저는 회사의 개념 증명 작업을 위해 새로운 Pentaho Mondrian을 사용해 보았습니다.Pentaho Mondrian에 대한 몇 가지 질문
우리는 Greenplum에서 실행되는 매우 큰 규모의 데이터 (수십억 행)를 처리하고 있습니다.
그러나 아래의 질문에 답변 할 수 있다면 몇 가지 장애물을 만났습니다.
- 몬드리안 OLAP 스키마에 현재 DB 스키마를 변환에 도움을 수 밖에 어떤 도구가 있습니까? 예제 MDX의 아래 쿼리를 감안할 때
- : 톰캣의 로그 파일에서
SELECT {[Measures].[Visits]} ON COLUMNS, NON EMPTY { HEAD( DESCENDANTS( [Location], [Location].[Segment Name], AFTER ), 3 ) } ON ROWS FROM [Location Metrics] WHERE ( [Location].[Segment Name].[Bla Bla Bla], [Location].[Period].[Weekly], [Location].[Location Type].[Website], [Location].[Industry Name].[Ferrari Owners] )
, 생성 된 SQL 쿼리는 조항도 3. 그래서 내 질문은 한도는 다음을 수행 필터링을하지 않고 제한/오프셋은 DB 또는 OLAP 서버 계층에서 발생합니까? 그것의 후자라면 수십억 개의 행을 가진 테이블은 어떨까요?
' [측정]을 선택합니다. [총 방문수] 열에, TOPCOUNT ( [산업 이름] .MEMBERS, 를) ROWS ON 을 [위치 통계]에서 ' --- '선택 "olappoc_us"에서 "M0 ' 같은"location_metrics "."C0 "로"industry_name "합 ("location_metrics "."방문 ")."location_metrics " 기"C0 " ' 하이 의해"location_metrics "로서 Luc은 위의 MDX를 참조하여 SQL로 변환합니다. TOPCOUNT를 사용 함에도 불구하고 여전히 LIMIT 절을 사용하지 않습니다. SQL로가는 것에 관한 문서가 있습니까? –
몬드리안에 대해 이러한 속성을 설정해보십시오. 클래스 경로의 루트에 mondrian.properties라는 파일을 만들고 가져와야합니다. 이 속성을 사용하면 모든 '기본'최적화를 사용할 수 있습니다. mondrian.native.crossjoin.enable = 사실 mondrian.native.topcount.enable = 사실 mondrian.native.filter.enable = 사실 mondrian.native.nonempty.enable = 사실 mondrian.rolap.groupingsets.enable = 사실 – Luc