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Remote Partition

Jeder Cube hat eine Masterdatenbank. Aus Gründen der Lastverteilung können jedoch von der Masterdatenbank Sekundäre Datenbanken verwaltet werden. Diese Sekundären Datenbanken können auf unterschiedlichen Partitionen gespeichert werden. Wenn diese Sekundären Datenbanken auf unterschiedlichen Partitionen gespeichert werden, so spricht man von Remote Partitionen. Wenn diese Messwertgruppen partitioniert werden, kann eine oder mehrere Sekundäre Datenbanken auf einem sogenannten Remote-Server gespeichert werden. Der Remote Server kann am einem anderen logisch getrennten Server sein, sowie auch nur eine andere Instanz des Analyseservices auf demselben Server sein.

Speichermodi

Es gibt drei Speicher-Modi für Remote Partitionen:

  • MOLAP

Die aggregierten Daten, sowie eine Kopie der Quelldaten werden auf dem Remote Server abgelegt.

  • HOLAP

Nur die aggregierten Daten werden auf dem Remote Server abgelegt.

  • ROLAP

Es werden keine Daten lediglich Relationen abgelegt.

Zusammenführen von Partitionen

Mehrere Remote Partitionen können nur dann zusammengeführt werden, wenn sie zu der Instanz eines Analyse Services gehören. Die Administration des Cubes und der Remotepartitionen ist nur über den Analyseservice der Instanz welche die Masterdatenbank enthält möglich.

Einsatzmöglichkeiten von Remote Partitionen

Als Beispiel für ein Einsatzscenario kann ein Cube für z.B. Amazon genommen. Die Remote Partitionen werden im Speichermodell MOLAP gespeichert. Der Master Cube hat den Umsatz als Messgröße und Aggregiert über Umsatzjahr, Umsatzherkunft und Artikelkategorie. Eine Anfrage auf den Cube für den Umsatz in Deutschland für letzten 5 für Elektronikartikel Jahre dauert ca. 2,5 Sekunden. Wenn wir jetzt die Dimension der Jahre auf einzelne Remotepartitionen aufteilen, so wird die Performance für die Abfrage auf die Unterschiedlichen Partitionen aufgeteilt. Das bedeutet, dass wir die Anfrage an den Mastercube stellen aber jede Remotepartition nur ein Jahr aggregieren muss. Rein rechnerisch teilt sich nun die Rechenzeit auf die 5 Remotepartitionen auf und jede Remote Partition muss nun nur noch ein Jahr aggregieren. Theoretisch benötigt diese Abfrage nur noch 0,5 Sekunden. Der Mastercube muss lediglich die 5 Jahre aggregieren. Bei einer extrem großen Datenbank wie z.B. der Datenbank von Amazon reicht es gegebenenfalls nicht nur die Dimension der Jahre auszulagern, sondern es muss auch noch eine weitere Dimension z.B. das Umsatzland auslagert werden. In diesem Fall würde der Mastercube gleichzeitig Anfragen an die Remote Partitionen der Jahre, sowie die Remote Partitionen der Herkunftsländer weiterleiten. Der Performance bedarf wird auf weitere Partitionen aufgeteilt, jedoch muss der Mastercube nun noch wesentlich mehr Rückmeldungen aggregieren.


Quellen:

https://msdn.microsoft.com/de-de/library/ms174751%28v=sql.120%29.aspx 13:00 12.04.2016

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms174929.aspx 13:30 12.04.2016

https://intelligentsql.wordpress.com/2014/01/28/ssas-remote-partitions/ 07:35 14.04.2016

https://intelligentsql.wordpress.com/2014/01/21/ssas-partition-slicing/ 07:40 14.04.2016

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analyse/remote-partition.txt · Zuletzt geändert: 2016/04/14 10:08 von PhilippW