saiku schema编写教程：第3课 - 逐步指南与所需资源

在本篇教程中，我们将深入学习如何编写Saiku的Schema（第3课），这是一种关键的OLAP（在线分析处理）工具中的概念，特别是与Mondrian关联。以下内容将带你逐步理解并掌握Schema的创建过程： 1. **准备阶段** - 首先，你需要确保已具备必要的准备工作，包括： - **管理员账号**：参考第1课获取相关信息，如有任何疑问，可以通过加入QQ群703185254咨询。 - **数据源**：使用FoodMart的MySQL数据库，建议预先下载相关的脚本，以便后续操作。 - **Mondrian cmdRunner工具**：虽然不是强制要求，但提供额外的便利性，可以根据需求选择安装。 2. **开始编写Schema** - 在实际操作中，你需要创建一个新的Schema文件。例如，创建一个名为`foodmart_3.xml`的文件，并将其保存在D:/saiku/schemas目录下。 - Schema示例代码展示了如何定义维度`TimeDimension`，包含年份（Year）、季度（Quarter）和月份（Month）等层次，以及与之关联的数据表`time_by_day`。每个级别都有特定的列名和类型，如`the_year`为Numeric类型，`week_of_year`为TimeWeeks。 3. **Schema结构详解** - `<Dimensionname="Time">`部分定义了时间维度，其`HierarchyhasAll`属性设置为`false`，表示没有预设的所有级别，需要用户自定义。 - `<Level>`元素定义了每个层次，如`Year`、`Quarter`和`Month`，它们对应的数据来源是`Tablename="time_by_day"`，并且指定了相应的列名、类型和是否为唯一的成员（uniqueMembers）。 4. **实践操作步骤** - 课程将详细指导你按照以上结构一步步创建Schema，包括： - 定义其他维度和度量（Measures），如果数据集包含。 - 添加关系（Relationships）到数据模型，确保数据之间的连接。 - 配置Schema的视图和筛选条件。 5. **预期结果** - 操作完成后，你应该能成功创建一个完整的Schema，它将作为Saiku分析的基础，允许用户通过Mondrian引擎查询FoodMart数据并进行灵活的分析。 6. **后续步骤** - 课程还将介绍如何将这个Schema应用到实际的Saiku环境中，可能包括配置、测试和优化性能等方面，以便与其他OLAP工具（如 Mondrian Server）配合使用。 第3课将带你从零开始构建Saiku Schema，通过实践加深对OLAP架构的理解，从而更好地利用Saiku进行数据可视化和分析。无论你是初学者还是希望提升现有技能，这节课都将为你提供宝贵的经验。