.
Rendelés (vevői rendeléseket tartalmazó tábla)
Szállítás (vevők által történt raktári kiszállításokat tartalmazó tábla
Vevő (vevők alap adatait tartalmazó tábla)
Készlet (raktárak aktuális készletadatait tartalmazó tábla)
Árfolyam (adott devizanemek napi árfolyamait tartalmazó tábla)
Rendelés tábla Rendelt mennyiség mezője
Termék tábla Méret mezője
Idő tábla Hónap mezője
Forgalom tábla ForgalomKulcs mezője, ami az elsődleges kulcs ebben a táblában
A projekt adatforrásában megnevezett adattárházban
A projekt nevével megegyező nevű Analysis Services adatbázisban
A projekt létrehozásakor megadott útvonalon található mappában
Szállítás (vevők által történt raktári kiszállításokat tartalmazó tábla)
Vevő (vevők alap adatait tartalmazó tábla)
Devizanem (adott devizanemeket tartalmazó tábla)
Raktár (raktárakat)
Az adattárházban mindig csak összegzett adatokat tárolunk
Az adattárház múltbéli adatokat tárol
Az adattárház az SQL Server Analysis Services szolgáltatásával tekinthető meg
Az adattárházba bekerült adatok rendszerint módusolnak
A csillag séma esetén egyetlen központi dimenziótáblánkhoz jellemzően több további dimenziótábla kapcsolódik
A hópehely séma esetén egyetlen központi dimenziótáblánk van, melyhez dimenziótáblák nem, csak ténytáblák kapcsolódnak
A csillag séma esetén egy központi dimenziótábálhoz kapcsolódnak a ténytáblák
Minta alapján megtervezett kocka alapján az adattárház szerkezeti előállítása és az idő dimenzió adatainak áttöltése a kockából az adattárházba
A Deploy parancs segítségével a kocka adatainak feltöltése az Analysis services adatbázisba
Az adattárház adatai alapján a kocka automatikus előállítása
A Deploy parancs a megtervezett kocka adatait az adattárházba viszi fel
A Deploy és Process parancs a megtervezett kocka adatait az Analysis Services adatbázisba viszi fel
A Deploy parancs automatikusan Process műveletet is végrehajthat megfelelő projekt beállítások mellett
A Deploy parancs csak a dimenziók adatait viszi fel az OLAP adatbázisba, a Process veszi fel a mértékcsoportokat és a kockát
Tetszőleges ténytáblákban szereplő mértékeket csoportosíthatjuk mértékcsoportba
Összetett hierarchiát alkotó mértékeket nevezzük mértékcsoportnak
A mértékcsoportot egy adott ténytáblából származó mértékek alkotják
SQL Server Business Intelligence Development Studio
SQL Server Management Studio
SQL Server Analysis Services
Az adatforrás nézetben SQL utasítással definiált virtuális tábla is szerepelhet
Az adatforrás nézetben két tábla között csak olyan kapcsolat építhető fel, amelyik az adatforrásban is létezett
Az adatforrás nézetben új számított mező csak a megnevezett lekérdezésként létrehozhatunk új táblába vehető fel
Az adatforrás nézetben tetszőleges táblába felvehetünk új számított mező
Egy adatforrás nézet több különböző adatforrás tábláit is magában foglalhatja
Egy Analysis Services projektben csak egyetlen adatforrás nézetet hozhatunk létre
Csak a dimenzió szerkezeti adatait: attribútumait és hierarchiát
Browser kartonlap csak a kockánál létezik, a dimenzió tervezésénél nem
A dimenzió szerkezeti adatait és az egyes attribútumok értékadatait is
Egy SQL Server adatbázis tárolt eljárása vagy nézete
Egy OLTP felépítésű SQL Server adatbázisa
Egy MS Access adatbázis adott lekérdezése
Egy adattárház felépítésű SQL Server adatbázis
A mértékcsoportok a kockától függetlenül önállóan tervezhető elemek
Egy kocka csak egy mértékcsoportot tartalmazhat, de abban több mérték is elhelyezhető
Egy kocka minimálisan egy dimenziót és egy mértékcsoportot tartalmaz
Egy mértékcsoportban minimálisan egy mértéknek szerepelnie kell
