Альтернативы многомерной обработки данных

#multidimensional-array #database-design #olap-cube #cubes

#многомерный массив #база данных-проектирование #olap-куб #кубы

Вопрос:

Я ищу многомерную обработку данных, но без необходимости использовать какой-либо OLAP. Например, у меня есть таблица транзакций продаж. Я хотел бы иметь общие продажи по многим измерениям, таким как продукт, штат, регион, время (ежемесячно, ежеквартально) и т.д. Измерения, для которых мне нужна мера (общий объем продаж), являются динамическими и известны только во время выполнения.

Я могу выполнить это, используя технологии OLAP (кубы). Но я ищу более простые альтернативы (с открытым исходным кодом), такие как возможность использования баз данных ключ-значение или некоторого программного обеспечения поверх СУБД (не идеальный вариант, учитывая потребности в производительности).

К вам, ребята!

1. Поправьте меня, если я ошибаюсь: вам нужен набор функций OLAP-кубов без фактического использования OLAP-кубов, и вы готовы установить программное обеспечение для запроса к вашей базе данных OLTP, чтобы получить эти функции?

2. Какую СУБД вы используете?

3. MySQL. Но я должен сохранять независимость от базы данных. Но для начала подойдут даже решения, специфичные для БД.

Ответ №1:

Попробуйте построить свои внутренние запросы вокруг опции «С накоплением». Несколько баз данных (включая MySQL, имеют эту опцию). Это позволит вам выполнять запросы, подобные OLAP cube, в вашей базе данных, установив несколько флагов.

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/group-by-modifiers.html

Ответ №2:

Pentaho — единственный известный мне игрок с открытым исходным кодом на этой арене. Я уверен, что есть и другие. Однако я не знаю, поддерживает ли Pentaho MySQL.

Greenplum Community Edition построена на PostgreSQL.