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內(nèi)容簡介

　　云計算作為一種數(shù)據(jù)解決方案已被廣泛應用，越來越多的企業(yè)已經(jīng)或者正在將本地IT系統(tǒng)升級到云端，這其中就包括將本地Analysis Services遷移到Azure Analysis Services的過程。Azure Analysis Services是基于微軟云的PaaS 服務，也是未來大數(shù)據(jù)的云端化發(fā)展方向。本書介紹本地Analysis Services 與Azure Analysis Services 的安裝、開發(fā)、部署、處理以及增強開發(fā)等內(nèi)容，同時還介紹Power BI、SQL Server Studio Management、SQL Server、Visual Studio 2019 等協(xié)同工具的使用方法，力求幫助讀者找到企業(yè)級BI 遇到的系統(tǒng)性能瓶頸，并提供行之有效的解決方案。最后作者介紹Azure Analysis Services 的實際案例和相關(guān)的Azure Data Services作為本書延展學習內(nèi)容。本書從理論出發(fā)，著手實踐，適合IT人員、DT人員作為參考資料使用，也適合希望完善與提高Power BI和微軟數(shù)據(jù)平臺技術(shù)的廣大讀者閱讀。

作者簡介

　　雷元（1）微軟認證MVP （Data Platform）、Azure Data Engineer Associate、BI Reporting MCSA、Power Platform App Maker Associate。（2）“BI使徒”創(chuàng)建人，現(xiàn)任瑪氏箭牌糖果集團供應鏈數(shù)字化經(jīng)理，曾任職于微軟、希捷、惠普等公司。（3）從事數(shù)據(jù)分析工作已有7年時間，熟悉Power BI與Tableau敏捷BI的應用，負責公司用戶培訓服務，熱心于BI知識的創(chuàng)作與傳播。（4）著有《商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析：從零開始學Power BI和Tableau自助式BI》《34招精通商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析：Power BI和Tableau進階實戰(zhàn)》《Power BI企業(yè)級分析與應用》《從Power BI 到 Power Platform：低代碼應用開發(fā)實戰(zhàn)》等。劉建曄（1）微軟Data &AI云架構(gòu)師，畢業(yè)于上海交通大學。（2）微軟認證Azure Solutions Architect Expert、Azure Database Administrator Associate、Azure AI Engineer Associate、Azure Data Engineer Associate、MCDBA和甲骨文認證OCP等。（3）擁有20年IT從業(yè)經(jīng)驗，長期從事數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析、BI的研究和推廣，近年來幫助數(shù)十家企業(yè)利用微軟云數(shù)據(jù)平臺成功進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