Egy mérték csak numerikus adatot tartalmazhat
Mérték csak az adatforrás nézetében szereplő mező lehet
KeyColumn=VevoKey, NameColumn=VevoNev, ValueColumn=VevoID
KeyColumn=VevoID, NameColumn=VevoNev, ValueColumn=VevoKey
KeyColumn=VevoKey, NameColumn=VevoID, ValueColumn=VevoNev
Az aggregátumok tervezésekor kijelöljük azokat a mezőket, amelyekre összesítéseket lehet végezni
Az aggregátumok tervezésekor kijelöljük azokat az attribútumkombinációkat, amelyekre az OLAP előre tárolja az összegzett értékeket
A hierarchiák szerepe az, hogy definiálja az egymással 1:N kapcsolatban álló attribútumokat
A hierarchiák szerepe az, hogy előre definiálja azokat az attribútum kapcsolatokat, amelyeket a felhasználó rendszerint együtt szeretne elemezni
A semi-additív aggregátumot az különbözteti meg az additív aggregátumtól, hogy az idő dimenzióra nem végez összesítést
Aggregátumokat csak hierarchiákra lehet definiálni az SSAS-ben
Mindig egy dimenzió és egy mértékcsoport kapcsolódását
Két tetszőleges objektum (dimenzió, mértékcsoport, mérték) kapcsolódását egymáshoz
Egy adott dimenziónak egy adott mértékcsoporttal vagy annak egy konkrét mértékével való kapcsolódását
Az idő dimenzió adatfeltöltését az Analysis Services automatikusan elvégzi
Az idő dimenziót nem kell feltölteni adatokkal. Ennek a táblának csak a szerkezetét kell definiálni az adattárházban
Az idő dimenzió feltöltését rendszeres időközönként el kell végezni az adattárházban SQL script vagy SSIS segítségével
A dimenzió adatforrása mindig csak egy Dim előtagú táblát tartalmazhat
A dimenzió adatforrása több táblát is tartalmazhat, de csak Dim előtagúakat
A dimenzó adatforrása tetszőleges előtagú táblákat tartalmazhat, többet is
A dimenzióhoz nem kötelező kulcsmezőt kijelölnünk
A dimenzió kulcsa mindig csak egy mezőből állhat
A dimenzió kulcsa egy vagy több mezőből állhat
Több különböző mértékcsoportba tartozó mértéket lehet vele egy SELECT utasításba rakni
Két vagy több dimenziót lehet egymással összekapcsolni a FORM opcióban
Akkor kell használnunk, ha egy adott mértékcsoportba tartozó két vagy több mértéket akarunk együtt belerakni a SELECT utasításba
Nem lehet M:N kapcsolatot létrehozni egy dimenzió és egy mértékcsoport között
A dimenzió tervezési nézetében
A Dimension Usage kartonlapon
Mértékeket és dimenziókat
Mértékcsoportokat és mértékeket
Mértékeket és számított mértékeket
Amikor egy ténytábla egy olyan dimenzió elsődleges kulcsát tartalmazza, amelyik dimenzióban szerepel idegen kulcsként egy olyan attribútum, ami egy másik dimenzióra mutat
Amikor két ténytábla között kell kapcsolatot létrehozni egy adott dimenzión keresztül
Amikor egy ténytáblában egy attribútum hivatkozik egy dimenzióra
A kocka mindig a régi adatokat mutatja - függetlenül a tárolási módtól
MOLAP tárolási módnál a kocka a régi adatokat mutatja, ROLAP és HOLAP esetén hibaüzenetet kaphatunk az inkonzisztencia miatt
A kocka automatikusan frissül, ezért mindig az aktuális adatokat mutatja az adattárházból
ROLAP esetén a kocka mindig az aktuális adatokat mutatja, de HOLAP és MOLAP esetén inkonzisztens lesz, ezért hibaüzenetet kapunk
[Measures].[Reseller Sales Amount]
Product.Subcategory.&(4)
Product.Category.Bikes
Product.Category.Members
A HOLAP a tételes adatokat relációs adatbázisban tárolja, míg a MOLAP az Analysis Services adatbázis kockájában
A HOLAP az összegzett adatokat relációs adatbázisban tárolja, míg a MOLAP az Analysis Services adatbázis kockájában
A HOLAP a tételes és az összegzett adatokat is az Analysis Services adatbázis kockájában tárolja, míg a MOLAP csak az összegzett adatokat tárolja a kockában
A dimenzió és a kocka tervező felületén a Translation kartonlapon
