OLAP多维语义模型

概述

为了严谨起见，在正式内容之前，先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。

先说OLAP（Online Analytical Processing），它是和OLTP相对的概念，关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系，基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据模型的在线分析都可以叫做OLAP，只不过是因为大多数OLAP系统都采用了多维建模的思路，所以OLAP与多维数据结构就联系到了一起。

再说一下语义模型，以MySQL和Hive为例，二者的底层数据结构分别是B+Tree和HDFS，但是它们提供的SQL并没有与B+Tree和HDFS相关的概念，而是基于表和字段的这种关系型结构，所以可以认为MySQL和Hive在语义层提供了关系型的数据模型。

我们这里所说的OLAP多维语义模型指的是，一个OLAP系统无论其底层的存储结构如何（星型结构、雪花结构、宽表、稀疏维与密集维，亦或是其他结构），如果它具有在逻辑层面精确描述纯粹的多维模型的能力（通过SQL、MDX、编程接口，亦或是其他方式），则可以认为这个OLAP系统能够支持多维语义模型。

后续在介绍各种概念的同时会有实操环节，我们将使用Docker运行一个OLAP多维数据库，所以你要准备一个Docker环境。

现在开始正式内容。与OLAP多维语义模型相关的全部概念都列在了下表中，你现在只需要大概看一下即可，如果完全不懂也没关系，后续会有每个概念的详细说明。

概念		说明
维度	Dimension	维度就是业务角度，通常用于对数据进行分类和分组，以便更好地进行分析。
成员	Member	成员是维度中的具体元素，表示该维度下的一个特定数据点。
多维数据集	Cube	多维数据集通过关联多个维度形成逻辑上的N维立方体结构，它提供对业务数据进行多维度分析的能力。
度量	Measure	度量是在多维数据集中被分析的量化数值，代表业务过程中的关键指标，如销售额、利润等。
集合	Set	集合由若干个元组组成，集合通常被用于定义多维查询结果中维度的具体展现信息。
元组	Tuple	元组由若干个维度成员组成，一个元组是多维数据集中的一个数据点，表示一个数据组合。
级别	Level	级别是层次结构中的一个特定层，代表成员的不同粒度或详细程度，如时间维度中的年、季度、月等级别。
层次结构	Hierarchy	维度内部的成员之间具有父子级关系，层次结构就是根据成员之间的父子关系形成的一个树状结构。
维度角色	Dimension Role	当一个维度被某个Cube关联多次时，这个维度会在这个Cube上扮演不同的角色。

准备OLAP环境

你需要准备一台安装了Docker引擎的服务器，然后执行下面的命令，这个命令会启动一个运行了OLAP多维数据库服务的Docker容器。

$ docker run -d -p 8760:8760 --name euclidolap euclidolap/euclidolap:v0.1.8

我们将通过Python交互式编程方式来操作这个OLAP数据库，通过你本地的Python环境来连接容器内的OLAP数据库。

通过本地Python连接OLAP数据库

执行下面的命令，使用pip安装EuclidOLAP的Python包以及requests包。

$ pip install pyolap && pip install requests

进入本地Python交互式环境，然后将下面的代码拷贝进去执行，如果没有报错则表示一切正常。

# 导入pyolap包的euclidolap模块
from pyolap import euclidolap

# 连接至euclidolap多维数据库服务
# IP地址要修改为你的运行docker容器的服务器IP ！！！
# IP地址要修改为你的运行docker容器的服务器IP ！！！
# IP地址要修改为你的运行docker容器的服务器IP ！！！
olap_ctx = euclidolap. OlapContext( "192.168.66.8", 8760)

# 关闭连接
olap_ctx. close()

维度（Dimension）

维度是OLAP多维模型中最为重要的概念之一，它表示某种特定的业务角度，例如对一个电商平台的营业数据进行分析，可能会通过日期、地区、商品、支付方式等业务角度。

在建设数据仓库系统时，通常会采用星型表结构形式，你可以认为OLAP多维语义模型的维度对象就是一个星型结构中的维度表。

我们会从头建立一个多维数据集模型，然后在此模型上进行数据分析，这个Cube是一个电商平台的营业数据模型，它将会关联日期、地区、商品、支付方式四个维度，运行下面的Python代码创建这四个维度对象。

from pyolap import euclidolap

# 如果使用容器内Python环境，IP地址填写 127.0.0.1 ！！！
# 如果使用本地Python，IP地址要修改为你的运行docker容器的服务器IP ！！！
olap_ctx = euclidolap. OlapContext( "192.168.66.8", 8760)

# create_dimensions方法将返回一个list，其内部元素为Dimension类的实例
dimensions = olap_ctx. create_dimensions( "日期", "地区", "商品", "支付方式")

for dimension in dimensions:
    print( f"{ type( dimension)} - [{ dimension. name} ]维度已被创建")

olap_ctx. close()

