请详细介绍如何在Druid系统中实现实时多维数据分析，并解释如何利用Mondrian引擎及其MDX语言进行数据查询和分析。

要构建一个实时多维数据分析系统，并使用Mondrian引擎通过MDX语言进行查询，首先你需要深入理解多维数据的组织方式以及OLAP分析的核心概念。Druid作为一款开源的分布式分析数据库，专为实时分析查询而设计，非常适合处理大规模数据集的快速聚合和分析。

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)

在Druid中构建实时多维数据分析系统时，你需要考虑以下几个步骤：

1. 数据建模：确定你的数据仓库中的维度表和事实表，以及它们之间的关系。维度表通常包括时间、用户、产品等分类信息，而事实表则包含具体的数据度量，如销售量或点击数。

2. 数据摄入：将数据导入Druid。这通常通过Druid的实时节点完成，可以使用各种数据源，如Kafka、Kinesis等。

3. 数据索引：为数据创建索引，使数据可以快速查询。索引操作包括数据聚合和排序，以优化查询性能。

4. 查询设计：使用MDX语言进行查询设计，MDX（多维表达式）是一种专门用于OLAP查询的语言。你可以利用Mondrian引擎的MDX查询功能来获取数据的多维视图。

5. 分析与可视化：根据查询结果进行业务分析，并通过可视化工具展示分析结果，以便决策者理解。

具体到如何使用Mondrian引擎和MDX语言，你需要创建一个XML格式的ROLAP（基于关系数据库的OLAP）模式文件，该文件描述了数据的多维结构。然后使用Mondrian提供的分析功能，通过MDX语言定义查询。MDX语言允许你以多维的方式描述数据的范围和关系，例如，你可以查询特定时间段内某种产品的销售情况，并按照地区进行分组。

掌握了这些知识后，你将能够利用Druid和Mondrian的强大组合，构建一个既能处理大量实时数据，又能进行深入多维分析的OLAP系统。为了进一步提升你的技能，我推荐你查阅《Druid：简化多维数据分析与OLAP实践》这份资料，其中不仅包含了理论知识，还提供了实用的示例和实战项目，帮助你更深入地理解和运用这些技术。

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)