Introduzione alle domande e risposte dell'intervista di SSAS
SQL Server Analysis Services (SSAS) è uno strumento di data mining sviluppato da Microsoft che viene utilizzato per l'elaborazione analitica e delle transazioni online e anche per il data mining in Microsoft SQL Server. SQL Server Analysis Services (SSAS) è una tecnologia di Microsoft Corporation della sua unità di Business Intelligence. Questo è un potente strumento utilizzato nell'area di un data warehouse.
Quindi, se stai cercando un lavoro correlato a SSAS, devi prepararti per le domande dell'intervista SSAS 2019. Anche se ogni colloquio SSAS è diverso e anche la portata di un lavoro è diversa, possiamo aiutarti con le domande e le risposte principali al colloquio SSAS, che ti aiuteranno a fare il salto e ottenere il successo nel tuo colloquio SSAS. Tenendo presente questo aspetto, abbiamo progettato le domande e le risposte più comuni per l'intervista SSAS per aiutarti a ottenere il successo durante il colloquio.
Di seguito è riportato l'elenco delle domande di intervista SSAS 2019 che vengono poste principalmente:
1. Che cos'è SQL Server Analysis Services (SSAS)?
Risposta:
SQL Server Analysis Services (SSAS) è un componente OLAP (Online Analytical Processing) in SQL Server. L'elaborazione analitica online (OLAP) ha un concetto chiamato cubi che è stato rilasciato nella versione di Service Manager di Microsoft System Center 2012. Un cubo OLAP è una struttura di dati che viene utilizzata per analizzare rapidamente i dati e superare gli svantaggi del modello di database relazionale. Questi cubi possono fornire un meccanismo di ricerca efficiente per grandi volumi di dati e possono anche riassumere grandi quantità di dati e recuperare tutti i punti di dati.
I cubi OLAP vengono in genere archiviati in SQL Server Analysis Services (SSAS) e anche Online Transaction Processing (OLTP) consente agli usi aziendali di archiviare tutte le transazioni e i record nei database OLTP, che è anche la funzionalità di SQL Server Analysis Services (SSAS). I record in questi database vengono archiviati normalmente uno alla volta che ne conserva un gran numero di record. Un cubo di elaborazione analitica online (OLAP) viene anche chiamato come cubo ipercubo o multidimensionale.
2. Quali sono le funzionalità di SQL Server Analysis Services (SSAS)?
Risposta:
SQL Server Analysis Services (SSAS) offre diversi modi e diversi approcci per la creazione di un modello di business intelligence. I diversi modelli sono multidimensionali, tabulari o pivotali. Il diverso modello consente agli utenti di soddisfare i diversi requisiti per una varietà di requisiti aziendali in un ambiente competitivo. Multi-dimensionale è l'ultimo modello maturo sviluppato su standard aperti e supporta vari fornitori di software di Business Intelligence.
Tutti i modelli sviluppati o basati sull'istanza del server SQL Server Analysis Services che danno accesso a diversi fornitori di dati e fornitori di terze parti che accedono tramite driver di dati diversi e visualizzano i dati nelle loro interfacce o analizzano i dati per i loro requisiti o scopi secondo necessità alle applicazioni richieste. I diversi modelli che supportano sono modelli tabulari, multidimensionali e cardine in Excel. Il modello tabulare è per la costruzione di modelli relazionali con modelli, tabelle e colonne mentre la multidimensionale è per costrutti di modellazione OLAP / OLTP con dimensioni e misure di cubi mentre un modello cardine è per la modellazione visiva che è stata integrata in Excel.
3. Che cos'è una vista dell'origine dati?
Risposta:
Una vista origine dati ha un modello logico dello schema utilizzato nel modello multidimensionale di SQL Server Analysis Services (SSAS). Il modello multidimensionale è costituito da cubi, dimensioni e strutture di dati di mining. Una vista origine dati è una definizione di metadati che verrà archiviata in formato XML. Una vista dell'origine dati contiene informazioni sui metadati che rappresentano gli oggetti richiesti da più origini dati esistenti. Nel processo di generazione dello schema, verrà creato un archivio di dati relazionali utilizzando le informazioni sui metadati.
Una vista origine dati può essere costruita su più origini dati che formano il modello multidimensionale e la struttura di data mining che integrano i dati provenienti da più origini. Una vista dell'origine dati può contenere relazioni diverse come chiavi primarie, colonne, identificatori di oggetti ecc. Una vista dell'origine dati è un componente richiesto e chiave in un modello multidimensionale di SQL Server Analysis Services (SSAS). La vista dell'origine dati viene creata principalmente durante le fasi iniziali della progettazione del modello di dati.
4. Che cos'è una tabella dimensionale?
Risposta:
Una tabella dimensionale è un componente fondamentale di un cubo in un modello multidimensionale di SQL Server Analysis Services (SSAS). Una tabella dimensionale memorizza i dati con una relazione particolare come clienti, negozi, impiegati, venditori, utenti aziendali, ecc., Stabilendo un modello relazionale tra i diversi campi o oggetti entità. Le dimensioni in SQL Server Analysis Services (SSAS) contengono attributi di campo che stabiliscono una relazione simile a quella delle colonne in un modello relazionale. Una tabella dimensionale è una raccolta di oggetti correlati chiamati come attributi di campo che verranno utilizzati per fornire informazioni utilizzando più cubi. Un'istanza di dimensione in un cubo è chiamata dimensione del cubo.
Una dimensione dati può essere utilizzata più volte in un cubo e crea relazioni con uno o più gruppi. Una dimensione può essere formata in base a diversi schemi o modelli relazionali. Una dimensione deve essere elaborata prima di utilizzare o accedere ai suoi campi o attributi. Una dimensione deve essere elaborata dopo aver apportato ogni modifica o aggiornamento al suo modello o costrutto. I modelli di archiviazione per la tabella delle dimensioni possono essere Elaborazione analitica online relazionale o multidimensionale (OLAP). La tabella delle dimensioni descrive anche i diversi attributi e le sue gerarchie.
5. Quali sono i diversi tipi di origini dati supportate da SSAS?
Risposta:
Le origini dati supportate per SQL Server Analysis Services (SSAS) nel modello multidimensionale sono database Access, database relazionali SQL Server, database relazionali Oracle, database relazionali Teradata, database relazionali Informix, database relazionali IBM DB2, Sybase Adaptive Server Enterprise (ASE) database relazionali e pochi altri database relazionali in cui le origini dati supportate dal modello tabulare sono database Access, database relazionali SQL Server, SQL Server Parallel Data Warehouse (PDW), database relazionali Oracle, database relazionali Teradata, database relazionali Informix, database relazionali IBM DB2, Database relazionali Sybase, file di testo, file Microsoft Excel, cartella di lavoro PowerPivot, cubo Analysis Services, diversi feed di dati e file di connessione al database di Office.
Dopo aver installato SQL Server Data Tools (SSDT), l'installazione richiede driver aggiuntivi per supportare i diversi provider di origini dati. Alcuni provider necessitano di driver aggiuntivi per supportare l'origine dati e altri non richiedono in base al tipo. Le origini dati di tipo ODBC non sono supportate nei modelli multidimensionali di SQL Server Analysis Services (SSAS). Le origini dati supportate da modelli tabulari e multidimensionali sono diverse in base ai loro modelli architettonici e la maggior parte di essi è quasi simile. Esistono anche poche origini dati non supportate come i database di Access che sono già stati pubblicati su Share Point e non possono essere importati.
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