成员（Member）

既然维度可以被看做是维度表，那么成员就可以被看做是维度表中的记录。

上一步中已经创建了四个维度对象，相当于建立了四张维度表，但还是空表，接下来我们建立这四个维度所对应的成员，相当于在维度表中插入记录。

from pyolap import euclidolap

date_members_info = [
   [ "2023", "Q1", "M1"],
   [ "2023", "Q1", "M2"],
   [ "2023", "Q1", "M3"],
   [ "2023", "Q2", "M4"],
   [ "2023", "Q2", "M5"],
   [ "2023", "Q2", "M6"],
   [ "2023", "Q3", "M7"],
   [ "2023", "Q3", "M8"],
   [ "2023", "Q3", "M9"],
   [ "2023", "Q4", "M10"],
   [ "2023", "Q4", "M11"],
   [ "2023", "Q4", "M12"]
]

region_members_info = [ "北京", "天津", "上海", "重庆", "广州", "深圳", "杭州", "苏州"]

goods_members_info = [
   [ "游戏机", "PS"],
   [ "游戏机", "XBOX"],
   [ "游戏机", "Switch"],
   [ "体育用品", "山地自行车"],
   [ "体育用品", "皮划艇"],
   [ "体育用品", "足球"]
]

pay_members_info = [ "信用卡", "微信", "支付宝"]

# 如果使用容器内Python环境，IP地址填写 127.0.0.1 ！！！
# 如果使用本地Python，IP地址要修改为你的运行docker容器的服务器IP ！！！
olap_ctx = euclidolap. OlapContext( "192.168.66.8", 8760)

date_dimension = olap_ctx. get_dimension_by_name( "日期")
date_dimension. create_members( date_members_info)

region_dimension = olap_ctx. get_dimension_by_name( "地区")
region_dimension. create_members( region_members_info)

goods_dimension = olap_ctx. get_dimension_by_name( "商品")
goods_dimension. create_members( goods_members_info)

pay_dimension = olap_ctx. get_dimension_by_name( "支付方式")
pay_dimension. create_members( pay_members_info)

olap_ctx. close()

维度下的成员会依据其之间的父子级关系形成一个树状结构，以商品维度为例，它呈现以下结构。

如图所示，商品维度成员形成树形结构以一个ROOT维度成员为根，这个ROOT是在创建商品维度对象后系统自动创建的，我们所创建的商品维度成员都挂在这个ROOT下面。

多维数据集（Cube）与度量（Measure）

在前两个步骤中我们已经创建了维度，并且为每个维度添加了维度成员，这两部操作等同于创建了维度表并为维度表添加数据。

接下来要创建一个Cube对象，这相当于创建事实数据表。

from pyolap import euclidolap

# 如果使用容器内Python环境，IP地址填写 127.0.0.1 ！！！
# 如果使用本地Python，IP地址要修改为你的运行docker容器的服务器IP ！！！
olap_ctx = euclidolap. OlapContext( "192.168.66.8", 8760)

date_dimension = olap_ctx. get_dimension_by_name( "日期")
region_dimension = olap_ctx. get_dimension_by_name( "地区")
goods_dimension = olap_ctx. get_dimension_by_name( "商品")
pay_dimension = olap_ctx. get_dimension_by_name( "支付方式")

cube = olap_ctx. build_cube( "电商销售模型",
                          [ date_dimension, region_dimension, goods_dimension, pay_dimension],
                          [ "销售额", "销售数量"])

olap_ctx. close()

在调用olap_ctx的build_cube方法时传入了三个参数，第一个是多维数据集的名称，第二个是此Cube所关联的维度的列表，第三个参数列表指定了这个Cube具有两个度量：销售额和销售数量，这相当于创建的事实数据表具有两个类型为double的度量字段。

到目前为止，我们创建了维度（Dimension）和维度成员（Member），然后构建了多维数据集（Cube）并且指定了度量（Measure），这一波操作就等同于创建了ROLAP星型模型的维度表和事实表，只不过事实表还是空的，当我们向事实表中插入一些数据后就可以进行多维分析了。

执行下面的Python代码，为Cube添加一些度量数据，这相当于在ROLAP事实表中插入了一些数据。

import requests
from pyolap import euclidolap

url = "https://sysbase.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/电商销售模型度量数据.txt"
response = requests. get( url)
response. encoding = "UTF8"

# 如果使用容器内Python环境，IP地址填写 127.0.0.1 ！！！
# 如果使用本地Python，IP地址要修改为你的运行docker容器的服务器IP ！！！
olap_ctx = euclidolap. OlapContext( "192.168.66.8", 8760)

olap_ctx. execute( response. text)

olap_ctx. close()

至此为止，我们已经创建完成了一个完整的多维数据集模型，回顾一下我们都做了什么。

首先，创建了维度，这相当于创建了ROLAP星型模型的维度表；
第二步创建了维度成员，这相当于在维度表中添加了记录；
第三步构建了Cube并指定了度量，这相当于创建了事实数据表；
第四步为Cube添加了度量数据，这相当于在事实表中插入了度量记录。

构建模型的工作已经完毕，在介绍其他概念之前，先基于这个Cube执行几个典型的多维查询。

多维数据分析

首先查询一下2023年每个季度的销售额和销售数量数据，执行下面的python代码：

from pyolap import euclidolap
from pyolap. euclidolap import OLAPQueryBuilder

# 如果使用容器内Python环境，IP地址填写 127.0.0.1 ！！！
# 如果使用本地Python，IP地址要修改为你的运行docker容器的服务器IP ！！！
olap_ctx = euclidolap. OlapContext( "192.168.66.8", 8760)

query_builder = OLAPQueryBuilder()\
   . from_cube( "电商销售模型")\
   . set_rows( "[Measures].members()")\
   . set_columns( "[日期].[2023].children()")

result = olap_ctx. query( query_builder)

print( result)

olap_ctx. close()

由于没有在地区、商品和支付方式三个维度上进行限定，所以返回的数据在这个三个维度上自动聚合。