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基于mondrian的多维分析系统

發(fā)布時間:2024/9/27 windows 31 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 基于mondrian的多维分析系统 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.


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0 術語與約束

1) ?Extraction-Transformation-Loading 是對OLTP數(shù)據(jù)進行抽取,轉(zhuǎn)換,裝載的過程(以下皆簡稱ETL)

2) 文檔的說明均按照ETL→DW→CUBE→presentation

1 ETL相關

1.1維度表

1.1.1時間維度

1) 說明:該維度記錄了每天的時間,粒度最高精確到日,并可分周,月,年等粒度.

2) 對應表:tbl_dimdate

3) 對應過程: pro_supportdw_dimdate

4) 是否公用:是

5) 說明:此維度可建Hierarchy(層),見下圖:

1.1.2設備維度

1) 說明:該維度記錄了的設備信息. 并可分品牌,機型等粒度.

2) 對應表: tbl_dimdevice

3) 對應過程: pro_supportdw_dimdevice

4) 是否公用:否

5) 說明:此維度可建Hierarchy(層),見下圖:

?

?

1.1.3地域維度

1) 說明:該維度記錄了的地域信息. 并可分國家,省,區(qū)等粒度.

2) 對應表: tbl_dimgeography

3) 對應過程: 無,必要時手動加入地區(qū)數(shù)據(jù)

4) 是否公用:否

5) 說明:此維度無Hierarchy(層) ,見下圖:

?

1.1.4分辨率維度

1) 說明:該維度記錄了分辨率的信息.

2) 對應表: tbl_dimresolution

3) 對應過程: pro_supportdw_dimresolution

4) 是否公用:否

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.5操作系統(tǒng)維度

1) 說明:該維度記錄了的操作系統(tǒng)的信息.

2) 對應表: tbl_dimos

3) 對應過程: pro_supportdw_dimos

4) 是否公用:否

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.6網(wǎng)絡類型維度

1) 說明:該維度記錄了網(wǎng)絡類型的信息.

2) 對應表: tbl_dimnetworktype

3) 對應過程: 無,手動維護數(shù)據(jù)

4) 是否公用:否

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.7運營商維度

1) 說明:該維度記錄了運營商類型的信息.

2) 對應表: tbl_dimoperator

3) 對應過程: 無,手動維護數(shù)據(jù)

4) 是否公用:否

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.8系統(tǒng)維度

1) 說明:該維度記錄了的系統(tǒng)(類似項目 market[市場],桌面[LAU])信息)的信息.

2) 對應表: tbl_dimsystem

3) 對應過程: 無,手動維護數(shù)據(jù)

4) 是否公用:是

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.9包維度

1) 說明:該維度記錄了包的信息.

2) 對應表: tbl_cms_apk_package_ref

3) 對應過程: 無,手動維護數(shù)據(jù),來源于tbl_cms_apk_package(需做數(shù)據(jù)同步)

4) 是否公用:是

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.10廠商維度

1) 說明:該維度記錄了廠商的信息.

2) 對應表: tbl_user

3) 對應過程: 無

4) 是否公用:是

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.11系統(tǒng)版本維度

1) 說明:該維度記錄了系統(tǒng)的版本信息.

2) 對應表: tbl_dimappversion

3) 對應過程: pro_supportdw_dimappversion

4) 是否公用:是

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.12廣告資源維度

1) 說明:該維度記錄了資源或則廣告的信息.

2) 對應表: tbl_dimresource

3) 對應過程: 無,手動維護數(shù)據(jù),來源于tbl_resource (需做數(shù)據(jù)同步)

4) 是否公用: 否,廣告資源模型獨有

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.13廣告資源區(qū)分維度

1) 說明:該維度記錄了資源或廣告區(qū)分的信息.

2) 對應表: tbl_dimadres_type

3) 對應過程: 無,手動維護數(shù)據(jù)

4) 是否公用: 否,廣告資源模型獨有

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.14廣告資源新舊區(qū)分維度

1) 說明:該維度記錄了資源或廣告區(qū)分的信息.

2) 對應表: tbl_dimnewold

3) 對應過程: 無,手動維護數(shù)據(jù)

4) 是否公用: 否,廣告資源模型獨有

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.15系統(tǒng)類型維度

1) 說明:該維度記錄了系統(tǒng)子類型(類似airpush類型,uubao類型)的信息

2) 對應表: tbl_dimsystemtype

3) 對應過程: 無,手動維護數(shù)據(jù)

4) 是否公用: 否,廣告資源模型獨有

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

1.1.16系統(tǒng)來源維度

1) 說明:該維度記錄了系統(tǒng)的來源類型(來源類似廣告資源,人工采編)的信息

2) 對應表: tbl_dimresourcetype

3) 對應過程: 無,手動維護數(shù)據(jù)

