使用Mondrian+JPviot构建多维分析.doc

使用Mondrian+JPviot构建多维分析 技术领域 OLAP:online analytical processing(联机分析处理),实时的分析大量数据,其操作通常是只读的.Online意味着即使是大量的数据,系统对查询的响应也要足够快. OLAP使用一种技术叫做multimensional analysis(多维分析),关系数据库将数据存成行和列的形式,多维数据表包含轴和单元。 背景技术 Mondrian是基于 JAVA 的数据仓库引擎，是一个工具可以集成到 web 项目中是一个显示它处理结果的包含4层:表示层,计算层,聚集层,存储层表示层:指最终呈现在用户显示器上的,以及与用户之间的交互,有许多方法来展现多维数据,包括数据透视表,饼,柱,线状图. 计算层:分析,验证,执行MDX查询. 聚集层:一个聚集指内存中一组计算值(cell),这些值通过维列来限制.计算层发送单元请求,如果请求不在缓存中,或者不能通过旋转聚集导出的话,聚集层向存储层发送请求. 聚合层是一个数据缓冲层，从数据库来的单元数据，聚合后提供给计算层。聚合层的主要作用是提高系统的性能。 存储层:提供聚集单元数据和维表的成员,这些层可以不在同一机子上,但是计算和聚集层必须在同一台机子上. 三种需要存储的数据:1:事实数据2:聚集3:维 配置文件中的特定含义:1:cube(立方体):是维和量的集合 2:measure(量):一个具体的测量量 3:dimension(维):一个属性或者一系列属性,通过维可以将量分类 1.巧妙灵活的配置维度和度量。 在Schema（DDL）中，一个维度Dimension下面有一个或多个Hierarchy，每个Hierarchy下有一个或多个Level，这个Level就是你下钻或上卷的层次，其从上到下的书写顺序就是你钻取的顺序，在MDX中，有这样的语法： [维度].成员，[B5]就是一个成员，想看所有成员就用[维度].memebers，想看一个成员的子成员（也就是下一个Level上的成员），那么就[Employee].[B5].children。 维度在多维数据集（也就是Cube）中充当一条边（术语叫做轴，axis），Level就是其上的一种刻度（把这条边看成是一把尺子），比如Tme是一个维度，那么Year就是一种刻度，而其中的2008，2009就是成员，而Month是另一种刻度，1到12就是成员。 ?多维数据集可以看成是一个边不等长的空间体，拿三维来说，有x，y，z三个轴，这三个轴上都有点，叫做坐标，而三个属于不同轴的坐标可以确定几何空间中的一点，比如{x1,y1,z1}。在MDX这就叫一个元组。两个轴可以组成 一个片，就叫切片，三个轴就可以组成 一个 空间，叫切块。 与关系数据库类似，关系数据库中存在的是二维表，select出来的实际上也是个二维表，是一张或多张二维表组合然后抽取出来的新的二维表。而多维数据库也一样，本身其是一个多维数据集（Cube），通过MDX语句取出来的也是一个多维数据集。MDX的很多函数都是对集合（Set）操作并返回集合的写一个度量[Measure]，比如可以这样：Measure name=Salary column=SALARY aggregator=sum /。Mondrian支持的聚合函数有sum，count等。另外也可以自定义： CalculatedMember name=Avg Salary dimension=Measures formatString=Currency????? formula=[Measures].[Org Salary]/[Measures].[Number of Employees]/ 2.立体直观的展现数据 JPivot是一个JSP标签，但是其本身实现了一个MVC，Model层使用了装饰器模式对Mondrian的API进行了封装，设计的非常优雅MDX查询编辑器 使用Mondrian+JPviot构建多维分析 第 1 页 共 5 页