圖書目錄

第 1 章 Analysis Services 基礎．1
1．1 自助式BI 的崛起．1
1．2 企業(yè)級BI 的優(yōu)勢．3
1．3 Analysis Services 概述 4
1．4 多維模型與表格模型 5
1．5 Power BI 技術(shù) 6
1．6 Azure Analysis Services 概述7
1．7 Azure Analysis Services 與Power BI Premium 8
本章小結(jié) 11
第 2 章安裝開發(fā)工具與啟用Analysis Services 12
2．1 安裝工具與啟用服務列表12
2．2 下載數(shù)據(jù)庫AdventureWorksDW 13
2．3 安裝SQL Server Management Studio 14
2．4 安裝本地SQL Server 與本地Analysis Services 15
2．5 安裝Visual Studio 2019 與Analysis Services 擴展 21
2．6 啟用Azure SQL Database 服務 24
2．7 啟用Azure Analysis Services 28
2．8 為本地SQL Server 安裝AdventureWorks 數(shù)據(jù)庫30
2．9 為Azure SQL Server 安裝AdventureWorks 數(shù)據(jù)庫 31
本章小結(jié) 36
第3 章獲取數(shù)據(jù) 37
3．1 在Visual Studio 中創(chuàng)建Analysis Services 表格項目 37
3．2 獲取SQL Database 數(shù)據(jù)表（Tables） 39
3．3 獲取SQL Database 數(shù)據(jù)視圖（Views） 42
3．4 從Azure Blob Storage 讀取數(shù)據(jù) 44
3．5 導入手動維護數(shù)據(jù) 48
3．6 導入SQL 查詢 50
3．7 數(shù)據(jù)準備 51
本章小結(jié) 54
第4 章數(shù)據(jù)建模 55
4．1 標記日期表 55
4．2 多重表關(guān)系 58
4．2．1 導入多張日期表58
4．2．2 創(chuàng)建計算日期表60
4．2．3 創(chuàng)建日期度量 60
4．3 創(chuàng)建中間表 61
4．4 中間表查詢 63
4．5 多對多雙向篩選關(guān)系的查詢限制64
4．6 建立層次（層級）關(guān)系 68
4．7 父子關(guān)系 69
4．8 計算組．71
4．9 行級權(quán)限設置 76
4．9．1 靜態(tài)行級權(quán)限設置76
4．9．2 動態(tài)行級權(quán)限設置79
4．10 表級與列級權(quán)限設置．81
4．11 模型級權(quán)限設置 82
4．12 KPI 設置 84
4．13 透視87
本章小結(jié) 89
第5 章部署數(shù)據(jù)模型90
5．1 本地Analysis Services 項目部署 90
5．2 云端Analysis Services 項目部署 97
5．3 SQL Server Agent 自動刷新模型103
5．4 自動化Runbook 刷新模型 108
5．4．1 創(chuàng)建Azure 應用主體以及相應的授權(quán)設置109
5．4．2 創(chuàng)建Azure 自動化以及相應的授權(quán)設置113
5．4．3 創(chuàng)建Runbook 并設置自動刷新PowerShell 腳本 117
5．4．4 發(fā)布與運行Runbook 119
本章小結(jié) 121
第6 章數(shù)據(jù)處理． 122
6．1 表格分區(qū) 122
6．2 數(shù)據(jù)處理方式詳解 126
6．3 增量刷新 129
6．3．1 “處理添加”方式130
6．3．2 “處理數(shù)據(jù)”方式133
6．4 添加自動處理腳本 135
6．5 直連模式 136
6．5．1 從導入模式轉(zhuǎn)換為直連模式137
6．5．2 從直連模式轉(zhuǎn)換為導入模式141
本章小結(jié) 142
第7 章高級開發(fā)工具和功能 143
7．1 DAX Studio：DAX 開發(fā)工具 143
7．1．1 主界面介紹 144
7．1．2 DAX 公式開發(fā)145
7．1．3 DAX 性能測試148
7．1．4 導出元數(shù)據(jù) 149
7．1．5 導出模型數(shù)據(jù) 151
7．2 Tabular Editor：DAX 模型開發(fā)工具 153
7．2．1 主界面介紹 154
7．2．2 一般性編輯功能156
7．2．3 高級腳本編譯度量 161
7．2．4 最佳規(guī)范分析器164
7．3 ALM Toolkit：應用版本管理工具166
7．3．1 一般性行功能介紹 167
7．3．2 啟用XMLA 的“讀寫”設置 168
7．3．3 Power BI Desktop 報告版本控制 171
7．3．4 Azure Analysis Services 模型版本控制 176
7．4 在Analysis Services 中開啟全自助分析 178
7．5 自動化恢復與暫停Azure Analysis Services 181
7．5．1 啟用邏輯應用 182
7．5．2 恢復Azure Analysis Services 183
7．5．3 暫停Azure Analysis Services 186
7．6 自動化升降Azure Analysis Services 性能級別 188
7．6．1 創(chuàng)建Azure 應用主體及相應的授權(quán)設置189
7．6．2 通過HTTP 形式獲取應用主體的訪問令牌 193
7．6．3 通過令牌以HTTP 形式發(fā)送調(diào)整性能指令 195
本章小結(jié) 198
第8 章 Azure Analysis Services 使用案例 199
8．1 醫(yī)療行業(yè)案例 199
8．1．1 項目目標199
8．1．2 解決方案200
8．1．3 實現(xiàn)價值200
8．2 零售行業(yè)案例 201
8．2．1 項目目標201
8．2．2 解決方案201
8．2．3 實現(xiàn)價值202
8．3 地產(chǎn)行業(yè)案例 202
8．3．1 項目目標203
8．3．2 解決方案203
8．3．3 實現(xiàn)價值204
本章小結(jié) 204
第9 章拓展：Azure Data Services 205
9．1 現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫 205
9．1．1 現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫之Azure 經(jīng)典架構(gòu) 205
9．1．2 Azure Synapse Analytics 簡介 206
9．1．3 Azure Databricks 簡介 210
9．2 Azure Analysis Services 更新 213
本章小結(jié)