【摘要】
用实例、分步骤，详细讲解多维分析（OLAP）的实现。点击了解多维分析后台实践 1：基础宽表

实践目标

本期目标是练习如何搭建多维分析后台的基础宽表，并通过 SPL 和 SQL 访问基础宽表。

实践的步骤：

1、 准备基础宽表：将基础宽表数据从数据库中取出，存成组表文件。

2、 访问基础宽表：用 SPL 或者 SQL 语句访问。

本期样例宽表为 customer 表。从 Oracle 数据库中取出宽表数据的 SQL 语句是 select * from customer。执行结果如下图：

 

其中字段包括：

CUSTOMER_ID NUMBER(10,0), 客户编号

FIRST_NAME VARCHAR2(20), 名

LAST_NAME VARCHAR2(25), 姓

PHONE_NUMBER VARCHAR2(20), 电话号码

BEGIN_DATE DATE, 开户日期

JOB_ID VARCHAR2(10), 职业编号

JOB_TITLE VARCHAR2(32), 职业名称

BALANCE NUMBER(8,2), 余额

EMPLOYEE_ID NUMBER(4,0), 开户雇员编号

DEPARTMENT_ID NUMBER(4,0), 分支机构编号

DEPARTMENT_NAME VARCHAR2(32), 分支结构名称

FLAG1 CHAR(1), 标记 1

FLAG2 CHAR(1), 标记 2

FLAG3 CHAR(1), 标记 3

FLAG4 CHAR(1), 标记 4

FLAG5 CHAR(1), 标记 5

FLAG6 CHAR(1), 标记 6

FLAG7 CHAR(1), 标记 7

FLAG8 CHAR(1), 标记 8

多维分析计算的目标可以用下面 Oracle 的 SQL 语句表示：

 

select department_id,job_id,to_char(begin_date,'yyyymm') begin_month ,sum(balance) sum,count(customer_id) count

from customer

where department_id in (10,20,50,60,70,80)

and job_id in ('AD_VP','FI_MGR','AC_MGR','SA_MAN','SA_REP')

and begin_date>=to_date('2002-01-01','yyyy-mm-dd')

and begin_date<=to_date('2020-12-31','yyyy-mm-dd')

and flag1='1' and flag8='1'

group by department_id,job_id,to_char(begin_date,'yyyymm')

 

准备宽表

编写 etl.dfx，从数据库中取出数据生成组表文件 customer.ctx，即存储为宽表。代码示例如下：

	A	B
1	=connect@l("oracle")	=A1.cursor("select   * from customer")
2	=file("data/customer.ctx").create@y(customer_id,first_name,last_name,phone_number,begin_date,job_id,job_title,balance,employee_id,department_id,department_name,flag1,flag2,flag3,flag4,flag5,flag6,flag7,flag8)
3	=A2.append(B1)	>A2.close(),A1.close()

A1：连接预先配置好的数据库 oracle。@l 选项是将字段名处理成小写，l 是字母 L 的小写，不是数字 1。

B1：建立数据库游标，准备取出 customer 表的数据。customer 是事实表，实际应用中一般都比较大，所以用游标的方式，避免内存溢出。

A2：定义列存组表文件。字段名和 B1 完全一致。

A3：边取出游标 B1，边输出到组表文件中。

B3：关闭组表文件和数据库连接。

 

当宽表数据量有一亿行时，导出组表文件约 3.5GB。

部署集算服务器

按照教程部署好集算器节点机。将 meta.txt 放入主目录中，文件内容是表名和文件名的对应关系，如下：

Table      File  Column  Type

customer       data/customer.ctx

 

文件名是相对于主目录的，假如节点机主目录是 d:/esproc/，那么完整的文件名就是 d:/esproc/data/customer.ctx。

访问宽表

多维分析后台需要被通用的前端所调用。调用的方式有两种，第一种是使用 SQL；第二种是执行脚本，提交过滤条件、分组字段等参数给后台执行。

一、SQL

我们先来看第一种，以 Java 调用集算器 JDBC 为例来说明。Java 示例代码如下：

public void testOlapServer(){

       Connection con = null;

       java.sql.Statement st;

       try{

              // 建立连接

              Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");

              // 根据 url 获取连接

              con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://?onlyServer=true&sqlfirst=plus");

              st = con.createStatement();

              // 直接执行 SQL+ 语句，获取结果集

              ResultSet rs = st.executeQuery("select department_id,job_id,year(begin_date)*100+month(begin_date) begin_month ,sum(balance) sum,count(customer_id) count from customer where department_id in (10,20,50,60,70,80) and job_id in ('AD_VP','FI_MGR','AC_MGR','SA_MAN','SA_REP') and (begin_date between timestamp('2002-01-01 00:00:00') and timestamp('2020-12-31 23:59:59')) and flag1='1'and flag8='1'group by department_id,job_id,year(begin_date)*100+month(begin_date)");

