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Mondrian入门介绍之schema manager

2008-09-05 08:00:00作者: 来源:

摘要 ...

1 olap基本概念

  联机分析处理(On Line Analytical Proccessing,简称OLAP) 概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出。OLAP应用是目前数据仓库上的重要应用之一,是决策分析的关键。作为数据仓库最重要的多维分析工具,OLAP利用存储在数据仓库中的数据完成各种分析操作,并以直观易懂的形式将分析结果返回给决策人员。它的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求,技术核心是多维分析。OLAP具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点,从而使用户对大量复杂数据的分析变得轻松而高效,以利于迅速做出正确的判断,辅助决策。

  相比于传统的OLTP(联机事务处理),OLAP定义了多维模型的概念辅助分析操作。

  如图1所示,这是由三个维度构成的一个OLAP立方体,立方体中包含了满足条件的cell(子立方)值,这些cell里面包含了要分析的数据,称之为度量值。显而易见,一组三维坐标就唯一确定了一个子立方。下面介绍一下多位模型的基本概念:

  立方体:由维度构建出来的多维空间,包含了所有要分析的基础数据,所有的聚合数据操作都在立方体上进行。

  维度:就是观察数据的一种角度。在这个例子中,路线,源,时间都是维度,

  这三个维度构成了一个立方体空间。维度可以理解为立方体的一个轴。要注意的是有一个特殊的维度,即度量值维度。

  维度成员:构成维度的基本单位。对于时间维,它的成员分别是:第一季度、第二季度、第三季度、第四季度。

  层次:维度的层次结构,要注意的是存在两种层次:自然层次和用户自定义层次。对于时间维而言,(年、月、日)是它的一个层次,(年、季度、月)是它的另一个层次,一个维可以有多个层次,层次可以理解为单位数据聚合的一种路径。

  级别:级别组成层次。对于时间维的一个层次(年、月、日)而言,年是一个级别,月是一个级别,日是一个级别,显然这些级别是有父子关系的。

  度量值:要分析展示的数据,即指标。如图1中一个cell中包含了两个度量值:装箱数和截至时间,可以对其进行多维分析。

  事实表:存放度量值的表,同时存放了维表的外键。所有的分析用的数据最终都是来自与事实表。

  维表:一个维度对应一个或者多个维表。一个维度对应一个维表时数据的组织方式就是采用的星型模式,对应多个维表时就是采用雪花模式。雪花模式是对星型模式的规范化。简言之,维表是对维度的描述。

  除此之外,OLAP还定义了多维模型的查询语言MDX(MDX是微软发布的多维查询语言标准),它的语法与SQL有很多相似之处:

      select {[Measures].[Salary]} on columns,
  [Employee].[employeeId].members on rows from CubeTest

  对于这条语句,COLUMNS 和 ROWS都代表查询轴,其中COLS代表列轴,ROWS代表行轴。COLUMNS又可以写成0,ROWS又可以写成1,当只有两个查询轴时,可以理解为结果的展现格式是一个平坦二维表。这条语句的含义就是查询名字为CubeTest的立方体,列显示Measures维度的salary,行显示 Employee维度employeeId级别的所有成员,那么得出的结果就是employeeId所有成员的salary,也就是所有员工的薪酬。

  OLAP引擎实现了除多维数据展示外的所有数据分析功能:包括建立多维模型、解析MDX语句、返回分析结果。国外传统数据库厂商都推出了自己的 OLAP分析工具,微软发行了MDX语言标准,SQL SERVER Analysis Service是其商业化OLAP引擎。

  开源社区OLAP产品主要是Mondrian OLAP引擎。Mondrian是开源项目Pentaho的一部分,是一个用Java写成的OLAP引擎。它实现了MDX语言、XML解析、JOLAP规范。它从SQL和其它数据源读取数据并把数据聚集在内存缓存中,然后经过Java API用多维的方式对结果进行展示,同时可以不写SQL就能分析存储于SQL 数据库的庞大数据集,可以封装JDBC数据源并把数据以多维的方式展现出来。JPivot是Mondrian默认的表现层工具,它是一个JSP 自定制的标签库,可以绘制OLAP分析图表。用户可以执行典型的OLAP导航,如下钻、切片。JPivot使用Mondrian作为它的OLAP服务器但也支持XML/A数据源访问。它使用WCF (Web Component Framework)框架 ,基于XML/XSLT来渲染Web UI组件。

