OLAP的学习与实例搭建

来源：互联网发布：多功能计时器软件编辑：程序博客网时间：2024/04/28 12:53

http://blog.csdn.net/qzp1991/article/details/44016959

OLAP的学习与实例搭建

理论准备工作：

一. OLAP

1.什么是OLAP

OLAP（On-LineAnalysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作，侧重于对管理人员的决策支持，可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求，并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果，辅助决策。

2.相关概念

（1）维

是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性集合构成一个维（如时间维、地理维等）。

（2）级别（Level）

人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（如时间维：日期、月份、季度、年）。即维的级别。

（3）成员（Member）

维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。

（4）度量（Measure）

多维数组的取值，如“某年某月某日的工资”。

（5）钻取（Drill-up和Drill-down）

改变维的层次，变化分析的粒度。Drill-up是将低层次的数据概括到高层次的汇总数据或者说是减少维度；drill-up则是相反，是将汇总的数据深入到细节，或说是增加新维。

（6）切片和切面

是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。

（7）旋转

是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）

（8）星型模式

由事实表和维表组成，事实表包括所有分析维度的外键和一个度量，维表对应于各个分析的角度，它除了主键以外还包含描述和分类信息。

（9）雪花模式

有时候，维表的定义会变得复杂，例如对产品维，既要按产品种类进行划分，对某些特殊商品，又要另外进行品牌划分，商品品牌和产品种类划分方法并不一样。因此，单张维表不是理想的解决方案，可以采用以下方式，这种数据模型称为雪花模型。

二. Mondrian的学习

2.1 Mondrian的架构

1) 底层数据库

2) 存储层 数据库部分（数据仓库）的建立

将原有的底层数据库转化为一个星型模型或雪花模型的过程

3) 维度层 schema文件 (关键部分)

将存储层的数据仓库转化为一个schema文件，通过schema-workbench或者手写完成，至此就可以通过MDX来对多维数据库进行访问。

4) 展示层 编写jsp文件用于展示它位于展示层由Jpivot提供展示

JPivot 是Mondrian的表现层TagLib,

Jpivot完全基于JSP+TagLib;

JPivot另外一个可能使人不惯的地方是它完全基于taglib而不是大家熟悉的MVC模式。

但它可以很方便的将多维数据展示给最终用户。

下面是官网提供的Mondrian体系架构图，可以清晰的看出整个项目由底层数据库，存储层的数据仓库，维度层的schema文件和展示层组成。

Mondrian 为客户端提供一个用于查询的API

因为到目前为止,并没有一个通用的用于OLAP查询的API,因此Mondrian提供了它私有的API.

尽管如此,一个常使用JDBC的人将同样发现它很熟悉.不同之处仅在于它使用的是MDX查询语言,而非SQL

下面的java片段展示了如何连接到Mondrian,然后执行一个查询,最后打印结果

[java] view plaincopy
importmondrian.olap.*;   
import java.io.PrintWriter;   
  
   Connectionconnection = DriverManager.getConnection("Provider=mondrian;"    
   +"Jdbc=jdbc:odbc:MondrianFoodMart;"+"Catalog=/WEB-INF/FoodMart.xml;",null,false);   
   Query query =connection.parseQuery("SELECT {[Measures].[Unit Sales], [Measures].[StoreSales]} on columns," +" {[Product].children} on rows "  
   +"FROM[Sales] " +"WHERE ([Time].[1997].[Q1], [Store].[CA].[SanFrancisco])");   
  
   Result result =connection.execute(query);   
   result.print(newPrintWriter(System.out));  

与JDBC类似,一个Connection由DriverManager创建,Query对象类似于JDBC的Statement,它通过传递一个MDX语句来创建.Result对象类似于JDBC的ResultSet,只不过它里面保存的是多维数据。

您可以通过查看Mondrian帮助文档里的javadoc来获取更多关于Mondrian API的资料

2.2准备开发工具及环境

本测试需要的环境：

操作系统：Windows 7;

Web服务器：tomcat6.0;

关系数据库：mysql;

开发工具：myeclipse;