              // 继续处理结果集，将结果集展现出来

             

       }

       catch(Exception e){

              out.println(e);

       }

       finally{

              // 关闭连接

              if (con!=null) {

                     try {con.close();}

                     catch(Exception e) {out.println(e);       }

              }

       }

}

这里的 customer.ctx 会被完全读入内存，不适合大数据量的情况。对于大数据量，可以在表名前面加 /*+ external*/，组表会被处理成游标。或者也可以采用下面执行脚本的方法。

加上 /*+ external*/ 之后的 SQL 如下：

select department_id,job_id, string(begin_date,'yyyyMM'),sum(balance) sum,count(customer_id) count

from /*+ external*/ customer

where department_id in (10,20,50,60,70,80) and job_id in ('AD_VP','FI_MGR','AC_MGR','SA_MAN','SA_REP') and begin_date>=date('2002-01-01','yyyy-mm-dd') and begin_date<=date('2020-12-31','yyyy-mm-dd') and flag1='1' and flag8='1'

group by department_id,job_id, string(begin_date,'yyyyMM')

 

用游标时，Java 程序执行的总时间是 88 秒。

需要说明的是，这里的执行时间绝对数值并不重要。记录执行时间是为了后面的实践中采用多种优化方法时，可以将时间缩短多少。

 

我们可以用多线程并行的方式执行 SQL，方法是给表名加上/*+parallel (n) */。2 线程并行完整的 SQL 如下：

select department_id,job_id,year(begin_date)*100+month(begin_date) begin_month ,sum(balance) sum,count(customer_id) count

from /*+ external*/ /*+parallel (2) */ customer

where department_id in (10,20,50,60,70,80) and job_id in ('AD_VP','FI_MGR','AC_MGR','SA_MAN','SA_REP')

and (begin_date between timestamp('2002-01-01 00:00:00') and timestamp('2020-12-31 23:59:59'))

and flag1='1' and flag8='1'

group by department_id,job_id,year(begin_date)*100+month(begin_date)"

 

2 线程并行时，Java 程序执行的总时间是 46 秒。

 

二、执行脚本

多维分析前端要调用的入口是 olap.dfx，用 SPL 代码访问宽表并进行过滤和分组汇总计算。

调用入口时，前端要通过网格参数将宽表名称 customer 和其他必须的信息传给 olap.dfx。SPL 代码中，需要对前端传入的参数分拆，分别进行处理、转换，以获得更好的性能。因此，除了宽表名称单独传入之外，我们采用比较容易分拆解析的 json 字符串的方式传入其他参数。而且前端将参数动态拼写成 json 字符串也比较容易。

 

第一步：编写 customer.dfx，解析参数 json 串。

编写 olap.dfx 之前，先要编写 customer.dfx，用来解析传入参数 json 串。因为每个宽表的参数和处理方式都不一样，所以每个宽表要对应一个 json 串解析的 dfx 文件，文件名称和宽表名称相同，例如：customer.dfx。

定义网格参数 arg_json，将部门编号、工作编号、标志位、日期范围、分组字段、聚合表达式整合在 arg_json 中传给 SPL。参数设置窗口如下：

arg_json 参数值样例：

{

       aggregate:

              [

                     {

                            func:"sum",

                            field:"balance",

                            alias:"sum"

                     },

                     {

                            func:"count",

                            field:"customer_id",

                            alias:"count"

                     }

              ]，

       group:

              [

                     "department_id",

                     "job_id",

                     "begin_yearmonth"

              ],

       slice:

              [

                     {

                            dim:"department_id",

                            value:[10,20,50,60,70,80]

                     },

                     {

                            dim:"job_id",

                      value:["AD_VP","FI_MGR","AC_MGR","SA_MAN","SA_REP"]

                     },

                     {

                            dim:"begin_date",

                            interval:[date("2002-01-01"),date("2020-12-31")]

                     },

                     {

                            dim:"flag1",

                            value:"1"

                     },

                     {

                            dim:"flag8",

                            value:"1"

                     }

              ]

}

 

说明：

1、 组表名称作为单独参数传递，不放入 json 串中。

2、 aggregate 是聚合表达式数组，每个成员包含聚合的字段名 field、聚合函数 func 和别名 alias。

3、 group 是分组字段数组。如果成员是 begin_date 则按照日期分组，如果是 begin_yearmonth 则按照年月分组。对于多维分析前端来说，可以认为是两个不同的字段。

4、 slice 是切片表达式数组。每个成员包含切片的维度 dim、切片的值（数组或单值）或者 between 的范围 interval。切片表达式之间都是与（and）关系。

