字数

799 字

阅读时间

4 分钟

实验方法与步骤

1. 环境配置

• 工具：安装并配置JPivot、Mondrian和MySQL。
• 数据库加载：将FoodMart数据库导入MySQL，并检查数据是否正确加载。

2. 多维数据集的创建

• 配置Schema文件（XML）：
  1. 创建AccessInfo.xml定义多维数据集，包含以下维度和度量值：
     • 维度：
       • 时间（AccessTime）
       • 站点（WebsiteNum）
       • 用户IP（UserIP）
     • 度量值：
       • 访问量（Amount）
  2. 设置层次结构与主键、外键关系。
• 配置JPivot文件：
  • 在index.jsp导航页中增加对应的多维数据集链接（例如Sample Demo）。

3. MDX查询操作

• 编写查询语句实现以下功能：
  1. 查询某IP的访问量分布：

     SELECT 
         [Measures].[Amount] ON COLUMNS,
         [AccessTime].[AllTime].Children ON ROWS
     FROM [AccessAnalysis]
     WHERE [UserIP].[61.144.207.115]

  2. 切片操作：查询2015-2-11在所有站点的访问量：

     SELECT {[Measures].[Amount]} ON COLUMNS,
            ([WebsiteNum].[AllSite].Children * [UserIP].[AllIP].Children) ON ROWS
     FROM [AccessAnalysis]
     WHERE [AccessTime].[AllTime].[2015-2-11]

  3. 切块操作：筛选站点548和551在所有时间段的访问量：

     SELECT {[Measures].[Amount]} ON COLUMNS,
            {[WebsiteNum].[AllSite].[548], [WebsiteNum].[AllSite].[551]} ON ROWS
     FROM [AccessAnalysis]
     WHERE [AccessTime].[AllTime]

4. JPivot操作

• 通过JPivot界面进行多维数据的旋转与钻取操作：
  • 旋转：更改维度展示顺序，切换不同分析视角。
  • 钻取：展开维度层次，查看更细化的数据。

5. 实验结果记录

• 捕获JPivot界面展示的结果，并将重要数据截图保存，整理成表格形式展示。

---

实验总结

1. 实验结果分析

• 目标达成：成功完成了多维数据集的创建与展示，MDX查询准确提取所需数据。
• 关键成果：
  • 通过JPivot实现了时间、站点、用户IP等多维数据的分析。
  • 使用切片、切块、旋转、钻取等操作，展示了多维数据的灵活性。

2. 问题与解决

• 问题1：JPivot页面无法加载多维数据集。
  • 解决：检查AccessInfo.xml中是否正确配置数据库连接和多维模型结构。
• 问题2：MDX查询结果为空。
  • 解决：确保MDX语句中维度、度量值名称与XML配置一致。

3. 收获与改进

• 收获：
  • 掌握了JPivot与Mondrian的基本配置与操作。
  • 熟悉了MDX查询语法及其在多维数据分析中的应用。
• 改进方向：
  • 探索更复杂的多维数据模型，如星座模型。
  • 优化查询性能，尝试混合OLAP架构。

4. 实验意义

本实验通过实际操作加深了对OLAP基本原理的理解，展示了多维数据分析在大数据场景下的潜在应用价值，尤其在商业决策支持中具有重要作用。

贡献者

freeway348

文件历史

最后编辑于 大约 1 个月前查看完整历史

01996-OS