建好数据仓库后如何进行OLAP分析？答案

【问题标题】：How to do OLAP analyse after building the Data Warehouse?建好数据仓库后如何进行OLAP分析？
【发布时间】：2019-04-16 10:08:13
【问题描述】：

我们已经建立了一个数据仓库，其中包含多个事实表和多个维度表（在 MySQL 服务器上）。

执行 OLAP 操作的下一步是什么？我读了一个答案，说 OLAP 操作通常用 MDX 表达式表示。 (https://stackoverflow.com/a/18923809/7887590)

我可以在哪里执行我的 MDX 表达式来生成报告？

顺便说一句，OLAP 是一种过时的技术吗？因为这几年我看到关于这个话题的讨论越来越少了。

【问题讨论】：

你要处理多少行数据？
@whytheq 现在大约 300 万行，数据量增长缓慢。

标签： mdx olap olap-cube

【解决方案1】：

我们使用 Microsoft 的本地报表服务器来托管 Power BI 文件，这些文件使用“导入数据”模式，而不是与其数据源的实时连接。

我们在报表服务器上托管的 Power BI 文件在其事实表中拥有多达 1500 万行（基数非常高的 3 或 4 列）。它们的运行速度非常快，与OLAP/MDX 相比，我们发现不同计数度量的速度有所提高。

Power BI 实际上会即时创建SSAS 的实例，因此您实际上使用的是与OLAP 完全相同的技术。

Power BI 非常灵活，大多数事情都可以使用 DAX 完成 - 事实上，DAX 的学习曲线比 MDX 开始时要温和得多。

因此，如果我有一个通过“导入数据”使用 15m 行数据的 powerbi 文件 (.pbix)，我会执行以下操作：

将 pbix 上传到我们的报表服务器
向报表服务器添加刷新方案，例如'每小时刷新'
然后发生的事情是它会每小时获取 1500 万行数据，但是当用户与 pbix 交互时，数据位于集成到 pbix 中的 SSAS 实例中 - 所以所有计算都在内部执行内存中，无需额外往返服务器。

（我想念MDX，但我不会向任何人推荐）

【讨论】：

我对 Apache Kylin 有一些经验，需要用它来构建 OLAP 立方体并预先计算措施以加快查询速度。和你描述的一样，就像一个临时查询，所以查询速度不会是问题吧？
@mingchau 我将编辑一些有关 PowerBI 的附加信息

【解决方案2】：

OLAP 没有过时，但可能已经过时。现在流行的是直接对原始数据运行查询，但 IMO olap 仍然扮演着非常重要的角色，尤其是对于不精通 SQL 的用户。您可以在数据仓库（例如 Mondrian）上插入 OLAP 引擎，并针对星型模式运行 MDX 查询。 MDX 可能很难学习，但商业用户往往比 SQL 更喜欢它。

此外，您还可以使用拖放工具（Power BI、Tableau、Pentaho Analyzer），该工具可以与 OLAP 引擎（使用 MDX 或直接 SQL）对话，避免最终用户完全编写查询代码。

【讨论】：