 

customter.dfx 的返回结果是四个字符串，依次是“本次计算所用到的字段名”、聚合表达式、分组表达式和切片（过滤条件）表达式。其中，字符串“本次计算所用到的字段”包括聚合表达式、分组表达式中用到的所有字段，不包括切片表达式用到的字段。这个字符串用于给游标规定取出的字段，字段取出的越少，性能越好。SPL 代码示例如下：

	A	B	C
1	func
2		if A1.value==null	return "between("/A1.dim/","/A1.interval(1)/":"/A1.interval(2)/")"
3		else if ifa(A1.value)	return   string(A1.value)/".contain("/A1.dim/")"
4		else if   ifstring(A1.value)	return   A1.dim/"==\""/A1.value/"\""
5		else	return   A1.dim/"=="/A1.value
6	=json(arg_json)
7	=A6.aggregate.(~.func/"("/~.field/"):"/~.alias).concat@c()
8	=A6.group.(if(~=="begin_yearmonth","year(begin_date)*100+month(begin_date):begin_yearmonth",~)).concat@c()
9	=A6.aggregate.(field)		=A6.group.(if(~=="begin_yearmonth","begin_date",~))
10	=(A9|C9).id().concat@c()
11	=[]
12	for A6.slice	=[func(A1,A12)]	>A11|=B12
13	return A10,A7,A8,A11.concat("  &&")

A1 到 C5 是子程序，在调用的时候才会执行。为了方便说明，我们按照执行的顺序来讲解。

A6：将 arg_json 解析成序表。解析的结果是多层嵌套的序表，如下图：

其中的 aggregate 为：

其中的 group 为：

其中的 slice 为：

 

A7：先将 aggregate 计算成冒号相连的字符串序列，如下图：

再将序列用逗号连接成一个字符串：sum(balance):sum,count(customer_id):count。

A8：将 group 中的 begin_yearmonth 替换成表达式 year(begin_date)*100+month(begin_date):begin_yearmonth。再把 group 成员用逗号连接成一个字符串 department_id,job_id, year(begin_date)*100+month(begin_date):begin_yearmonth。

A9：取得 aggregate 中的 field 字段，也就是聚合表达式用到的所有字段名。

C9：将 group 中的 begin_yearmonth 替换成 begin_date，结果就是分组表达式所用到的所有字段名。

A10：将 A9、C9 合并后，用逗号连接成字符串，求得本次计算所需要的所有字段名：balance,begin_date,customer_id,department_id,job_id。

A11：定义一个空序列，准备存放切片（过滤条件）表达式序列。

A12：循环计算 slice，循环体是 B12、C12。

B12：用 A12（当前 slice）作为参数，调用子程序 A1。

B2：如果当前 slice 的 value 为空，那么就是 between 计算。此时 C2 计算并返回结果为 between(begin_date,date("2002-01-01"):date("2020-12-31"))。

B3：如果当前的 slice 的 value 是序列，那么就是 contain 计算。此时 C3 计算并返回结果为 [10,20,50,60,70,80].contain(department_id)，或者 ["AD_VP","FI_MGR","AC_MGR","SA_MAN","SA_REP"].contain(job_id) 。

B4：如果当前的 slice 是字符串，那就是字符串等值计算。此时 C4 计算并返回结果为 flag1=="1" 或者 flag8=="1"。

B5：如果上述都不是，那就是数值型的等值计算。当前的 slice 没有此计算，其他的例子比如：employee_id==2。

到此为止子程序结束。

C12：A1 的返回结果追加到 A11 中。继续 A12 中的循环，到循环结束。

A13：返回 A10,A7,A8,A11.concat("&&")，依次是：

本次计算用到的字段名：balance,begin_date,customer_id,department_id,job_id

聚合表达式：sum(balance):sum,count(customer_id):count

分组表达式：department_id,job_id,string(begin_date,"yyyyMM"):begin_yearmonth

切片表达式：

[10,20,50,60,70,80].contain(department_id) && ["AD_VP","FI_MGR","AC_MGR","SA_MAN","SA_REP"].contain(job_id) && between(begin_date,date("2002-01-01"):date("2020-12-31")) && flag1=="1" && flag8=="1"

 

说明：这里的计算包括了 OLAP 切片所有的情况，只是参数写法略有不同。其他情况包括：

1、 数值型的 between 计算，例如 employee_id 在 100 和 200 之间。arg_json 的 slice 中要增加：

               {

                      dim:"employee_id",

                      interval:[100,200]

               },

func A1 计算之后为： between(employee_id,100:200)。

2、 日期型或者数值型的大于等于，或者小于等于计算，例如 begin_date>= date("2002-01-01")。arg_json 的 slice 中增加：

               {

                      dim:"begin_date",

                      interval:[date("2002-01-01"),]

