是否有（开源）基于 MDX 的内存中 OLAP 服务器？ [关闭]

Question

我想知道是否有可以处理 MDX 的 内存中 OLAP 服务器。

我找到了Wikipedia article。 但它没有说明内存中的功能......

我所知道的只有 Mondrian，它也是上面 wiki 文章中提到的两个开源解决方案之一。

到目前为止，我只是与 Mondrian 一起工作过......我不认为 Mondrian 是一个真正的内存中 OLAP 服务器。
原因如下：
它有一个内存缓存，其中包含查询结果。但是它们的第一次执行需要很长时间，并且必须从 RDBMS 加载。 (http://mondrian.pentaho.com/documentation/faq.php#Scalability)
我认为更好的方法是：
将所有事实和维度表加载到缓存中，然后对该内存中的数据执行每个查询。

据我所知，Oracle 今年将在 12c 企业版中发布在内存中拥有部分（或全部）表的可能性。这将加速 OLAP 服务器，后者仅使用 SQL 查询 RDBMS 事实表。
...但是企业版很贵...

我想听听对此的一些其他意见。

最好的问候，
丹尼斯。

Answer 1

在 ActiveViam，我们开发了 Sparkube，这是 Apache Spark 的一个扩展，它将任何 Apache Spark 数据集公开为一个 OLAP 多维数据集，您可以使用 MDX 从 Excel 数据透视表、Tableau 软件或 ActiveUI（一个直接嵌入在 Sparkube 中的 Web 前端）。聚合分布在 Spark 集群中，并在内存中动态执行。

http://activeviam.com/sparkube

Sparkube 中的 MDX 引擎是我们在商业 ActiveViam 分析平台中开发的引擎，因此被许多人使用和测试。

例如，下面是您如何将 CSV 文件的内容挂载到内存中并将其公开为多维立方体：

// Load a file into a Spark dataset.
// Here we load a CSV file, get the column names from
// the CSV headers, and use Spark automatic type inference.
var ds = spark.read
  .format("csv")
  .option("header","true")
  .option("inferSchema","true")
  .load("path/to/file.csv")

// Import the sparkube library (the sparkube jar must be in the classpath)
import com.activeviam.sparkube._

// Expose the dataset as a multidimensional cube.
// You can start visualizing the cube right away at http://localhost:9090/ui
// or connect from Excel with the XMLA protocol at http://localhost:9090/xmla
new Sparkube().fromDataset(ds)
  .withName("My first cube")
  .expose()