Snowflake对接SQL Server SSAS的ODBC/OLE驱动及高吞吐数据导入方案咨询

一、Snowflake接入SSAS的驱动支持情况 #

Snowflake官方提供了稳定成熟的原生ODBC驱动，完全支持SSAS（包括多维模型、表格模型）的直接数据接入，多个生产项目实测该驱动对接SSAS 2014/2019版本的兼容性、性能都符合生产要求，不需要额外中间转换组件。
官方目前没有提供原生OLE DB驱动，不过社区成熟的第三方OLE DB封装组件也可以实现对接，生产环境优先推荐用官方原生ODBC驱动，配置时直接在SSAS的数据源配置界面选择Snowflake ODBC数据源，填入实例、账号、虚拟仓库等信息即可完成连接。

二、SSAS 2014高吞吐大数据量导入方案 #

导出为文本文件（CSV、TSV等）并不是唯一的高吞吐实现方式，目前有3种落地性强的方案可选，各有适用场景：

• 文本文件导入：适合单次全量初始化场景，优势是写入速度快，缺点是需要额外做文件存储、传输、校验逻辑，不适合定时自动化调度的生产场景
• SSIS 2014中间管道方案：通过Snowflake ODBC驱动在SSIS中拉取数据，完成清洗转换后直接批量写入SSAS分区，性能和文本文件导入差距在10%以内，全链路可实现自动化调度，不需要人工处理文件，是大多数项目的首选方案
• SQL Server中间库中转方案：先把Snowflake的全量/增量数据同步到同版本的SQL Server库中，再通过SSAS原生的SQL Server数据源直连导入，适合本身就有SQL Server数据中台的场景，运维成本更低

三、升级路径参考建议 #

可以根据项目周期、业务需求分阶段推进：

• 短期（3个月内）：如果项目交付周期紧、暂时没有升级预算，可直接采用ODBC+SSIS的方案完成集成，足以支撑当前业务需求
• 中期（6-12个月）：建议优先将SSAS升级到2019或2022版本，新版本原生支持更多数据源对接能力，同时大数据量分区导入性能比2014版本提升至少30%，还能解决旧版本的很多已知bug
• 长期（1年以上）：如果业务数据分析需求增长快，可逐步将SSAS模型迁移到云原生分析服务，云服务和Snowflake的原生对接能力更强，弹性扩容能力也能更好支撑TB级以上的大数据量分析场景

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cosmin ioan