SQL Server Analysis Services (SSAS)で学ぶOLAPとデータキューブの設計・クエリ

企業のデータ分析のニーズが高まる中、大量のデータを効率的に集計・分析する手法として OLAP（Online Analytical Processing） が注目されています。

Microsoftの SQL Server Analysis Services（SSAS） は、OLAPキューブを活用したデータ分析のための強力なツールです。

本記事では、SSASを使用してOLAPキューブを設計し、クエリ言語 MDX（Multidimensional Expressions） を使ってデータを取得する方法について詳しく解説します。

SQL Server Analysis Services (SSAS)とは？
OLAPとデータキューブの基本概念
1. OLAPとは？
2. データキューブとは？
SQL Server Analysis Services (SSAS) の基本
1. SSASの種類
2. SSASの基本的なアーキテクチャ
OLAPキューブの設計
MDXによるOLAPキューブのクエリ
1. MDXの基本構文
2. よく使うMDX関数
演習問題と解答例
まとめ

SQL Server Analysis Services (SSAS)とは？

SQL Server Analysis Services (SSAS) は、Microsoft SQL Server に統合された分析サービスの一つで、主に以下の2つの機能を提供します。

OLAP (Online Analytical Processing) 機能：多次元データの分析を可能にする。
データマイニング機能：機械学習的なアプローチでデータを分析し、パターンを抽出し、予測を行う。

OLAPとデータキューブの基本概念

OLAPとは？

OLAP（Online Analytical Processing）は、多次元データの集計や分析を高速に行うための手法です。

OLAPの主な特徴は以下の通りです。

多次元分析：データを複数の視点（例：時間・地域・製品）で分析可能
高速な集計：データキューブにより事前に計算された集計結果を利用
柔軟なクエリ：ビジネスインテリジェンス（BI）ツールと連携し、動的に分析可能

データキューブとは？

データキューブ（OLAPキューブ）は、OLAPシステムで利用されるデータモデルで、複数の ディメンション（次元） と メジャー（指標） を持ちます。

ディメンション（Dimensions）: データを分類するための軸（例：日付、地域、製品カテゴリ）
メジャー（Measures）: 数値データ（例：売上、利益、注文数）

SQL Server Analysis Services (SSAS) の基本

SSASの種類

SSASには、2つの主要なモードがあります。

Multidimensional Mode（多次元モード）
- OLAPキューブを作成し、MDXを使用してクエリを実行
Tabular Mode（表形式モード）
- 列指向のデータストレージを使用し、DAX（Data Analysis Expressions）でクエリ

本記事では、多次元モード（OLAPキューブ）を扱います。

SSASの基本的なアーキテクチャ

SSASは以下のコンポーネントで構成されています。

データソース（Data Source）：SQL Serverやその他のデータベースからデータを取得
データソースビュー（Data Source View）：データのスキーマを定義
ディメンション（Dimension）：OLAP分析の軸となるデータ
キューブ（Cube）：集計データを格納し、MDXクエリでアクセス可能

OLAPキューブの設計

データモデルの定義

OLAPキューブを設計する際、データモデルを定義する必要があります。以下の例では 売上分析 を目的としたデータモデルを考えます。

ディメンション
- Time（時間）
- Product（製品）
- Region（地域）
メジャー
- SalesAmount（売上金額）
- OrderCount（注文数）

SSASでのキューブ作成手順

SQL Server Data Tools (SSDT) を開く
新しい SSAS プロジェクトを作成
データソースを設定（SQL Server のデータベースを指定）
データソースビューを作成（テーブルの関連付け）
ディメンションを定義（時間・製品・地域）
メジャーを追加（売上金額・注文数）
キューブを処理しデプロイ

MDXによるOLAPキューブのクエリ

MDXの基本構文

MDX（Multidimensional Expressions）は、OLAPキューブのデータを取得するためのクエリ言語です。

基本的なMDXクエリ

SELECT 
  { [Measures].[SalesAmount], [Measures].[OrderCount] } ON COLUMNS,
  { [Time].[2024], [Time].[2023] } ON ROWS
FROM [SalesCube]
WHERE [Region].[Japan]

このクエリは、日本の SalesCube から 2023年と2024年の売上金額と注文数を取得します。

よく使うMDX関数

MDX関数	説明	使用例
SUM()	合計を計算	SUM([Time].[All], [Measures].[SalesAmount])
AVG()	平均を計算	AVG([Time].[All], [Measures].[SalesAmount])
TOPCOUNT()	上位N件を取得	TOPCOUNT([Product].[All], 5, [Measures].[SalesAmount])

演習問題と解答例

演習問題1

以下の条件に合致するMDXクエリを作成してください。

キューブ SalesCube からデータを取得
列に SalesAmount と OrderCount を表示
行に 2023年と 2024年のデータを表示
Product の Laptop のデータに限定

解答例

SELECT 
  { [Measures].[SalesAmount], [Measures].[OrderCount] } ON COLUMNS,
  { [Time].[2024], [Time].[2023] } ON ROWS
FROM [SalesCube]
WHERE [Product].[Laptop]

演習問題2

SalesCube から 地域ごとの売上トップ3 を取得するMDXクエリを作成してください。

解答例

SELECT 
  { [Measures].[SalesAmount] } ON COLUMNS,
  TOPCOUNT([Region].[All].Children, 3, [Measures].[SalesAmount]) ON ROWS
FROM [SalesCube]

まとめ

SSASを使用すると、OLAPキューブを設計し、多次元データを分析できる
MDXを使うことで、柔軟なクエリを記述し、高速な分析が可能
実際のビジネスデータをモデル化し、適切なディメンションとメジャーを定義することが重要

SSASを活用すれば、SQL Serverでのデータ分析の幅が広がります。ぜひ実践してみてください！