相关驱动：mysql-connector-java-3.1.12-bin.jar

（1）配置jdk和tomcat环境变量

（2）建立底层数据库

[sql] view plaincopy
/*  
  
NavicatMySQL Data Transfer  
  
SourceServer         : localhost_3306  
  
SourceServer Version : 50096  
  
SourceHost           : localhost:3306  
  
SourceDatabase       : accessinfo  
  
TargetServer Type    : MYSQL  
  
TargetServer Version : 50096  
  
FileEncoding         : 65001  
  
Date:2015-03-02 11:36:40  
  
*/  
  
SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0;  
  
------------------------------  
  
-- Tablestructure for `dim_ip`  
  
------------------------------  
  
DROPTABLE IF EXISTS `dim_ip`;  
  
CREATETABLE `dim_ip` (  
  
  `id` smallint(6) NOT NULL auto_increment,  
  
  `dip` varchar(255) default NULL,  
  
  PRIMARY KEY (`id`)  
  
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=latin1;  
  
------------------------------  
  
--Records of dim_ip  
  
------------------------------  
  
INSERTINTO `dim_ip` VALUES ('1', '61.183.248.218');  
  
INSERTINTO `dim_ip` VALUES ('2', '61.144.207.115');  
  
------------------------------  
  
-- Tablestructure for `dim_site`  
  
------------------------------  
  
DROPTABLE IF EXISTS `dim_site`;  
  
CREATETABLE `dim_site` (  
  
  `id` smallint(6) NOT NULL auto_increment,  
  
  `dSiteID` int(11) default NULL,  
  
  PRIMARY KEY (`id`)  
  
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=latin1;  
  
------------------------------  
  
--Records of dim_site  
  
------------------------------  
  
INSERTINTO `dim_site` VALUES ('1', '542');  
  
INSERTINTO `dim_site` VALUES ('2', '548');  
  
INSERTINTO `dim_site` VALUES ('3', '543');  
  
INSERTINTO `dim_site` VALUES ('4', '552');  
  
INSERTINTO `dim_site` VALUES ('5', '551');  
  
INSERTINTO `dim_site` VALUES ('6', '549');  
  
------------------------------  
  
-- Tablestructure for `dim_time`  
  
------------------------------  
  
DROPTABLE IF EXISTS `dim_time`;  
  
CREATETABLE `dim_time` (  
  
  `id` smallint(6) NOT NULL auto_increment,  
  
  `signinTime` varchar(10) NOT NULL default '',  
  
  PRIMARY KEY (`id`)  
  
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=latin1;  
  
-- ----------------------------  
  
--Records of dim_time  
  
------------------------------  
  
INSERTINTO `dim_time` VALUES ('1', '2015-3-1');  
  
INSERTINTO `dim_time` VALUES ('2', '2015-2-28');  
  
INSERTINTO `dim_time` VALUES ('3', '2015-2-17');  
  
INSERTINTO `dim_time` VALUES ('4', '2015-2-19');  
  
INSERTINTO `dim_time` VALUES ('5', '2015-2-11');  
  
------------------------------  
  
-- Tablestructure for `fact_logs`  
  
------------------------------  
  
DROPTABLE IF EXISTS `fact_logs`;  
  
CREATETABLE `fact_logs` (  
  
  `fID` varchar(20) NOT NULL default '',  
  
  `fSiteID` varchar(20) default NULL,  
  
  `fTime` varchar(10) default NULL,  
  
  `fIP` varchar(20) default NULL,  
  
  `fCount` int(11) default NULL,  
  
  PRIMARY KEY (`fID`)  
  
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;  
  
-- ----------------------------  
  
--Records of fact_logs  
  
------------------------------  
  
INSERTINTO `fact_logs` VALUES ('1', '1', '4', '1', '87');  
  
INSERTINTO `fact_logs` VALUES ('10', '2', '5', '2', '14');  
  
INSERTINTO `fact_logs` VALUES ('2', '1', '4', '2', '128');  
  
INSERTINTO `fact_logs` VALUES ('3', '3', '4', '1', '5');  
  
INSERTINTO `fact_logs` VALUES ('4', '4', '4', '2', '4');  
  
INSERTINTO `fact_logs` VALUES ('5', '5', '4', '2', '5');  
  
INSERTINTO `fact_logs` VALUES ('6', '6', '4', '2', '3');  
  
INSERTINTO `fact_logs` VALUES ('7', '2', '4', '2', '4');  
  
INSERTINTO `fact_logs` VALUES ('8', '5', '5', '2', '15');  
  
