字数

749 字

阅读时间

4 分钟

好的，下面是根据你提供的内容，实验原理和技术路线图的描述，包含使用Mermaid语法的流程图。

实验原理

本实验的目标是使用JPivot与Mondrian，结合MySQL数据库，基于FoodMart模拟案例实现以下操作：

1. 创建多维数据集：

   • 使用JPivot和Mondrian搭建OLAP模型。
   • 基于FoodMart案例，完成数据库中的维度（例如：时间、站点、用户IP等）、度量值（如：访问量）以及多维数据集的创建。

2. 数据查询与分析：

   • 使用**MDX（多维表达式）**语言对数据进行查询。
   • 实现切片、切块、旋转、钻取等操作，以对多维数据进行深入分析。

技术路线图

以下是实验流程的技术路线图，展示从创建多维数据集到数据查询与分析的步骤。

flowchart TD
    A[初始化环境：安装JPivot, Mondrian, MySQL] --> B[连接MySQL数据库]
    B --> C[加载FoodMart模拟案例数据]
    C --> D[配置JPivot与Mondrian]
    D --> E[定义维度、度量值与多维数据集]
    E --> F[在JPivot中展示数据]
    F --> G[使用MDX查询数据]
    G --> H[执行数据切片、切块操作]
    H --> I[执行数据旋转、钻取操作]
    I --> J[生成分析报告与结果]

解释

1. 初始化环境：首先在本地环境中安装JPivot、Mondrian和MySQL数据库。
2. 连接MySQL数据库：通过JDBC连接MySQL，并加载FoodMart模拟案例数据库。
3. 配置JPivot与Mondrian：设置Mondrian的OLAP引擎配置，使JPivot能够正确访问和查询OLAP数据。
4. 定义多维数据集：在Mondrian中定义多维数据模型，包括维度（时间、站点、用户IP等）和度量值（访问量）。
5. 在JPivot中展示数据：在JPivot中使用配置好的多维数据集展示数据。
6. 使用MDX查询：使用MDX查询语言对数据进行查询操作，提取具体的数据视图。
7. 执行数据切片、切块：通过切片和切块操作，查看特定维度或度量的部分数据。
8. 执行旋转与钻取操作：利用JPivot对数据进行旋转（转换维度）和钻取（查看更详细层次数据）操作。
9. 生成分析报告：对实验结果进行总结和分析，完成实验报告。

这个技术路线图为实验的执行提供了一个清晰的框架，帮助你理解各个操作步骤之间的关系。

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