Die November CTP des SLQ Server 2008 R2 steht seit einiger Zeit zum Download bereit und bietet zahlreiche neue Features. In diesem Artikel sollen die zahlreichen Neuerungen, die die Reporting Services erhalten haben, beschrieben werden. Wir beschränken uns auf die Features, die unmittelbar mit der Entwicklung der Berichte zu tun haben und lassen die Änderungen, die bezüglich der erweiterten Sharepoint Integration vorhanden sind, außen vor. Der Report Manager hat ein neues Äußeres bekommen und der Report Builder steht jetzt in Version 3.0 zur Verfügung, die auch benötigt wird, um mit den neuen Features arbeiten zu können:

Freigegebene Data Sets

Genau wie freigegebene Datenquellen, die in jedem größerem Projekt verwendet werden, um Änderungen an der Datenquelle an zentraler Stelle zu realisieren, können jetzt auch Data Sets freigegeben werden und in einem geeigneten Ordner auf dem Server zu speichern. Freigegebene Data Sets können von allen Berichten verwendet werden, so können Sie z.B. für einen Parameter, der in mehreren Berichten vorkommt, ein Data Set anpassen, dieses freigeben und es dann auch in den anderen Berichten verwenden.
Mit dem Report Builder können Sie alle freigegebenen Data Sets auf dem Server verwenden, mit dem BIDS hingegen können Sie nur die freigegebenen Data Sets ihres Projekts verwenden.

Report Part Gallery

Seit der November CTP ist es möglich Teile eines Berichts zu veröffentlichen. Diese Report Parts können dann in anderen Berichten verwendet werden. Im Gegensatz zu den freigegebenen Data Sets, können Report Parts in einem neuen Bericht weiter angepasst werden, ohne dass die Vorlage davon beeinflusst wird. Ein Report Part wird sozusagen ein normales Berichtselement im neuen Report. Falls das Original aktualisiert wurde, wird Ihnen dies mitgeteilt, damit Sie Ihre verwendeten Elemente aktualisieren können.
Beim Hinzufügen eines Report Parts werden automatisch die zugehörigen Data Sets und Datenquellen mit angelegt.
Report Parts können sowohl mit dem BIDS, als auch mit dem Report Builder erstellt werden. Sie können aber zurzeit nur mit dem Report Builder verwendet werden, indem Sie einfach per Drag&Drop aus der Report Part Gallery in den Bericht gezogen werden.

Folgende Elemente stehen zur Verfügung:

• Charts
• Tabellen, Matrizen und Listen
• Messgeräte
• Maps
• Bilder
• Rectangles

Neue Berichtselemente zur Datenvisualisierung

Die neuen Berichtselemente sind speziell konzipiert worden, um in Tabellen und Matrizen eingesetzt zu werden.

Sparklines und Data Bars

Sparklines und Data Bars sind einfache Charts, die nur die wesentlichen Elemente beinhalten und gänzlich auf Legenden, Achsen und Beschriftungen verzichten. Sie werden in erster Linie in Tabellen und Matrizen verwendet, um viel Information auf möglichst geringem Raum zu repräsentieren.
Typischerweise zeigen Data Bars nur einen Wert pro Zeile an, um den Vergleich der Werte untereinander zu vereinfachen:

Im Gegensatz zu den Sparklines, die normalerweise den zeitlichen Verlauf wiederspiegeln:

Bei den Sparklines wäre noch anzumerken, dass sie nur in Gruppen- und nicht in Detailzeilen verwendet werden können.

Indikatoren

Indikatoren werden verwendet, um den Status eines Wertes auf den ersten Blick erkennen zu können. Sie werden häufig in Tabellen und Matrizen eingesetzt. Ein Indikator ist ein vereinfachtes Messgerät und kann auch in eben dieses umgewandelt werden. Sie können Trends anhand von Pfeilen, Abstimmungen durch Sterne und Status durch Bilder wie z.B. der Ampel darstellen:

