本文綜合描述ssas庫的處理的幾種方案，並簡單介紹各種方案的應用場景。
環境約定：sql server 2008
示例庫：adventure works dw
方式一：直接在專案中process
這種方法在開發階段和測試階段是經常使用的。
如圖這種處理方式通常是第一次的全量處理，如果ssas庫猶更新的話會提示先部署。
可以看到在出現的process介面中處理的級別是database。
同時也可以直接點選cube(或者是挖掘結構)單獨處理它們：
如果是處理cube的話也會有很多種方式：
同時維度也是可以單獨處理的：
還有，分割槽也是可以單獨處理的（如果存在分割槽的話），不過就不是在solution介面了，而是得開啟cube設計檢視，然後點分割槽：
關於處理增量的選項，在ssas庫剛部署好的時候是沒有的，只有在處理過一次ssas庫之後這個處理選項才會存在。
這個方法是最基本的方法，畢竟ssas庫本身誕生於此。適用於開發和測試階段及生產和開發不是隔離，對安全要求不是很高的情況。
方式二：在ssis包中process
這個方法的優點是定義很方便。
在bids中直接新建專案，選擇商業智慧型下的整合服務專案：
裡面有乙個模組式專門用來處理ssas庫。
可以看到在每乙個模組中可以分別定義都處理什麼內容。
通常，都是先處理維度，然後再處理cube的。
同樣，在這裡可以自己設計增量方案。如果定義好了增量方案的話，按照這種方案走的bi方案就成型了。最後需要做的就是，將ssis包部署到整合服務上，然後設定好job和schedule。
關於cube的增量處理方案，可以參考我的這篇文章：bi筆記之---增量方式處理多維資料集
這種方法應該算是微軟產品線中最標準的方法。適用範圍很廣。
方式三：**中process
**的處理方式雖然比較複雜，但還是比較靈活的，主要還是呼叫amo物件來實現。
這裡只簡單介紹如何處理database級別的邏輯。（通過列舉amo下的server物件的各子物件可以很簡單的定義每個ssas物件的處理）
server _server = new server();
_server.connect("localhost");
database _db = _server.databases["adventure works dw 2008"];
//generate xmla command.
_server.capturexml = true;
//process command.
_db.process();
_server.capturexml = false;
//out put xmla.
foreach (string item in _server.capturelog)
console.writeline("processing");
//execute
xmlaresultcollection _result = _server.executecapturelog(true,true);
console.writeline("process finished");
//out put result
foreach (xmlaresult r in _result) }
console.writeline("finished");
console.readline();
[2011-03-26補充]：另附powershel
l版的process
[void][reflection.assembly]::loadfile("c:\program files\microsoft sql server\100\sdk\assemblies\microsoft.analysisservices.dll")
$server=new-object microsoft.analysisservices.server
$server.connect("localhost")
$db=$server.databases.getbyname("adventure works dw 2008r2")
$server.capturexml=$true
$db.process()
$server.capturexml=$false
write-output "processing..."
$result = $server.executecapturelog($true,$true)
foreach ($r in $result)
}write-out
put "done"
留意**的_server.capturexml部分，由於我們要處理的是database，所以直接列舉到database的時候直接呼叫process方法，其相關的xmla指令就會儲存在_server的capturelog屬性中。**的第乙個foreach就是現實生成的xmla命令的部分。
bi筆記之--- ssas部署的幾種方式
中關於如何以ascmd.exe部署ssas庫的描述。
通過**能處理的ssas粒度很細，參看本文中截圖中的add analysis services object可以看到能列舉到的都有哪些物件，另外通過下列**，也可以把這些物件都列舉出來：
server _server = new server();
_server.connect("localhost");
foreach (database _db in _server.databases) }
foreach (cubedimension _dm in _cube.dimensions) }
} 以下是執行結果：
可以看出乙個ssas庫基本上是這樣乙個結構：
上圖省略了挖掘結構中的相應部分。
實際處理 cube的時候，就可以在列舉的過程中，加入自己的邏輯來判斷這個ssas物件是否需要被處理，如果需要被處理的話，呼叫其process方法就可以。
通過這種方法也可以間接的實現一種增量方案，不過需要資料倉儲端實體設計上的一些配合，具體方案已經超出本文範圍，但將在後續內容提到。
BI筆記之 合理處理SSAS資料庫的幾點建議
今天又有朋友遇到ssas資料庫處理速度慢的情況，主要是由於資料聚合量確實很大，每次處理都要超過三十分鐘，有沒有什麼方法能讓處理的時間少一些呢？從事bi工作有七個年頭了，這樣類似的問題絕對可以排在職業圈內top 10的faq當中。這樣的問題往往都略有複雜，在此根據遇到過的一些場景，羅列一些自己的經驗。...
Linux筆記之動態庫
動態庫 動態鏈結庫是程式執行時載入的庫，當動態鏈結庫正確安裝後，所有的程式都可以使用動態庫來執行程式。動態鏈結庫是目標檔案的集合。動態鏈結庫的名稱有別名，真名和鏈結名。別名由乙個字首lib，然後是庫的名字，再加上乙個字尾 so 構成。真名是動態鏈結庫的真實名稱，一般總是在別名的基礎上加上乙個小版本號...
個人筆記之python庫安裝
執行平台 windows python版本 python3.x python的庫安裝主要有兩種，第一種比較簡單，可以使用pip,優於我的電腦上安裝了python的多個版本，目前常用的是python3，為了避免混亂，我對程式python改名為python37，如此，如下命令 例如 python37 m...