  Mondrian支持的数据库或数据仓库主要有:LucidDb、Oracle、 Access、Mysql、Sybase、Ingres、Postgres、Hypersonic、Teredata、

  Mondrian主要特点是对立方体进行了缓存,众所周知,缓存庞大的立方体对性能有很大的影响,但是Mondrian利用java语言的特点对这一点进行了很好的控制。其次由于Mondrian基于java语言,所以它能运行在不同的平台之上,这也是其流行的主要原因之一,例如花旗银行就在其数据仓库项目中用Mondrian作为它的OLAP引擎。Mondrian是开源项目,为开发人员和数据分析人员提供了深入研究OLAP技术的机会,同时这也为优化Mondrian总体性能提供了可能。

  3 Mondrian体系结构浅析

  3.1 Mondrian 总体结构

  整体的架构图将Mondrian分成了四个大部分Schema manager、Session Manager、Dimension Manager、Aggregate Manager,而实际上各个部分有着更为紧密的联系。对于Dimensional Layer、Star Layer和SQL Layer的划分,更多是处于总体逻辑分层的考虑,具体在源码中,逻辑分层的概念比较模糊。

  下面简单介绍下各个Manager的大致功能,在后续文章会分开详细介绍:

  1 Session Manager:最为重要的一个部分。接受MDX查询、解析MDX,返回结果。

  2 Schema Manager:与初始化紧密相关。主要是一些重要的数据结构如缓存池的构建以及多维模型的生成。

  3 Aggregate Manager:实现了对聚集表的管理。主要是对OLAP缓存的管理,属于性能优化的部分。

  4 Dimension Manager:维度的管理。实现多维模型中维度和关系数据库表中列的映射,在Schema Manager也有部分功能处理这些映射。

  3.2 Mondrian Schema Manager分析

  3.2.1 准备工作

  Mondrian的结果展示分为两种形式:一是利用jpivot展现层在web页面上展示,一种是调用Mondrian api在控制台显示。在分析Mondrian的过程中,后一种方式有利于对结果封装格式的研究以及程序的调试。所以采取后一种方式来对Mondrian进行分析。分析之前要做一些必要的准备工作。

  分析环境为:

  (1)Window2003

  (2)Tomcat5.0

  (3)mysql5.0.37

  (4)java 1.6.0

  (5)Mondrian3.0.3.11016

  1 正确配置Mondrian源码

  (1)在eclipse中构建一个空的java工程(Mondrian3.0工程);

  (2)将Mondrian3.0.3的源码压缩包解压,将其内容全部拷贝到Mondrian3.0工 程中;

  (3)在工程属性中指定源代码目录为src/main;

  (4)ant运行build.xml文件的prepare,parser,generate.resources,def四个目标过程, 按顺序运行;

  (5)将mondrian.war发布包中的WEB-INF/lib中的jar包全部拷贝到Mondrian3.0.工程的lib目录中;

  (6)根据提示的异常导入必要的jar包文件;

  在这个过程中需要注意的是:最后执行ant完成对工程进行清理处理;如果一切正常,之后则不需要用mondrian.jar文件,可以依此为标准检测是否构建成功。

  2 数据库建表

  在数据库中建立如下三张表:

      create table tb_employee(employee_id int,
  employee_name int
  )
  create table tb_time(time_id int,
  time_year int,
  time_month int)
  create table tb_salary(employee_id int,
  time_id int,
  salary int)

  

插入适当的数据。

  3 编写Schema文件test.xml

  在利用Mondrian进行多维分析过程中需要十分注意Schema文件的编写。Schema文件是对数据库中表的多维模型定义,所以有些选项要和数据库中表的定义保持一致,更为重要的是Schema文件的设计的好坏直接影响到多维查询的效率,Mondrian在schema文件定义的过程中提供了很多配置选项,可以对多维查询进行优化。下面是基于数据库表的一个test.xml:

  在test.xml中定义了一个名为CubeTest的立方体,这个立方体对应的事实表是tb_salary,定义了两个维度Employee 和Time,这两个维度分别有一个层次,对应的维度表分别是tb_employee和tb_time,employeeid层次有一个级别,而time层次有两个级别。在事实表中用employeeid和timeid连接到这两个维表。

  4 编写测试类

  可以构建一个简单的查询与结果输出:

  控制台输出的结果应为:

     

