结构是这样的：

• 增量加载包含源中更改数据的事实表
• 使用每天或其他适当时间生成新分区的进程构建分区多维数据集。多维数据集的最新分区设置为ROLAP模式，旧分区构建为MOLAP
• 设置一个更新分区的进程，并在生成新的前沿分区时将旧分区从ROLAP更改为MOLAP

对多维数据集的查询将针对最新数据命中相对较小的ROLAP分区，针对历史数据命中MOLAP分区。MOLAP分区可以具有聚合。该过程将不断勾选前沿ROLAP分区，并转换其前身。因为将保留较旧的分区，直到替换分区已构建并上线

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如果这种类型的体系结构符合你的要求，你可以考虑这样做。

< P>谢谢你的回应，奈吉尔。 我想我需要更好地解释这一点。我的源数据是专有格式的，而不是数据库，因此获取事实表本身需要花费相当多的时间。然后我们需要尽快部署多维数据集（最好在几分钟内）并且具有快速的查询响应，这是我们目前在使用SQL的小数据集上还没有看到的

由于多维数据集的结构是动态的，我们通常必须重建多维数据集的各个方面，我们不会在事后引入新数据，因此将多维数据集的部分划分为MOLAP和ROLAP的其他部分并没有真正的帮助。我们正在寻找“全过程”的性能

我们开始意识到，我们不能使用SQL进行查询，我们想知道是否有人创建了一个AnalysisServices（或任何OLAP工具）可以读取的自定义ROLAP数据源

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我们可以快速创建结果集；我们只需要弄清楚如何从SSAS获取查询并将其反馈给那些结果。我们只是希望使用SSAS作为我们的系统和Excel、SSRS等之间的中介，而不是使用它来处理或聚合数据。

感谢您的回复，Nigel

我想我需要更好地解释这一点。我的源数据是专有格式的，而不是数据库，因此获取事实表本身需要花费相当多的时间。然后我们需要尽快部署多维数据集（最好在几分钟内）并且具有快速的查询响应，这是我们目前在使用SQL的小数据集上还没有看到的

由于多维数据集的结构是动态的，我们通常必须重建多维数据集的各个方面，我们不会在事后引入新数据，因此将多维数据集的部分划分为MOLAP和ROLAP的其他部分并没有真正的帮助。我们正在寻找“全过程”的性能

我们开始意识到，我们不能使用SQL进行查询，我们想知道是否有人创建了一个AnalysisServices（或任何OLAP工具）可以读取的自定义ROLAP数据源

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我们可以快速创建结果集；我们只需要弄清楚如何从SSA获取查询并反馈这些结果。我们只是希望将SSA用作我们的系统和Excel、SSR等之间的中介，而不是使用它来处理或聚合数据。

你能用像自制的东西吗库（它支持）与您的数据集接口。R将为您构建复杂的报表或数据预处理库提供相当大的灵活性。它还具有与的接口

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与传统的DB/OLAP模型相比，这是一个有点不同的工具链，但是您可以非常轻松地用C编写一个快速的数据集加载程序，并跳过加载到数据库的中间步骤。

您是否可以使用类似于自制库的工具（它支持）与数据集的接口。R将为您构建复杂的报表或数据预处理库提供相当大的灵活性。它还具有与的接口

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这与传统的DB/OLAP模型有些不同，但您可以相当轻松地用C编写一个快速的数据集加载器，并跳过加载到数据库的中间步骤。

我还没有任何运气。我们正在走构建自己的数据集或