数据仓库入门(实验7)部署分析服务数据库
一、部署到SSAS1.检查SSAS2.查看错误列表 “属性”窗格中的Product维度下方标有蓝色的波浪线,将鼠标移动到这里,显示“避免将属性的可见属性层次结构用作用户定
一、部署到SSAS
1. 检查SSAS
2. 查看错误列表
“属性”窗格中的Product维度下方标有蓝色的波浪线,将鼠标移动到这里,显示“避免将属性的可见属性层次结构用作用户定义的层次结构中的级别”。这是因为Color和Size成员在属性的层次结构和自定义层次结构中同时出现,可以将它们的AttributeHierarchyVisible属性改为False。这里我们忽略这个警告。
3. 部署
4. 查看部署结果
二、浏览
1. 浏览层次结构
选择“浏览器”选项卡。如果浏览器与SSAS已经断开,请点击此选项卡的工具栏的“重新连接”按钮。
在“层次结构”中选择Product Category,查看它的层次结构。
2. 解除警报
对于某些警报,如果我们忽略它们,,可以选择“解除”。
本文出自 “我们一起追过的MSSQL” 博客,谢绝转载!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Dalam era digital hari ini, data umumnya dianggap sebagai asas dan modal untuk membuat keputusan korporat. Walau bagaimanapun, proses memproses sejumlah besar data dan mengubahnya menjadi maklumat sokongan keputusan yang boleh dipercayai bukanlah mudah. Pada masa ini, pemprosesan data dan pergudangan data mula memainkan peranan penting. Artikel ini akan berkongsi pengalaman projek dalam melaksanakan pemprosesan data dan gudang data melalui pembangunan MySQL. 1. Latar belakang projek Projek ini adalah berdasarkan keperluan pembinaan data perusahaan komersial dan bertujuan untuk mencapai pengagregatan data, konsistensi, pembersihan dan kebolehpercayaan melalui pemprosesan data dan gudang data. Data untuk pelaksanaan ini

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, gudang data telah menjadi bahagian penting dalam pengurusan data perusahaan. Menggunakan pangkalan data secara langsung untuk analisis data boleh memenuhi keperluan pertanyaan mudah, tetapi apabila kita perlu melakukan analisis data berskala besar, pangkalan data tunggal tidak lagi dapat memenuhi keperluan Pada masa ini, kita perlu menggunakan gudang data untuk memproses data besar-besaran . Hive ialah salah satu komponen sumber terbuka yang paling popular dalam medan gudang data Ia boleh menyepadukan enjin pengkomputeran yang diedarkan Hadoop dan pertanyaan SQL dan menyokong pemprosesan data besar-besaran. Pada masa yang sama, dalam bahasa Go, gunakan

Apabila sumber data perusahaan menjadi semakin pelbagai, masalah silo data telah menjadi perkara biasa. Apabila syarikat insurans membina platform data pelanggan (CDP), mereka menghadapi masalah lapisan pengkomputeran intensif komponen dan storan data bertaburan yang disebabkan oleh silo data. Untuk menyelesaikan masalah ini, mereka menggunakan CDP 2.0 berdasarkan Apache Doris, menggunakan keupayaan gudang data bersatu Doris untuk memecahkan silo data, memudahkan saluran paip pemprosesan data dan meningkatkan kecekapan pemprosesan data.

Dalam tahun-tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan berterusan teknologi pengkomputeran awan, gudang data dan analisis data pada awan telah menjadi kawasan kebimbangan bagi lebih banyak perusahaan. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap dan mudah dipelajari, bagaimanakah bahasa Go menyokong gudang data dan aplikasi analisis data pada awan? Aplikasi pembangunan gudang data awan bahasa Go Untuk membangunkan aplikasi gudang data pada awan, bahasa Go boleh menggunakan pelbagai rangka kerja dan alatan pembangunan, dan proses pembangunan biasanya sangat mudah. Antaranya, beberapa alatan penting termasuk: 1.1GoCloudGoCloud ialah a

Ciri-ciri cemerlang ialah "sokongan data besar-besaran" dan "teknologi perolehan pantas". Gudang data ialah persekitaran data berstruktur untuk sistem sokongan keputusan dan sumber data aplikasi analisis dalam talian, dan pangkalan data adalah teras kepada keseluruhan persekitaran gudang data, di mana data disimpan dan menyediakan sokongan untuk mendapatkan semula data, ia adalah luar biasa; Ia dicirikan oleh sokongan untuk data besar-besaran dan teknologi mendapatkan semula pantas.

Dengan perkembangan pesat Internet dan data besar, semakin banyak syarikat mula menggunakan gudang data sebagai infrastruktur penting untuk menyokong pembangunan perniagaan. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, PHP secara beransur-ansur menjadi pilihan pertama untuk banyak perusahaan dan organisasi Jadi bagaimana untuk mengintegrasikan PHP dengan gudang data? 1. Gambaran Keseluruhan Gudang Data Gudang data merujuk kepada sistem penyimpanan data berskala besar yang dibina dengan tema sebagai teras dan mengikut model data dan seni bina data tertentu. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kelajuan capaian data dan kecekapan pertanyaan

Tahun 2023 ialah tahun krisis ekonomi dan risiko iklim yang semakin meningkat, jadi keperluan untuk cerapan terdorong data untuk memacu kecekapan, daya tahan dan inisiatif utama lain akan menjadi keutamaan bagi perniagaan pada tahun 2023. Banyak perniagaan telah cuba menggunakan analisis lanjutan dan kecerdasan buatan untuk memenuhi keperluan ini. Kini, mereka mesti menukar bukti konsep kepada pulangan pelaburan. Banyak perniagaan membuat kemajuan besar, melabur banyak bakat dan perisian yang betul. Walau bagaimanapun, banyak projek AI dan analitik perusahaan gagal kerana mereka tidak mempunyai teknologi asas yang sesuai untuk menyokong AI dan beban kerja analitik lanjutan. Sesetengah perniagaan bergantung pada sistem perkakasan warisan yang lapuk, manakala yang lain terhalang oleh isu kos dan kawalan yang datang dengan memanfaatkan awan awam. Kebanyakan syarikat

Cara menggunakan Java untuk membangunkan aplikasi gudang data berasaskan Hive Pengenalan: Dalam era data besar hari ini, gudang data ialah alat penting untuk perusahaan menyimpan dan memproses data besar-besaran. Hive, sebagai ahli ekosistem Hadoop, menyediakan penyelesaian gudang data. Artikel ini bertujuan untuk memperkenalkan cara menggunakan Java untuk membangunkan aplikasi gudang data berasaskan Hive dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Persediaan Sebelum memulakan, kita perlu memastikan perkara berikut: pasang Hadoop dan Hive dan pastikan ia berjalan dengan betul