4) 是否公用: 否,廣告資源模型獨有

5) 說明:此維度無Hierarchy(層),僅有Level(級別)

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1.2事實表與measure(度量)

1.2.1 Market事實表與measure(度量)

1.2.1.1 market事實表

1) ?TBL_FACTMARKET 該表為market事實表,含有的指標有新增,獨立用戶,啟動次數(shù),留存等.維度精確到IMEI

2) ?TBL_FACTMARKET_FIN該表為維度精確到APK_ID

1.2.1.2 market measure(度量)

1) 新增: Market新增用戶數(shù)量統(tǒng)計

2) 獨立: Market獨立用戶數(shù)量統(tǒng)計

3) 啟動: Market啟動量統(tǒng)計

4) 隔1天market用戶留存,此為postUpdate

5) 隔7天market用戶留存,此為postUpdate

6) 隔15天market用戶留存,此為postUpdate

7) 隔21天market用戶留存,此為postUpdate

8) 隔30天market用戶留存,此為postUpdate

9) 周留存率

10) 月留存率

1.2.2 廣告資源事實表與measure(度量)

1.2.2.1 廣告資源事實表

1) ?TBL_FACTADRES該表為廣告資源事實表,含有的指標有接收,閱讀,下載,下載完成,安裝等.維度精確到IMEI

2) ?TBL_FACTADRES_FIN該表為廣告資源事實表,含有的指標有,閱讀,點擊,下載,下載完成,安裝等.維度精確到APK_ID

1.2.2.2 廣告資源measure(度量)

1) 接收: 廣告資源的接收量統(tǒng)計

2) 閱讀量: 廣告資源的閱讀量統(tǒng)計

3) 下載量: 廣告資源的下載量統(tǒng)計

4) 下載完成量: 廣告資源的下載完成量統(tǒng)計

5) 安裝量: 廣告資源的安裝量統(tǒng)計

1.3 ETL

1.3.1 Market模型

1) pro_supportdw_factmarketmarket2.0以上事實表抽取

2) pro_support_oldfactmarketmarket1.2版本事實表抽取(含airpush)

3) pro_supportdw_loadfactmarketmarket事實表抽取匯總(聚合至apk_id維度)

4) pro_supportdw_preservemarket2.0留存抽取 (此為PostUpdate)

1.3.2 廣告資源模型

1) pro_supportdw_factadres 廣告資源事實表抽取

1.3.3 廠商模型

1)? pro_supportdw_loadaggrmarket 此為market模型和廣告資源模型的匯集,維度到apk_id

1.4 ETL調(diào)度

1.4.1 維度表job

1) ?Job對應過程:pro_supportDW_Dim_jobs

2)? 包含維度表過程如下:

pro_supportdw_dimdevice(sysdate);--設備維度(設計品牌機型)

pro_supportdw_dimos(sysdate); ?--操作系統(tǒng)維度

pro_supportdw_dimresolution(SYSDATE);--分辨率維度

pro_new_user_install(SYSDATE); --新用戶信息,AdRes對照新舊用戶時用

pro_supportdw_dimresource;? ---- 新加廣告維度數(shù)據(jù)更新

1.4.2 事實表job

1.4.2.1 market job

1) ?market Job對應過程: PRO_Support_Market_JOBs

2)? 包含事實表表過程如下:

pro_supportdw_factmarket

pro_support_oldfactmarket

pro_supportdw_loadfactmarket

1.4.2.2 廣告資源 job

1) 此job包含在廠商job中

1.4.2.3 廠商job

1) 廠商Job對應過程: pro_support_adres_agg_jobs

2) 包含事實表表過程如下:

pro_supportdw_factadres

pro_supportdw_loadaggrmarket

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2 Cube相關

2.1 Cube介紹

2.1.1 cube說明

An?OLAPcube?is an?array?of data understood in termsof its 0 or more dimensions.

Cube是一個多維數(shù)據(jù)模型的簡稱.

2.1.1 cube相關術語

1)多維數(shù)據(jù)集: 多維數(shù)據(jù)集是聯(lián)機分析處理 (OLAP) 中的主要對象,是一項可對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行快速訪問的技術.多維數(shù)據(jù)集是一個數(shù)據(jù)集合,通常從數(shù)據(jù)倉庫的子集構造,并組織和匯總成一個由一組維度和度量值定義的多維結(jié)構.

2)維度: 是多維數(shù)據(jù)集的結(jié)構性特性.它們是事實數(shù)據(jù)表中用來描述數(shù)據(jù)的分類的有組織層次結(jié)構(級別).這些分類和級別描述了一些相似的成員集合,用戶將基于這些成員集合進行分析.

