【摘要】
        基于 sql 语句做多维分析，应该是很常见了，但需要写 sql，就把多维分析的适用人群减少了大半。为了更多的人能体验到多维分析带来的便利，语义孕育而生。不用了解复杂的 sql 语法，也不用知道数据库里错综复杂的数据结构、表间关系，轻松驾驭多维分析。
        想知道多维分析有了语义保驾护航，会产生哪些奇妙的变化吗？不妨去乾学院看看：当多维分析碰到预定义语义，一定能给您带来惊喜！

在《给一句 SQL 就能做多维分析》中我们介绍了润乾报表可以基于一句 SQL 来做数据库数据分析，今天我们来继续说道说道，看看下面这个例子：

这个分析数据集来自回款单，由回款单 ID，回款日期，金额，销售 ID 四个字段组成。

对应的 sql 为：select 回款单 ID, 回款日期, 金额, 销售 ID from 回款单

下图左边的报表就是按照销售 ID 这个维度分组，对回款金额进行汇总分析的结果：

多维分析就是这么简单，写一条 sql 语句，拖拖拽拽就出炉了。像上面这个例子，如果列名是英文的，需要显示中文名，可以修改 sql 语句，通过 as 给每个字段取别名；如果分析结果显示的是销售 ID，希望显示销售名字，可以修改一下 sql，回款表 left join 雇员表就能解决！相信看过了《给一句 SQL 就能做多维分析》，对这些小技巧一定都记忆犹新。

但是，这样就完美了吗？你的多维分析就止步这里了吗？当然不能，我来帮你分析一下：

1，as 确实能解决列名亲民显示的目的，但如果数据库里的字段全是英文的呢？这是有可能的，而且是大大可能的，那每个 sql，就需要你吭哧吭哧挨个写 as，是不是不太爽？而且同一个列名，在不同的 sql 里可能会取不同的别名，感觉是不是乱糟糟的？

2，通过 left join 跟代码表关联，就可以不通过 ID，直接通过名称分组汇总，但试想一下，如果名字有同名的，如何分开统计呢？再想想，和代码表关联，总要知道两表之间的亲戚关系吧，这对前端分析人员要求是不是过分了点？

所以啊，如果只是简单的，个别的数据库数据分析，写个 sql 能搞定也就作罢了，但现实往往给我们提出了更高的要求，那如何迎战呢？这就是我们今天要给大家隆重介绍的多维分析中的元数据和字典，简单来说，就是基于预先定义好的语义层来进行多维分析，前端分析人员不需要了解，只管拖就行。我们先来体验一把：

还是从回款单里取数：

分析数据集直接显示别名“销售”，而不是“销售 ID”，查询语句并未因此而变复杂！

继续往下看，如何将分析结果中的销售 ID 显示为销售名称？

销售列点【显示值】菜单，选择销售的代码表

销售 ID 秒变成大名：

如果只想看部分销售的回款情况呢？销售列点【数据过滤】菜单，设置过滤条件：

下拉菜单直接显示销售名字，而不是 ID, 过滤结果如下：

大家是不是发现，整个过程，都没有修改查询语句，而且我们分析的数据集里也没有出现销售姓名列，这就是预定义语义层的功劳，这样是不是让前端分析人员轻便了不少？下面我们就来介绍一下如何让前端分析人员用上多维分析的语义层：

第一步：打开元数据层设计器，系统菜单下选择【数据源】，配置好数据源并连接，连接之前，当然要保证所连接数据源已启动哦。

演示数据用的是润乾自带的 dqldemo 数据库，所以该数据库不用配置，通过【服务 - 启动示例数据库】菜单启动数据库后，在上图所示对话框中直接连接就 OK 了。

第二步：创建元数据文件

文件菜单栏下选择【新建】，选择元数据：

系统菜单下选择【导入数据库表】，选中需要的物理表，导入表结构：

给导入的表设置主键，给字段设置别名，这样就可以直接用别名写查询语句，而不用重复用 as 了：

给维字段设置更直观的维名，这样页面显示值下拉列表显示会更友好：

制作好的元数据文件保存为后缀为 lmd 的文件。

第三步，定义字典文件

打开前一步做好的元数据文件，系统菜单下选择【生成字典】，一个字典文件就自动生成了。

在字典文件里设置雇员的显示列字段，销售名字就可以用于分析结果和过滤条件的下拉显示：

制作好的字典文件保存为后缀为 dct 的文件。

到此，语义层定义就做完了，下面就是如何把语义文件部署到我们的应用中，能在页面上玩转起来！如果你还没有自己的应用，那可以直接在润乾报表内置的 demo 应用里直接发布，过程很简单，一起了解一下：

第一步，启动 DQL 服务

因为有了元数据文件，所以需要有 DQLServer 服务器来进行语义的解析，点击【** 服务 - 启动 DQL 服务】** 菜单，在随后弹出的 DQL 服务器控制台中启动 DQL 服务即可：

当然，如果你用的是你自己的数据库，此刻数据库保持启动状态是必须的哈！

细心的读者可能已经发现，DQL 这个词在界面中出现过多次，它到底是什么东西吗？嗯，现在先不去管它，用起来再说，以后我们还会有专门文章来讲到底什么是 DQL，以及为什么会出现它。

第二步，发布

通过【服务 - 发布并浏览 DQL 分组分析】菜单打开发布对话框，选择前面制作好的元数据文件和字典文件：

点击【发布】按钮，后台程序会自动启动内置的 tomcat 服务，并打开分组分析页面：

点击数据集，编辑一条最简单的查询语句，正如我们开篇所演示的，就可以开始语义多维分析的美妙之旅啦！

是不是感觉内置环境的发布相当简单？但如果有了自己的应用，元数据文件和字典文件的部署还是需要进一步深入学习，并根据需求灵活处理的，有兴趣深挖的，可以按以下路线去探探——

元数据文件需要部署到 DQLServer 服务器，如果您希望部署独立的 DQLServer，可以到《分析教程》中查看关于 DQL 服务器部署集成的专题；

字典文件是部署到 web 应用目录下，并在发布分析控件的页面里通过 JS API 去灵活设置，关于这部分的介绍，可以到《分析教程》JS API 相关主题中查看。

    关于有语义的多维分析，今天我们就先唠五毛钱的，有木有觉得，虽然语义层需要预先定义，还需要部署服务，但却是一劳永逸的，管理井然有序，前端分析灵活方便。其实语义还能帮您做更多，要不要这么夸张？不信就赶紧下载亲自用用啰！