实践目标

         大数据时，可能被分割开存入多个数据库中以分摊计算量，这些数据库可能因为设计作用不同（比如是当期库和历史数）而导致其数据结构不一定完全相同。用元数据可以把它们统一映射成一个逻辑表，DQL Server将实时向各个分库发出SQL执行，取得结果数据再联合起来，给前端多维分析提供数据。

多版本迭代的项目数据

         一个长期运营的项目，数据结构会存在迭代现象。比如不再发生变动的历史数据用另外的数据库存储；又或者数据结构随业务发生了变动或更换了数据库，用新结构的数据库存储以后的数据。

        新版本数据结构的命名规则也可能变化，字段含义相同，但字段名不同。

        尽管不同版本存在着异名、异库的情况，但多个版本的数据仍然是一个整体，做多维分析时。要么通过ETL预先的把数据整理到一起；要么通过程序动态的汇总数据；基于DQL语义层的多库多维分析，采用后一种方案。

        下面是测试数据，来自历史库historyDb的ordershistory表/来自当前运营库orders的orders表，它们的订单数据范围不同，字段命名也不同:

用元数据规范多库不同版本的表

         一个元数据文件描述一个实体数据库，下面用orders.lmd描述orders库，用ordersHis.lmd描述historyDb库，订单表在两个库中的表名(orders/ordershistory)、字段名(如orderId/order_id)不相同，但在两个元数据中都规范成了相同的名称，比如订单ID(orderId/order_id)。

多库表元数据组合成一个DQL服务

         在DQL Server中，可以把上面两个元数据(多个同结构的元数据也行)部署成一个DQL服务。在{润乾报表根目录}/report/services/server.xml中通过设置mdb=”true”表明这是一个多库服务，raqsoftConfig是运行环境配置文件：

         raqsoftConfig.xml配置文件中配置两个实体数据库的JDBC连接ordersHisJDBC、ordersJDBC(这里用的两个示例库都是mysql的，根据润乾官网文档的说明，把其中一个换成oracle也能支持)：

         然后配置这个多库DQL服务的配置文件{润乾报表根目录}/report/services/orders/service.xml，在MAP节点下配置每个实体数据库及其元数据文件，ordersJDBC连接的orders库对应orders.lmd，ordersHisJDBC连接的historyDb库对应ordersHis.lmd(元数据文件都在……/conf/目录下)；

         这样多库DQL服务就配置好了，保存配置后重启，这个多库DQL服务orders就可以用于多维分析了，而前端的多维分析不需知道orders服务是不是多库的。

基于多库表DQL服务做多维分析

        多维分析中的订单表的数据，已经是两个库的合集了：

         做分组汇总，也是两个库的合集数据(每个库表11个订单，一共22个)：