Csak a kocka tervező felületén lehet a Translation kartonlapon
Csak a dimenzió tervező felületén lehet a Translation kartonlapon
Hierarchiát
Dimenzó attribútumot
Attribútum tulajdonságadatát
Mértékcsoportot
Mértéket
A státusz indikátor mindig közlekedési lámpa, míg a trend indikátor egyéb vizuális jel is lehet (pl. standard nyíl)
A státusz indikátor mindig az idő dimenzió szerint egymás után következő adatok kapcsolatát mutatja, míg a trend indikátor egy statikus állapotot tükröz
A trend indikátor célszerűen az idő dimenzió szerint egymás után következő adatok kapcsolatát mutatja, míg a státusz indikátor az adott cellában lévő állapotot tükrözi
A státusz indikátor három értéket vehet fel (-1, 0, 1), míg a trend indikátor a -1 és +1 közötti tetszőleges értéket tartalmazhat
Execute SQL taszk
Script Task
Data Flow Task
Tetszőleges .NET programnyelv választható
Visual Basic .NET-ben
Visual Basic .NET vagy Visual C# .NET-ben
Lefuttatja az SSIS csomagot
Lefordítja az SSIS csomagot, és átmásolja a tartalmát a bin könyvtárba
A csomag tartalmát felpublikálja az Integration Services szerverre
A csomag tartalmát ellenőrzi
Ugyanazon az SQL Server adatbázisszerveren lévő két adatbázis közötti adatcserénél
DBF fájlok tartalmának bevitele SQL Server adatbázis tábláiba
T-SQL nyelven írt tárolt eljárás futtatása
SQL Server adatbázisból Excel fájl előállítása
Kettőt - mindkét célhelyhez külön
Elegendő egyet definiálni
Egyet sem kell megadni
A projekt adatforrásában megnevezett Integration Services szerveren
A prokjekt nevével megegyező nevű táblában az adatforrásként megadott adatbázisban
A projekt létrehozásakor megadott útvonalon található mappában
Connection Manager
Data Source
Data Source View
.dtsx
.dsv
.dts
.ssis
Kék
Sárga
Zöld
Legalább egy adatfolyam forrás és egy adatfolyam célhely tartozik hozzá
Legalább egy adatfolyam forrás, egy adatfolyam célhely és egy adatfolyam transzformáció tartozik hozzá
Legalább egy adatfolyam transzformáció és egy adatfolyam célhely tartozik hozzá
A konténer taszkjai közös változókat használhatnak
A konténer szerepe az, hogy a benne szereplő taszkok csak egymás után hajthatóak végre
A konténerben szereplő taszkok egy változóban megadott szám alapján ismétlődnek
A konténereben szereplő taszkokhoz közös eseménykezelő eljárást készíthetünk
Data Flow
Sort
Execute T-SQL Statement
Conditional Split
Multicast
Back Up Database
Data Flow taszk
Execute SQL taszk
Az összes adatkezelő taszk (Data Flow, Execute SQL, Bulk Insert)
Mindegyik taszkhoz, amelyik adatbázis alapú Connection Managert használ
Adatkezelő taszkhoz
Adatfolyam útvonalhoz
Adatfolyam transzformációhoz
Adatfolyam célhelyhez
Excel
Flat File
Raw File
Az első tárolt eljárást is végrehajt, a második csak egy adott SQL utasítást
Nincs különbség
Az első tetszőleges adatbázisra működtethető, a második csak az SQL Serverre
Az első taszkként definiálható, a második adatfolyam transzformációként
Data Flow taszkot kell felvenni egy Flat File forrás és egy Flat File célelemmel
Loop konténert kell használni, amiben rekordonként tudjuk átmásolni a fájl tartalmát
File System taszkot kell használni
Copy column
Send Mail
OLE DB Command
Transfer Database
Data Flow
Row Count
Egy adott fájl rekordjain lehet vele egyesével végighaladni
Egy adott fájl bájtjait lehet egyesével végig olvasni és feldolgozni
Adott mappában szereplő fájlokat lehet egyesével feldolgozni
Multicast
Merge
Merge Join
Union All
Quiz Review Timeline +
Our quizzes are rigorously reviewed, monitored and continuously updated by our expert board to maintain accuracy, relevance, and timeliness.