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第 4-1 課 - 使用 Analysis Services 教學課程專案的修改版本

  • 發行項

適用於： SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

本教學課程的其餘課程是以您在前三課完成的 SQL Server Analysis Services 教學課程項目的增強版本為基礎。 其他數據表和具名計算已新增至 Adventure Works DW 2019 數據源檢視、已將其他維度新增至專案，而且這些新維度已新增至 SQL Server Analysis Services 教學課程 Cube。 此外，已新增第二個量值群組，其中包含第二個事實數據表中的量值。 此增強的專案可讓您繼續瞭解如何將功能新增至商業智慧應用程式，而不需要重複您已學到的技能。

您必須先下載、擷取、載入及處理增強版本的 SQL Server Analysis Services 教學課程專案，才能繼續進行本教學課程。 使用本課程中的指示，以確保您已執行所有步驟。

下載和擷取項目檔

  1. 按兩下這裡 移至提供本教學課程之範例專案的下載頁面。 教學課程專案包含在下載 adventure-works-multidimensional-tutorial-projects.zip 中。

  2. 按兩下 [adventure-works-multidimensional-tutorial-projects.zip]，下載包含本教學課程專案的套件。

    根據預設，.zip 檔案會儲存至 Downloads 資料夾。 您必須將 .zip 檔案移至路徑較短的位置（例如，建立 C：\Tutorials 資料夾來儲存盤案）。 然後，您可以擷取包含在 .zip 檔案中的檔案。 如果您嘗試從 [下載] 資料夾解壓縮檔案，其路徑較長，則只會取得第 1 課。

  3. 在根磁碟驅動器或附近建立子資料夾，例如 C：\Tutorial。

  4. 將 adventure-works-multidimensional-tutorial-projects.zip 檔案移至子資料夾。

  5. 以滑鼠右鍵按兩下檔案，然後選取 [[全部擷取]。

  6. 流覽至 第 4 課開始 資料夾，以尋找 Analysis Services Tutorial.sln 檔案。

載入和處理增強專案

  1. 在 [SQL Server Data Tools] 的 [檔案] 功能表上，按兩下 [關閉解決方案] 以關閉您不會使用的檔案。

  2. 在 [檔案] 功能表上，指向 [開啟] ，然後單擊 [專案/方案]。

  3. 流覽至您擷取教學課程項目檔的位置。

    尋找名為 Lesson 4 Start的資料夾，然後按兩下 Analysis Services Tutorial.sln。

  4. 將 SQL Server Analysis Services 教學課程專案的增強版本部署到 SQL Server Analysis Services 的本機實例，或部署到另一個實例，並確認處理已順利完成。

瞭解項目的增強功能

項目的增強版本與您在前三課中完成的 SQL Server Analysis Services 教學課程專案版本不同。 下列各節將說明這些差異。 請檢閱此資訊，再繼續進行教學課程的其餘課程。

數據源檢視

增強專案中的數據源檢視包含一個額外的事實數據表，以及 AdventureWorksDW2012 資料庫中的四個其他維度數據表。

請注意，在數據源檢視中有 10 個數據表，<[所有數據表]> 圖表會變得擁擠。 這可讓您難以輕鬆了解數據表與尋找特定數據表之間的關聯性。 若要解決此問題，數據表會組織成兩個邏輯圖表：因特網銷售 圖表和 轉銷商銷售 圖表。 這些圖表都是以單一事實數據表來組織。 建立邏輯圖表可讓您檢視及處理數據源檢視中數據表的特定子集，而不一律檢視單一圖表中的所有數據表及其關聯性。

因特網銷售圖表

因特網銷售 圖表包含與透過因特網直接銷售 Adventure Works 產品相關的數據表。 圖表中的數據表是您在第 1 課中新增至 Adventure Works DW 2019 數據源檢視的四個維度數據表和一個事實數據表。 這些資料表如下所示：

  • Geography

  • 客戶

  • 日期

  • 產品

  • InternetSales

轉銷商銷售圖表

轉銷商銷售 圖表包含與轉銷商銷售 Adventure Works 產品相關的數據表。 此圖表包含下列七個維度數據表和一個事實數據表，來自 AdventureWorksDW2012 資料庫：

  • 轉銷商

  • 促銷

  • SalesTerritory

  • Geography

  • 日期

  • 產品

  • Employee

  • ResellerSales

請注意，DimGeography、DimDate和 DimProduct 數據表都用於 Internet Sales 圖表和 Reseller Sales 圖表。 維度數據表可以連結至多個事實數據表。

資料庫和 Cube 維度

SQL Server Analysis Services 教學課程專案包含五個新的資料庫維度，而 SQL Server Analysis Services 教學課程 Cube 包含這五個維度與 Cube 維度相同。 這些維度已定義成使用具名計算、組合成員索引鍵和顯示資料夾修改的用戶階層和屬性。 下列清單中會說明新的維度。

轉銷商維度
Reseller 維度是以 Adventure Works DW 2019 數據源檢視中的 Reseller 數據表為基礎。

升級維度
升級維度是以 Adventure Works DW 2019 數據源檢視中的 Promotion 數據表為基礎。

銷售領域維度
Sales Territory 維度是以 Adventure Works DW 2019 數據源檢視中的 SalesTerritory 數據表為基礎。

員工維度
Employee 維度是以 Adventure Works DW 2019 數據源檢視中的 Employee 數據表為基礎。

Geography 維度
Geography 維度是以 Adventure Works DW 2019 數據源檢視中的 Geography 數據表為基礎。

Analysis Services Cube

Analysis Services 教學課程 Cube 現在包含兩個量值群組、以 InternetSales 數據表為基礎的原始量值群組，以及以 Adventure Works DW 2019 數據源檢視中的 ResellerSales 數據表為基礎的第二個量值群組。

課程中的下一個工作

在 Parent-Child 階層中定義父屬性屬性

另請參閱

部署 Analysis Services 專案