SQLSaturday Paris 2015 SSAS et le moteur relationnel Faire son choix.

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1 SQLSaturday Paris 2015 SSAS et le moteur relationnel Faire son choix

2 SQLSaturday Paris 2015 Merci à nos sponsors…

3 SQLSaturday Paris 2015 Merci à nos volontaires…

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5 5 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S Objectifs Différences Usage Versus

6 6 Les différences techniques entre les deux moteurs, OLAP classique et relationnel Les différentes utilisations - transactionnel - analytique Comparaison - effort de développement - performances POINTS ABORDÉS OBJECTIF S DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S

7 7 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉREN CES USAGES VERSU S Analysis ServicesSGBDR

8 8 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉREN CES USAGES VERSU S Groupes de mesures Dimensions Cubes Perspectives… Table Index (clustered, non-clustered, …) Colonne & ligne Vue … A peu près rien : - Un mode de sauvegarde / restauration natif - Un mode de sécurité d’administration serveur Stratégies opérationnelles multiples : - modes de sauvegarde / restauration - Stratégie HA/DR (Réplication, Always On …) - Plans de maintenance - Ressource Governor - Gestion des rôles de sécurité serveur - … Système de fichier complexe, ingérable à la main (7700 fichiers dans notre base) Système de fichier mis en place et maîtrisé par le DBA (contre 36 fichier ici) Granularité très fine de la sécurisation de l’accès aux données RowLevelSecurity sur 2016 Reste moins souple que sur SSAS Utilisation erratique des ressources serveurPrédictibilité importante des besoins Possibilité de caper les ressources utilisées

9 9 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉREN CES USAGES VERSU S Consommation de RAM en MO En rouge le SGBDR et en vert SSAS HardMemoryLi mit TotalMemoryLi mit LowMemoryLim it HighMemoryLi mit

10 10 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉREN CES USAGES VERSU S I. RAM Indispensable pour les requêtes En abondance pour le processing I. Disques Idéal pour la tempdb (entre autre) Un séparation des disques est importante II. CPU Pendant la phase de calcul des agrégations II. RAM Buffer manager Column store Memory optimized tables III. Réseau On y pense jamais Indispensable pour un processing efficace III. CPU Opération de compression/décompression Multi-utilisateur Préconisations serveur

11 11 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S Cas 1 : Nous avons besoin d’assurer l’enregistrement d’information depuis notre application : de nombreuses petites transactions (exemple : saisie de commandes). SGBDR Source de données SSAS 1. Lecture 2. Ecriture 3. Aggrégation et index Application

12 12 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S Cas 1 : Nous avons besoin d’assurer l’enregistrement d’information depuis notre application : de nombreuses petites transactions (exemple : saisie de commandes). SGBDR Contrainte d’intégrité Administration Sauvegarde Performance

13 13 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S Cas 2 : Qu’en est-il des transactions volumineuses mais peu nombreuses (exemple : déplacement des données de production de la journée vers un autre référentiel)? Provider sourceProvider de destination Ressources serveurs Reformuler la problématique

14 14 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S Cas 3 : Pourquoi consolider nos données? Nous avons besoin d’avoir une vision de notre activité suivant 3-4 axes d’analyse (exemple : chiffe d’affaire pour une période de temps, par région géographique, par catégorie de produit).

15 15 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S SGBDR : Parcourir les clients Parcourir la table géographie Parcourir la table temps Identifier les ventes Jointure Agrégation SSAS : 72 opérations de lecture

16 16 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S SQL V2 : table initiale SQL V3 : Clustered index sur la date SQL V4 : SQL V3 + compression SQL V5 : ColumnStore index SSAS (1s) SQL V4 (52s) SQL V3 (79s) SQL V2 (97s) CSI (1s)

17 17 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S Cas 3 : Pourquoi consolider nos données? Nous avons besoin d’avoir une vision de notre activité suivant 3-4 axes d’analyse (exemple : chiffe d’affaire pour une période de temps, par région géographique, par catégorie de produit). SSAS & SGBDR

18 18 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S Cas 4 : En plus des besoins exprimés dans le cas précédent, nous voudrions : -pouvoir gérer 4 langues différentes (données et métadonnées) -sécuriser l’accès aux données détaillées en fonction des utilisateurs -offrir la possibilité d’un accès à des rapports contenant des informations en dehors du périmètre de la base -organiser les axes d’analyse hiérarchiquement SSAS

19 19 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERSU S Cas scouille : En plus d’un besoin d’analyse haut-niveau, nous aimerions pouvoir utiliser notre base pour du suivi de commande (exemple : gestion de la relation client) ROLAP : Conserve les données Couche de métadonnées

20 20 POINTS ABORDÉS OBJECTI FS DIFFÉRENCE S USAGES VERS US Analyse de données haut-niveau : pilotage global de l’activité Gestion des transactions unitaires (prise de commande, consultation) Conçue pour des analystes (axe d’analyse hiérarchique, traduction, action, sécurité à un niveau fin) Equipe de développement proche des utilisateurs Conçue par des informaticien pour des informaticien En contact avec des applications et des DBA

21 SQLSaturday Paris 2015 …Et en plus on peut gagner des cadeaux http://GUSS.pro/sqlsat