INSERT INTO `fact_logs` VALUES ('9','6', '5', '2', '13');

分析一个访问日志的事实表，有三个维度，站点、 IP 地址、日期。事实表记录的。

其中fact_logs是事实表，dim_ip，dim_site，dim_time分别代表三个维度表。

（3）定义模式

可以使用schema-workbench生成AccessInfo.xml 将他复制到E:\apache-tomcat-7.0.40\webapps\mondrian\WEB-INF\queries

[html] view plaincopy
<Schema name="Access record warehouse">  
  <DimensiontypeDimensiontype="StandardDimension" visible="true" name="AccessTime">  
    <HierarchyvisibleHierarchyvisible="true" hasAll="true" allMemberName="AllTime" primaryKey="id">  
      <TablenameTablename="dim_time" alias="">  
      </Table>  
      <Level name="Sign Time"visible="true" table="dim_time"column="signinTime" internalType="String"uniqueMembers="true">  
      </Level>  
    </Hierarchy>  
  </Dimension>  
  <DimensiontypeDimensiontype="StandardDimension" visible="true" name="WebsiteNum">  
    <HierarchyvisibleHierarchyvisible="true" hasAll="true" allMemberName="AllSite" primaryKey="id">  
      <TablenameTablename="dim_site" alias="">  
      </Table>  
      <LevelnameLevelname="Sign Site" visible="true" table="dim_site"column="dSiteID" internalType="int"uniqueMembers="false">  
      </Level>  
    </Hierarchy>  
  </Dimension>  
  <DimensiontypeDimensiontype="StandardDimension" visible="true" name="UserIP">  
    <HierarchyvisibleHierarchyvisible="true" hasAll="true" allMemberName="AllIP" primaryKey="id">  
      <TablenameTablename="dim_ip" alias="">  
      </Table>  
      <LevelnameLevelname="Sign IP" visible="true" table="dim_ip"column="dip" type="String"uniqueMembers="false">  
      </Level>  
    </Hierarchy>  
  </Dimension>  
  <CubenameCubename="Access Analysis" visible="true"cache="true" enabled="true">  
    <TablenameTablename="fact_logs" alias="">  
    </Table>  
    <DimensionUsagesourceDimensionUsagesource="Access Time" name="Access Time"visible="true" foreignKey="fTime">  
   </DimensionUsage>  
    <DimensionUsagesourceDimensionUsagesource="Website Num" name="WebSite Num"visible="true" foreignKey="fSiteID">  
   </DimensionUsage>  
    <DimensionUsagesourceDimensionUsagesource="User IP" name="User IP" visible="true"foreignKey="fIP">  
   </DimensionUsage>  
    <MeasurenameMeasurename="Amount" column="fCount" datatype="Integer"aggregator="sum" visible="true">  
    </Measure>  
  </Cube>  
</Schema>  

（4）负责展示层的编写 AccessInfo.jsp 他位于E:\apache-tomcat-7.0.40\webapps\mondrian\WEB-INF\queries

[java] view plaincopy
<%@ page import="mondrian.olap.*"%>  
<%@ page session="true"contentType="text/html; charset=ISO-8859-1" %>  
<%@ tagliburi="http://www.tonbeller.com/jpivot" prefix="jp" %>  
<%@ taglib prefix="c"uri="http://java.sun.com/jstl/core" %>  
  
<jp:mondrianQuery id="query01"jdbcDriver="com.mysql.jdbc.Driver"jdbcUrl="jdbc:mysql://localhost/accessInfo"catalogUri="/WEB-INF/queries/AccessInfo.xml"  
jdbcUser="root"  jdbcPassword="root"  connectionPooling="false">  
  
select NON EMPTY {[Measures].[Amount]} ONCOLUMNS, NON EMPTY{([Access Time].[All Time], [Website Num].[All Site]) } ONROWS from [Access Analysis]   
where [User IP].[All IP].[61.144.207.115]  
  
</jp:mondrianQuery>  

其中度量Mesures是具体的日志访问量(Amount)，维度是Access Time,WebSite Num和User IP，展开和关闭All Time和All Site对应OLAP中的上钻和下钻操作，MDX中的where [UserIP].[61.144.207.115] 代表着一个切面，可以通过修改[User IP]下的值来获取不同切面下的time和site对应的日志访问量的值。

0 0