3.度量值: 在多維數(shù)據(jù)集中,度量值是一組值,這些值基于多維數(shù)據(jù)集的事實數(shù)據(jù)表中的一列,而且通常為數(shù)字.此外,度量值是所分析的多維數(shù)據(jù)集的中心值.即,度量值是最終用戶瀏覽多維數(shù)據(jù)集時重點查看的數(shù)字數(shù)據(jù).您所選擇的度量值取決于最終用戶所請求的信息類型.一些常見的度量值有 sales、cost、expenditures 和 production count 等.

4)元數(shù)據(jù): 不同 OLAP 組件中的數(shù)據(jù)和應用程序的結(jié)構模型.元數(shù)據(jù)描述 OLTP 數(shù)據(jù)庫中的表、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市中的多維數(shù)據(jù)集這類對象,還記錄哪些應用程序引用不同的記錄塊.

5)級別: 級別是維度層次結(jié)構的一個元素.級別描述了數(shù)據(jù)的層次結(jié)構,從數(shù)據(jù)的最高(匯總程度最大)級別直到最低(最詳細)級別.

6)數(shù)據(jù)挖掘: 數(shù)據(jù)挖掘使您得以定義包含分組和預測規(guī)則的模型,以便應用于關系數(shù)據(jù)庫或多維 OLAP 數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù).之后,這些預測模型便可用于自動執(zhí)行復雜的數(shù)據(jù)分析,以找出幫助識別新機會并選擇有獲勝把握的機會的趨勢.

7)多維: ?OLAP (MOLAP): MOLAP 存儲模式使得分區(qū)的聚合和其源數(shù)據(jù)的復本以多維結(jié)構存儲在分析服務器計算機上.根據(jù)分區(qū)聚合的百分比和設計,MOLAP 存儲模式為達到最快查詢響應時間提供了潛在可能性.總而言之,MOLAP 更加適合于頻繁使用的多維數(shù)據(jù)集中的分區(qū)和對快速查詢響應的需要.

8)關系: OLAP (ROLAP): ROLAP 存儲模式使得分區(qū)的聚合存儲在關系數(shù)據(jù)庫的表(在分區(qū)數(shù)據(jù)源中指定)中.但是,可為分區(qū)數(shù)據(jù)使用 ROLAP 存儲模式,而不在關系數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建聚合.

9)混合: ?OLAP (HOLAP): HOLAP 存儲模式結(jié)合了 MOLAP 和 ROLAP 二者的特性.

10)粒度: 數(shù)據(jù)匯總的層次或深度.

11)聚合|聚集: 聚合是預先計算好的數(shù)據(jù)匯總,由于在問題提出之前已經(jīng)準備了答案,聚合可以改進查詢響應時間.

12)切塊: 由多個維的多個成員限定的分區(qū)數(shù)據(jù),稱為一個切塊.

13)切片: 由一個維的一個成員限定的分區(qū)數(shù)據(jù),稱為一個切片.

14)數(shù)據(jù)鉆取: 最終用戶從常規(guī)多維數(shù)據(jù)集、虛擬多維數(shù)據(jù)集或鏈接多維數(shù)據(jù)集中選擇單個單元,并從該單元的源數(shù)據(jù)中檢索結(jié)果集以獲得更詳細的信息,這個操作過程就是數(shù)據(jù)鉆取.

備注: Mondrian 是基于ROLAP的

2.2 Pentaho工具說明

2.2.1 mondrian

Mondrianis an OLAP (online analytical processing) engine written in Java.

Java寫的OLAP引擎.

2.2.2 schema workbench

TheMondrian Schema Workbench is a designer interface that allows you to create andtest Mondrian OLAP cube schemas visually.

SchemaWorkbench是一個圖形化工具,可以定義MondrianOLAP cube的模式..

2.2.3 biserver

PentahoBI Server?which functions as a web based report management system,application integration server and lightweight workflow engine (actionsequences.) It is designed to be easily integrated into any business processes.

PentahoBI服務器,提供Cube的展示和訪問.

2.2.4 schema

多維分析模式xml代碼,見如下截圖:

2.3 Pentaho部署

2.3.1 數(shù)據(jù)源配置

2.2.2 administration-console

1) 雙擊 D:\ProgramFiles\biserver-ce-4.5.0-stable\biserver-ce\start-pentaho.bat

2) 雙擊 D:\ProgramFiles\biserver-ce-4.5.0-stable\administration-console\start-pac.bat

3) 輸入localhost:8099(或則IP地址) 配置數(shù)據(jù)源

2.3.2 schema workbench

點擊schemaworkbench里的connection選項

2.3.2 發(fā)布

1) schema workbench里打開cube對應的xml文件.點擊發(fā)布至biserver里.

2.3.2 訪問

1) 輸入http://localhost:8080/pentaho/Home

2) 點擊New Analysis → Cube名稱(如AdRes)

3) 進入如下Cube展示頁面.

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于mondrian的多维分析系统的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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