               },

func A1 计算之后为：between(begin_date,date("2002-01-01"):)。

再如，employee_id<=200。arg_json 的 slice 中增加：

               {

                      dim:"employee_id",

                      interval:[,200]

               },

func A1 计算之后为：between(employee_id,: 200)。

 

第二步：编写 olap.dfx，实现多维分析计算。

在 olap.dfx 中调用 customer.dfx 解析 json 串之后做 OLAP 计算。olap.dfx 参数是 arg_table 和 arg_json：

 

SPL 代码如下：

	A
1	=call(arg_table/".dfx",arg_json)
2	=file("data/"/arg_table/".ctx").open()
3	=A2.cursor@m(${A1(1)};${A1(4)};2)
4	=A3.groups(${A1(3)};${A1(2)})
5	return A4

A1：根据 arg_table 参数的值调用 customer.dfx，调用参数是 arg_json，返回值是前面提到过的一个字段名集合和三个表达式字符串。

A2：根据 arg_table 参数，打开组表对象 customer.ctx。

A3：建立带条件的 2 线程并行游标，条件是一个宏。实际执行的语句是：

=A2.cursor@m(balance,begin_date,customer_id,department_id,job_id;[10,20,50,60,70,80].contain(department_id) && ["AD_VP","FI_MGR","AC_MGR","SA_MAN","SA_REP"].contain(job_id) && between(begin_date,date("2002-01-01"):date("2020-12-31")) && flag1=="1" && flag8=="1";2)

A4：对 A3 做小分组汇总。实际执行的语句是：

=A3.groups(department_id,job_id,string(begin_date,"yyyyMM"):begin_yearmonth }; sum(balance):sum,count(customer_id):count)

执行结果如下图：

 

A5：返回 A4 结果集。

 

第三步：前端调用。

olap.dfx 编写好之后，要在多维分析中作为存储过程调用，Java 代码如下：

public void testOlapServer(){

       Connection con = null;

       java.sql.PreparedStatement st;

       try{

              // 建立连接

              Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");

              // 根据 url 获取连接

              con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://?onlyServer=true&sqlfirst=plus");

              // 调用存储过程，其中 olap 是 dfx 的文件名

st =con.prepareCall("call olap(?,?)");

st.setObject(1, "customer");

st.setObject(2, "{aggregate: [{func:\"sum\",field:\"balance\",alias:\"sum\"},{func:\"count\",field:\"customer_id\",alias:\"count\"}],group:[\"department_id\",\"job_id\",\"begin_yearmonth\"],slice:[{dim:\"department_id\",value:[10,20,50,60,70,80]},{dim:\"job_id\",value:[\"AD_VP\",\"FI_MGR\",\"AC_MGR\",\"SA_MAN\",\"SA_REP\"]},{dim:\"begin_date\",interval:[date(\"2002-01-01\"),date(\"2020-12-31\")]},{dim:\"flag1\",value:\"1\"},{dim:\"flag8\",value:\"1\"}]}");//arg_json

// 执行存储过程

st.execute();

// 获取结果集

ResultSet rs = st.getResultSet();

// 继续处理结果集，将结果集展现出来

             

       }

       catch(Exception e){

              out.println(e);

       }

       finally{

              // 关闭连接

              if (con!=null) {

                     try {con.close();}

                     catch(Exception e) {out.println(e);       }

              }

       }

}

说明：arg_json 参数的值，需要多维分析前端预先拼字符串生成好。

 

此时，我们是采用 2 线程进行的计算。可以将 olap.dfx 改为单线程计算如下：

A3 去掉了 @m 和最后一个参数 2，其他不变。

	A
1	=call(arg_table/".dfx",arg_json)
2	=file("data/"/arg_table/".ctx").open()
3	=A2.cursor(${A1(1)};${A1(4)})
4	=A3.groups(${A1(3)};${A1(2)})
5	return A4

 

单线程时，一亿条数据，Java 程序加后台 SPL 执行的总时间是 84 秒。

2 线程时，Java 程序加后台 SPL 执行的总时间是 42 秒。

 

新增数据

客户表每天都会有新增数据，需要每天定时添加到组表文件中。我们可以编写 etlAppend.dfx，网格参数如下：

 

SPL 代码如下：

 

	A
1	=connect@l("oracle")
2	=A1.cursor("select   * from customer where begin_date=?",today)
3	=file("data/customer.ctx").open().append(A2)
4	>A3.close(),A1.close()

 

A1：连接 oracle 数据库。

A2：建立游标，取当天数据。

A3：将今天新增数据追加到组表文件的末尾。

A4：关闭文件和数据库连接。

 

etlAppend.dfx 需要每天定时执行。执行的方法是用 ETL 工具或者操作系统定时任务，通过命令行调用集算器脚本。

例如：

C:\Program Files\raqsoft\esProc\bin>esprocx d:\olap\etlAppend.dfx