Erweiterungen der RDL Ausdruckssprache

Aggregationen von Aggregationen

In der aktuellen Version ist es endlich möglich Ausdrücke zu verwenden, die Aggregationen von Aggregationen bilden. Dadurch können Werte, wie z.B. der Durchschnitt der monatlichen Einnahmen gebildet werden.
=Avg(Sum(Fields!Reseller_Sales_Amount.Value, “Month”),”Year”)

OverallPageNumber und OverallTotalPages

Zeigt die Gesamtseitenzahl und die aktuelle Seitenzahl bezogen auf das gesamte Dokument. Im Gegensatz zu den schon bekannten Feldern PageNumber und TotalPages, die die Seitenzahlen abhängig von einer Sequenz angeben(die Seitenzahlen können durch ein PageBreak zurückgesetzt werden). Diese Eigenschaften können nur im Seitenkopf oder –fuß verwendet werden.

RenderFormat

Eine weitere neue, in meinen Augen sehr nützliche Eigenschaft, ist die Globale RenderFormat. Zum Einen kann der Name durch Globals!RenderFormat.Name ermittelt werden und zum Anderen, mit der Expression =Globals!RenderFormat.IsInteractive, ob es sich um ein interaktives Ausgabeformat handelt.

Durch die Möglichkeit das Ausgabeformat zu ermitteln ergeben sich ganz neue Gestaltungsmöglichkeiten. So können für ein Excel-Export z.B. Spalten einer Tabelle ein- oder ausgeblendet werden. Es können Abhängig vom Ausgabeformat komplett unterschiedliche Elemente angezeigt werden.
Bei nicht interaktiven Formaten können, durch den Drilldown versteckte Elemente, sichtbar gemacht werden.

PageName

Endlich können Excelsheets einer Excel-Datei mit Namen versehen werden. Dafür müssen Sie einfach den PageName angeben. Wenn Sie den PageName dynamisch vergeben und den Gruppennamen verwenden für den ein PageBreak existiert, bekommt jedes Excelsheet den Namen der Gruppe.

Mit der Eigenschaft PageBreak/Disabled kann z.B., abhängig vom RenderFormat, der Seitenumbruch deaktiviert werden.

Maps

Was man in früheren Versionen der Reporting Services von Drittanbietern kaufen musste, wurde in der aktuellen Version integriert. Dieses neue Berichtselement dient zur Visualisierung von Daten abhängig von ihrer geographischen Lage. Es stehen eine Vielzahl von Karten in der Kartengalerie zur Verfügung (zurzeit, wohl aus rechtlichen Gründen, nur Karten der USA). Falls Sie eine andere Karte benötigen, können auch ESRI-Shapefiles oder SQL Spatial Datentypen verwendet werden. Sie können hinter Ihre Karte noch eine Bing Karte legen, um die Darstellung noch etwas aufzuwerten. Folgende Kartenvisualisierungen stehen zur Verfügung:

• Basic Map (Basis Karte) – Es werden einfach nur Gebiete angezeigt. So können z.B. Ihre Verkaufsgebiete angezeigt werden.
• Color Analytical Map (Farbanalytische Karte) – Informationen werden durch Farbvariationen hervorgehoben. Z.B. werden die Verkaufszahlen pro Gebiet farblich gekennzeichnet.
• Bubble Map (Blasen Karte) – Informationen werden durch die Größe der Blasen angezeigt. Die Blasen liegen zentriert in den zugehörigen Gebieten.

Report Viewer

Der neue Report Viewer verwendet AJAX für die Seitennavigation und die Interaktivität. So wird beim Öffnen eines Drilldowns die aktuelle Scrollposition beibehalten.
Das Aussehen wurde angepasst und optimiert, um mehr Platz für den Bericht zu haben.

Wir konnten natürlich nur einen kurzen Überblick über die neuen Features der Reporting Services des SQL Server 2008 R2 geben und werden daher in den nächsten Blogeinträgen gezielt und detailliert einzelne der oben genannten Features beschreiben.

“Das beste MDX ist das, das man nicht schreibt” (über den Buschfunk: Mosha Pasumansky)

Aber wer kommt denn auf die Idee, dass dieses Zitat wortwörtlich zu nehmen ist?

