Если не хватает памяти для процессинга модели SSAS: варианты решения проблемы

Всем привет! Меня зовут Николай, я DBA-разработчик SimbirSoft. Если вам приходилось иметь дело с табличной моделью данных SQL Server Analysis Services (SSAS), то вы наверняка знаете, что на сервере она работает только в режиме In-Memory и использует под свои процессы выделенную часть оперативной памяти. А когда памяти недостаточно для нормальной работы, то возникает системное сообщение о ее нехватке. В этой статье я кратко рассмотрел причины и общие стратегии по решению данной проблемы, а также рассказал о своем опыте на примере табличной модели объемом около 100 ГБ на MS SQL Server 2019 Ent. Погрузиться в чертоги

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/932460/

#database_development #database_optimization #dba #ssas #tabular #tabular_data #SQL_Server_Analysis_Services

REALLY!? It was an issue of file path lengths? You know what, fine. FINE. I won’t use “long” filepaths for backup files, like anything close to 90 characters.

Really, #SqlServerAnalysisServices? You just couldn’t handle a file path that is barely longer than your default directory path for backups?

Sigh.

#SSAS

DuckDB. OLAP-куб в кармане

Привет, меня зовут Антон, я старший инженер в департаменте аналитических решений ЮMoney. В компании мы используем технологию MSSQL OLAP-кубов SSAS, которая хорошо себя зарекомендовала — она сравнительно легко развёртывается и достаточно производительная. Но есть ряд минусов: Microsoft прекратил развивать её примерно в прошлом десятилетии, технология требует производительных серверов, ну и, конечно, вопрос зависимости от иностранного вендора тоже стоит остро. Поэтому, посматривая по сторонам в поисках альтернативы, я решил попробовать недавно появившуюся технологию DuckDB. Особых надежд не было, но хотелось понять, на каком она уровне по сравнению с привычными для меня инструментами.

https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/840624/

#duckdb #olapкубы #mssql #ssas #python

Every data witch needs a #DateDimension configured just the way she likes… or more likely, tailored to the idiosyncrasies of a bunch of end users. Here’s my basic version of that: https://github.com/Willow-DataWitch/DateDimension

#SSAS #TabularModel #TabularEditor #SqlServer

Preparing a presentation on VertiPaq and optimizing models for #PowerBI and #SSAS Tabular only served to convince me of one thing:

#DAX is the path to worse performance. Just don't write it if you can avoid it.

E.g., queries on a table of 8.5M rows are faster than the same on a table of 10K, when the larger needs no DAX and the latter does have some logic.