开源 BI 实践：将表和字段显示成业务术语
将表和字段显示成业务术语
制作语义层
数据库表、字段名通常是英文的，而且常常也是缩写，直接查出来做多维分析不友好，业务用户常常会看不懂。
当然，在写 SQL 时可以用 AS 改成其它名称，例如：
SELECT name AS 姓名, gender AS 性别 FROM employees
但这样每次都要写，临时写一两句 SQL，涉及字段不多时还凑合，否则长期重复在 SQL 中做中英文名称匹配就会比较烦。
润乾 BI 提供 DQL 语义层，可以一次性重定义表名、字段名，然后基于这个语义层提供 DQL 查询服务，DQL 查询语句将使用重定义的 (中文) 名称。下面从 Mysql 的 tpch 库开始创建语义层、部署 DQL 服务、用 DQL 查询数据做多维分析。
打开 DQL 设计器：{润乾报表根目录}/bin/dql.exe，新建一个语义层元数据：
在菜单“系统→数据源”里创建 tpch 数据源：
然后连接上 tpch 数据源（连接成功后变为粉色）：
之后就可以直接选择整个数据库的表导入 (系统→导入数据库表)：
然后对各个表、字段设置中文名称：
设置完成后，可以尝试执行 DQL(系统→翻译 DQL)，能看到 DQL 被翻译成了带别名的 SQL，并且查询出了数据，这个简单查询语句的语法看起来和 SQL 一样，实际上它是 DQL 语句，以后涉及多表关联查询时，就会看出显著差异，现在先把它当 SQL 用：
部署配置 DQL 查询服务
在设计器里完成了语义层元数据的制作，经过测试也能正确执行 DQL 语句了。
下一步把它部署为 DQL 服务，就能用 JDBC 方式给 WEB 端提供 DQL 查询服务了。
{润乾报表安装根目录}/services 下每个文件夹是一个 DQL 服务，默认有 datalogic 服务，我们新建一个 tpch 文件夹，把上面做好的 tpch.lmd 放到 services/tpch/conf 目录下：
然后新建这个服务的配置文件 services/tpch/service.xml，指定语义层元数据文件 tpch.lmd，配置原始 Mysql 数据库连接：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<SERVICE logicmetadata="tpch.lmd">
<DB type="MYSQL">
<CONNECTION name="db1" type="jdbc" url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/tpch"
driver="com.mysql.jdbc.Driver" user="root" password="123456"/>
</DB>
<USERS>
<USER name="root" password="root">
<CONNECTION name="db1"/>
</USER>
</USERS>
</SERVICE>
再编辑 DQL Server 的配置文件 services/server.xml，增加 tpch 服务：
这样就配置完成了，然后启动 ${润乾报表安装根目录}/bin/startDQLSERVER.bat，看到 datalogic、tpch 两个服务都成功启动了：
WEB 端使用 DQL 服务查询数据
在 WEB 的配置文件 {WEB 应用根目录}/WEB-INF/raqsoftConfig.xml 里增加这个 DQL 服务的 JDBC 数据源，连接地址为 jdbc:datalogic://127.0.0.1:3366/tpch，指定了连接 DQL Server 的 tpch 服务，连接的驱动类是 com.datalogic.jdbc.LogicDriver：
……
<DB name="TPCH">
<property name="url" value="jdbc:datalogic://127.0.0.1:3366/tpch"/>
<property name="driver" value="com.datalogic.jdbc.LogicDriver"/>
<property name="type" value="16"/>
<property name="user" value="root"/>
<property name="password" value="root"/>
</DB>
……
之后就可以在界面上使用 TPCH 这个数据源做 DQL 查询了，创建一个 DQL 数据集：
用这个数据集做个多维分析报表：
预定义计算字段
除了可把表名和字段名翻译成业务语外，元数据里还可以预定义计算字段，把基础信息预先加工出更多用于多维分析的信息：
在 DQL 里增加成交价格，也查询出来结果了：
后记
本篇文章了解了 DQL 语义层的制作、部署以及使用。数据库结构在较长时间里通常比较稳定，通过一次性定义语义层，改善后续长久的查询体验。
但语义层的作用不仅仅是翻译字段名、预定义计算字段，DQL 对表关联的认识方法与 SQL 有本质上的不同，业务人员缺乏技术能力，但借助 DQL 的思维方式，将很大程度提升自己获取数据的能力，多维分析时减少对技术人员的依赖，就会显著提升敏捷性，下篇文章我们继续详细了解。
