home.social

#ssas — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #ssas, aggregated by home.social.

  1. 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

    habr.com/ru/companies/simbirso

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

  2. 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

    habr.com/ru/companies/simbirso

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

  3. 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

    habr.com/ru/companies/simbirso

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

  4. 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

    habr.com/ru/companies/simbirso

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

  5. 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.

    habr.com/ru/companies/yoomoney

    #duckdb #olapкубы #mssql #ssas #python

  6. 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.

    habr.com/ru/companies/yoomoney

    #duckdb #olapкубы #mssql #ssas #python

  7. 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.

    habr.com/ru/companies/yoomoney

    #duckdb #olapкубы #mssql #ssas #python

  8. 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.

  9. When it comes to the BI & data visualization change what I'm liking the most is the technical challenge to extract insights. Working with #SQL, #Python, #Pandas, #Excel, #SSMS, #SSIS, #SSAS, doing #ETL... It aint easy but it is rewarding. Also learning a lot using #Tableau, #Qlikview and #Talend.

    Hardest and least appealing to work with so far has been #SSRS, but I like the results when I manage to get what I want :)