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。

<??http://www.2cto.com/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">vcD4KPHA+TW9uZHJpYW4gzqq/zbuntsvM4bmp0ru49tPD09qy6dGvtcRBUEk8L3A+CjxwPtLyzqq1vcS/x7DOqta5LLKiw7vT0NK7uPbNqNPDtcTTw9PaT0xBULLp0a+1xEFQSSzS8rTLTW9uZHJpYW7M4bmpwcvL/Mu909C1xEFQSS48L3A+CjxwPr6hudzI57TLLNK7uPazo8q508NKREJDtcTIy72rzazR+beiz9bL/LrcyuzPpC6yu82s1q60pr321NrT2sv8yrnTw7XEysdNRFiy6dGv0+/R1Cy2+LfHU1FMPC9wPgo8cD7PwsPmtcRqYXZhxqy2ztW5yr7By8jnus7BrL3Ttb1Nb25kcmlhbizIu7rz1rTQ0NK7uPay6dGvLNfuuvO08tOhveG5+zwvcD4KPHByZSBjbGFzcz0="brush:sql;"> 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

/*

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