Mondrian入门介绍之schemamanager

  5 测试类的流程

  从测试类可以看出Mondrian的api的确与Jdbc有很多相似之处,从构建查询到输出结果主要完成四个步骤:

  (1) 初始化Connection,初始化时传入必要的参数。getConnection(str)中的str就是连接字符串,指定了数据库参数和jdbc驱动。

  (2) 生成一个String对象,用来保存MDX查询语句。

  (3) 生成一个Query对象,用来查询结果。

  (4) 生成一个Result对象,用来保存结果。

  其中Connection,Query,Result对象均是Mondrian自定义类型。

  3.2.2 Schema Manager

  1Connection初始化与Rolapschema

  测试类的第一个步骤初始化了Connection对象,Connection对象提供了Mondrian的入口,Connection对象有一个十分重要的成员变量schema,Connection初始化的大部分工作其实是在完成schema的初始化。在整体架构中,Connection初始化属于Session Manager的范畴,而Schema的初始化由Schema Manager专门完成。Connection对象中含有Schema对象,这也是Session Manager和Schema

  Manager存在紧密联系的原因。图5是初始化一个connection的时序图:

  Connection在Mondrian中定义为接口类型,RolapConnection实现了Connection接口,完成了实际初始化的过程。图6展示了类RolapConnection的部分方法和全部属性:

  RolapConnection其中的一些属性与schema有很大的关联。datasource指定了连接数据源,如果在连接字符串里定义了 jdbc参数,该属性可以为空。catalogUrl是test.xml的路径,schema的初始化是围绕xml文件展开的。schemaReader 为其他对象提供了获取schema内部信息的渠道。

  RolapConnection的初始化最终会调用第二个构造方法。如果其schema参数为空,那么会调用 RolapSchema.Pool.instance.get()方法,从这里开始,系统流程从Session Manager部分转到Schema Manger部分。Pool是RoalpSchema的内部类,Pool类利用Singleton模式维护了一个schema池,这样对于不同的 connection,如果它们所用的xml文件是一样的,那么只用生成一个schema实例就可以满足需要,当xml文件很大时,shema池可以提高初始化效率。

  Mondrian提供了两种方式从schema池中取schema对象,一种是基于关键字的,一种是基于内容检查的。关键字key主要包含是 xml文件路径、文件名和数据库连接参数,当采用这种方式时,schema池便是key与schema对象的映射,用key来访问schema对象。这一映射用java语言中的软引用技术实现和垃圾收集器之间的交互,最大限度上的利用内存同时又不影响垃圾收集过程。但是存在一个问题,那就是不同的key对应的xml文件的内容可能是一样的:可能同一个xml文件放在不同的路径下,也可能是xml文件名字不同但内容是一样的,在这种情况下,不同的key对应相同的schema对象,出现了对象冗余。基于内容检查的获取方式可以解决这一问题,它的实现思想是,用两个key来对应一个schema对象,一个 key与上述的key完全一样,另一个key是对xml内容用md5加密后的字符串,取schema对象时,先将xml内容用md5加密,用得到字符串和映射中的所有key比较,如果字符串与映射中的某个key相同,说明对于该xml文件内容,映射中存在相应的schema对象,直接取就可以了,如果映射中没有一个key满足要求,说明该xml内容是第一次初始化,那么初始化对应的schema对象,并添加两个映射:key与schema对象的映射和 md5字符串与schema对象的映射。在这里key与schema对象的映射并不是多余的,因为md5字符串可能为空。

  两种访问schema池的方法各有优劣,在实际应用中很难估计所使用的xml文件内容有多少是完全相同的。如果xml内容各不相同,第二种方式的效率反而会很低,不仅浪费了时间,而且还浪费了空间。基于内容检查方式Mondrian默认设置是关闭的,可以根据实际应用情况进行配置。

  2 schema对象的初始化

  schema对象的初始化是SchemaManager的主要功能。显然,当初始化第一个连接访问schema池的时候,schema池是空的,这个时候就涉及到schema对象的初始化,即对于一个xml文件,建立与之对应的schema对象,并把该schema对象放到schema池里面去。图7是shema对象初始化的时序图,较之connection初始化的时序图,更为详细了描述了schema部分的初始化过程。

  类图中列出了一个schema对象的主要属性和主要的初始化方法。结合时序图和类图,可以分析出schema初始化的大致流程:

