如何利用Druid和Mondrian引擎实现高效的实时多维数据分析？请说明在Druid中创建分析系统的基本步骤，并展示如何通过Mondrian使用MDX语言进行复杂查询。

为了高效实现实时多维数据分析，你需要掌握Druid与Mondrian引擎的使用技巧。《Druid：简化多维数据分析与OLAP实践》为你提供了这一过程的详细指导。

参考资源链接：[Druid：简化多维数据分析与OLAP实践](https://wenku.csdn.net/doc/7akgrqaf4j?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，在Druid中构建实时分析系统，你需要了解其数据模型，包括维度表和事实表的设计。事实表通常包含度量，这些度量是可以通过各种聚合函数进行操作的数值数据。维度表则定义了事实数据的上下文，使用户能够从不同角度进行数据聚合和分析。
接下来，你需要配置Druid集群，设置数据摄入管道以实时处理数据流。Druid支持多样的数据源，包括流式数据和批量数据源，通过使用索引任务，数据将被转换为可查询的格式。
在Druid集群搭建完毕后，Mondrian引擎可以作为一个OLAP前端，与之进行交互。Mondrian使用MDX语言来定义数据查询，它允许你通过复杂的多维查询表达式来访问和分析数据。
MDX语言具备强大的表达能力，可以进行高级的数据分析和计算。在编写MDX查询时，你需要指定要查询的度量和维度，并可能使用到切片、切块、透视等操作，以得到想要的数据视图。
例如，一个基本的MDX查询可能如下所示：
SELECT {[Measures].[Sales Amount]} ON COLUMNS,
{[Date].[Calendar].[Month].MEMBERS} ON ROWS
FROM [Sales]
WHERE ([Customer].[Customer Geography].[Country].[United States])
这个查询返回了美国每个日历月份的销售金额。
通过实践这些步骤和技巧，你可以有效地在Druid中构建实时多维数据分析系统，并利用Mondrian引擎及其MDX语言进行深入的数据查询和分析。若希望进一步了解Druid与Mondrian的深层次交互及优化策略，建议参考《Druid：简化多维数据分析与OLAP实践》。这份资料不仅介绍了基础概念，还涵盖了高级配置和性能优化，让你能够更全面地掌握多维数据分析的实践知识。

参考资源链接：[Druid：简化多维数据分析与OLAP实践](https://wenku.csdn.net/doc/7akgrqaf4j?spm=1055.2569.3001.10343)