Ich sah mich mit einer Kundendimension von 172.000 Kunden konfrontiert, die etwa 200 Vertretern zugeordnet waren. Ergebnis der Abfrage sollten die Kunden sein, die in einem gewissen Monat keine Umsätze, dafür aber im Rest des Jahres Umsätze erzielt hatten. Übersetzt in den AdventureWorks Cube, wobei der Vertreter hier durch die Dimension “Produkt” ersetzt wird, sah die Abfrage zuerst so aus:

WITH

MEMBER
UmsatzDezember03
AS

(

    [Measures].[Internet Sales Amount]

    ,STRTOMEMBER(‘[Date].[Calendar].[Month].&[2003]&[12]‘, CONSTRAINED)

)

SET Kunden AS

EXCEPT(EXISTS

(NONEMPTY([Customer].[Customer].[Customer].MEMBERS

        ,[Measures].[Internet Sales Amount])

        ,[Product].[Product Categories].[Category].&[1])

,NONEMPTY([Customer].[Customer].[Customer].MEMBERS

    ,UmsatzDezember03))

SELECT

{

    [Measures].[Internet Sales Amount]

} ON 0,

{

    Kunden

} ON 1 FROM [Adventure Works]

WHERE [Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2003]

Um der besseren Lesbarkeit willen erstellte ich das berechnete MEMBER UmsatzDezember03 um das – zugegeben etwas komplizierte – Kundenset zu filtern.

Die ursprüngliche Abfrage (nicht das Beispiel hier) benötigte 45 Sekunden, was bei einer so kleinen Dimension von 172.000 Membern nicht akzeptabel war. Query-Tuning war also unumgänglich.

Nehmen wir uns des Beispiels oben an: Diese Abfrage – mit “MDX Studio” auf dem AdventureWorks Cube ausgeführt – berechnete 44.240 Zellen und benötigte 2,6 Sekunden für die Ausführung.

Mosha’s Befehl zur Sparsamkeit gehorchend, verzichtete ich auf das Hilfsmember und brachte den Ausdruck für UmsatzDezember03 direkt in das Kundenset.

WITH

SET Customers AS

EXCEPT(

    EXISTS(NONEMPTY([Customer].[Customer].[Customer].MEMBERS

                ,[Measures].[Internet Sales Amount])

        ,[Product].[Product Categories].[Category].&[1])

,NONEMPTY([Customer].[Customer].[Customer].MEMBERS

    ,(

    [Measures].[Internet Sales Amount]

    ,STRTOMEMBER(‘[Date].[Calendar].[Month].&[2003]&[12]‘, CONSTRAINED)

)))

SELECT

{

    [Measures].[Internet Sales Amount]

} ON 0,

{

    Customers

} ON 1 FROM [Adventure Works]

WHERE [Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2003]

Dies führte zu einer Berechnung von nur 7.272 Zellen, benötigte aber immer noch 2,6 Sekunden für die Ausführung. Nachdem ich mir auch das CONSTRAINED Flag in der STRTOMEMBER Funktion erspart hatte, lag die Ausführungszeit bei 0,6 Sekunden.

Was war passiert? Offensichtlich führte das Einfügen des berechneten Members UmsatzDezember03 dazu, das die Berechnung für den Term NONEMPTY([Customer].[Customer].[Customer].MEMBERS,UmsatzDezember03) für jedes einzelne Member der Kundendimension ausgeführt wurde – d.h. je mehr Member in der Dimension enthalten sind, desto langsamer wird die Abfrage.

Darüber hinaus ist festzustellen, dass das CONSTRAINED Flag die Query ebenfalls verlangsamt – was uns zu dem Schluss führt, das Mosha’s Zitat tatsächlich wortwörtlich zu nehmen ist. Allein das Einsparen der Worte “MEMBER, AS, STRTOMEMBER und CONSTRAINED” führt in obigem Beispiel zu einer Beschleunigung der Abfrage von 500% und zu einer 86%-igen Reduktion der berechneten Zellen.

In den Analysis Services 2008 tritt dieses Problem nicht mehr auf. “Hilfsmember” können hier ohne Scham verwendet werden. Beide auf einem SQL Server 2008 ausgeführten Abfragen berechneten nur die nötigen 7.272 Zellen.