  (1) RolapSchema的六参构造方法调用RolapSchema的四参构造方法,在Rolap四参构造方法中,初始化了 internalConnection,主要是设置了internalConnection的datasource属性,如前面所述,datasource传递进来时可以为空,在初始化internalConnection时,如果传递进来的datasource为空,会根据传递进来的jdbc参数构造一个datasource,这个datasource至关重要,在生成数据库方言的时候要用到。此外,构造方法还初始化了几个重要的映射:如立方体名到立方体的映射、共享层次到阅读器的映射、共享层次名到层次的映射,当然此时的映射都为空。最后构造方法初始化了一个 aggTableManager对象,用来管理聚集表。

  (2) RoalpSchema六参构造方法调用RolapSchema的成员函数Load(String,String)。 Load(String,String)函数的主要作用是解析xml文件,以及将多维模型转换为MondrianDef定义的对象。 Load(String,String)函数使用了EigenBase包,EigenBase是一个开源的数据管理系统,函数里面用EigenBase提供的xml解析器来解析xml文件。同时函数中利用apache提供的common包建立了虚拟文件系统,正是这个虚拟文件系统实现了不同的xml文件读取方式:比如从本地文件中读取或者从http协议读取。EigenBase为xml的解析提供了一套api,解析的方式是嵌套进行的。Mondrian中与EigenBase xml parser交互的类是MondrianDef,这个类用内部类的方式定义了所有的多维概念,解析过程中,xml节点转化为多维对象并建立彼此之间的联系。这些对象都被包含在xmlSchema对象之中。需要注意的是,MondrianDef定义的多维概念只能算做一种中间过渡的临时类型,因为此时只建立了立方体、维度、层次、级别、事实之间最基本的关系,没有考虑到数据的共享,函数的调用。

  (3) 在Load(String,String)方法中调用Load(MondrianDef.Schema)方法。Load(MondrianDef)方法主要做了两件事情:函数表对象的初始化,根据MondrianDef的多维对象生成最终的多维对象。在Load(MondrianDef.Schema)方法中初始化了RolapSchemaFunctionTable对象,RolapSchemaFunctionTable是RolapSchema的内部类,主要用来接收用户自定义函数的定义,这个自定义函数的定义来自与xml文件。调用RolapSchemaFunctionTable对象的 intialize()函数时,初始化所有函数的定义,同时定义所有函数的保留字。这里的所有函数包括BuildinFunTable、 GlobalFunTable、RolapSchemaRolapFunctionTable。

 

  生成函数表对象之后,再由xmlSchema对象包含的多维对象生成Mondrian最终使用的多维对象。这一过程通过初始化xml文件中定义的多维模型可能用到的参数,命名集,RolapCube类型的立方体和虚拟立方体来完成。

  RolapSchema对象维护了一个RolapStar(星型模式定义)池,当初始化一个立方体时,访问这个RolapStar池,参数是这个立方体对应的事实表名。

  如果存在对应的RolapStar对象,那么直接设置立方体的star域,如果不存在,则生成一个新RolapStar对象再设置。当生成新的 RolapStar对象时,就会调用RoalpSchema对象的interConnection成员的datasource,根据这个 datasource去返回所连接的数据库的特征参数,为之后生成特定的sql语句做准备。

  在这里可以对RolapConnection、RolapSchema、RolapCube、RolapStar之间的关系做个小结:多个 connection可能对应一个schema,每个schema又有一个internalConnection,并且可能有多个cube,多个cube 可能对应一个star。Mondrian构造了很多对象池,这种做法提高了对内存有限空间的利用率。

  (4) 最后Load(String,String)方法调用aggTableManager.intialze()。聚集表管理器的初始化和星型模型有很大关系,同时它利用触发器机制对Mondrian.properties文件进行监听,Mondrian.properties中property值的改变能及时反映到聚集表管理器中,从而影响到聚集的动作。

  至此,一个schema的初始化过程全部完成,流程从Schema Manager重新转向Session Manager,Session Manager下一步将解析传入的MDX语句。从以上的分析可见,Session Manager是十分重要的一环,它与后面的Aggregate Manager、Dimensional Manager联系也十分紧密。初始化的工作为之后的多维分析操作奠定了牢固的基础。在Schema Manager部分,可以优化的地方不是很多,唯一可以能提高效率的地方便是xml文件的编写,设计高效的多维模式、灵活的运用Mondrian提供的配置参数有助于提高之后数据处理操作的效率。

  


(本文不涉密)
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