OLAP(Online analytical processing) 联机分析处理：是计算机技术中快速解决多维分析问题（MDA, multi-dimensional analytical）的一种方法。...多维分析中数据通常以立方体(Cube)形式存储，Cube可理解为一组多维数据集，即多个维度构成的数据集，可由多个维度中的维度成员交叉形成单元格数据组成。...分析算子 以下将以Spark SQL举例，说明ROLAP中常用的多维分析算子 GROUP BY GROUP BY 子句通过一组指定的分组表达式对行数据分组，并基于一个或多个聚合函数在对应行进行聚合计算，...(ARRAY(30, 60)) tableName AS c_age LATERAL VIEW EXPLODE(ARRAY(40, 80)) AS d_age; 总结 OLAP（在线分析处理）多维分析技术在智能商业...多维分析的核心概念是将数据按照不同的属性或特征进行组织，以便用户可以从不同层面深入了解数据的内在联系和潜在价值。 推荐阅读 [1] Edgar F Codd. 1993.
其列式存储可以有效的支持高效的聚合类查询，譬如groupBy等操作，分布式存储则提升了处理的数据规模。
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这次是分享一个多维分析优化的案例 【本文大纲】 业务背景 spark sql处理count distinct的原理 spark sql 处理 grouping sets的原理 优化过程及效果 总结 1...a.child) ..... } 3、spark sql 处理 grouping sets grouping sets 、rollup 、cube 是用来处理多维分析的函数...优化后只用5分钟，棒棒哒~~ 5、总结 总体来说，expand 方式适合维度小的多维分析，这是因为 expand 方式读取数据的次数只有一次，但数据会膨胀n倍。
6月11日9点，腾讯大数据将联合DataFun举办：多维分析架构峰会。腾讯数据平台部总监陈鹏将担任峰会的荣誉主席，计算平台组负责人陈奕安将担任峰会的主席。...本次峰会共设置9大主题论坛，来自腾讯的技术专家龙跃将担任新一代 MPP 数据库架构论坛出品人并作《腾讯新一代多维分析引擎MercsDB》主题分享。...本次峰会精彩纷呈，内容上既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术，也包含金融、互联网、交通、物流、工业、画像、营销等多个应用场景的实践经验。...演讲主题：腾讯新一代多维分析引擎 MercsDB 演讲提纲： 1. MercsDB 背景 2. MercsDB 架构：与 Presto 的高效融合 3.
本文与你探讨多维分析初始状态时该预先汇总哪些组合。 我们在《多维分析预汇总的存储容量》中计算过，如果想做到O(1)的复杂度，至少要考虑界面用到的各种维度组合，这在维度总量稍多一点时就不可行了。...多维分析性能优化的目标是前端反应速度，如果中间CUBE仍然很大，那么再聚合也会比较慢，这时候，这些再聚合的结果也可以作为一些新的中间CUBE保存起来。...经过这些处理后，我们虽然无法完全做到O(1)复杂度，但常常也能把计算性能从全量硬遍历提高几十倍甚至上百倍，这对于大多数多维分析场景已经足够了。...---- 我们还在《多维分析预汇总的功能盲区》中说过几种情况无法通过预汇总来提高性能。
本次峰会共设置9大主题论坛，并邀请目前工作在大数据多维分析领域的负责人、架构师、数据工程师和开源多维分析项目的核心成员分享，内容既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术...▌多维分析架构峰会报名，现已全面启动，全程直播 第二届多维分析架构峰会现已全面开放免费报名，大数据领域不容错过的业内分享，6月11日与你一同见证！...演讲主题：多维分析在云产品计量计费场景中的应用 演讲提纲：多维分析在云产品计量计费场景中的应用，主要涉及云产品计量计费场景介绍，多维分析在云产品计量计费场景中的应用，以及相关问题解决方案和未来展望四个方面的内容...演讲主题：多维分析在云音乐社交创新业务的应用 演讲提纲： 1. 业务背景介绍 2. 多维分析场景介绍 3. 多维分析的意义 4. 多维分析的数据底座 5. 未来构想 听众收益： 1....多维分析在云音乐创新业务场景是如何应用的？ 2. 自助多维分析对数仓意味着什么？ 3. 如何用更好的数仓模型设计方法去支撑多维分析应用场景？
这次分享多维分析优化的另一种情况 【本文大纲】 1、描述问题背景 2、讲一下解决思路 3、解决办法（spark sql处理parquet row group原理及分区原理，参数测试，解决方案） 4、效果...( netease_user, campaign_id, spec_id, app_bundle, render_name, platform)); 整体逻辑与上一篇：【spark sql多维分析优化...从上面可以看到，数据过滤后是582w，经过两次expand 后，变成了4.6个亿，4.6个亿的量本来不算大，但因为只有2个task在处理，就显的异常的慢 2、解决思路 解决多维分析的办法一般是：把逻辑拆开...，分别计算指标，然后再 join 起来，这个也是上一篇【spark sql多维分析优化——细节是魔鬼】用到的一个办法。...parquet.block.size 是可以依据实际使用情况来调优的，对于做多维分析表，可以设置稍小一点。
因此，我们需要一款能覆盖更全的流量数据，支持灵活筛选维度、灵活选择漏斗，提供多种分析视角的漏斗分析工具，并定位流失人群、转化人群，从而缩小问题范围，精准找到运营策略、产品设计优化点，实现精细化运营。...技术选型 电商场景的流量日志、行为日志一般会比传统场景下的数据量大很多，因此在这样的背景下做漏斗分析给我们带来了两大技术挑战： 日增数据量大：日增千万级数据，支持灵活选择维度，如何快速地对亿级数据量进行多维分析...，我们从需要查询的城市数量、时间跨度、数据量三个维度对精确去重功能进行优化，亿级数据量下150个城市ID精确去重查询整体耗时3秒以内，以下是漏斗分析的最终效果： 未来规划 完善StarRocks内部工具链的开发
在 Apache Doris 中，多维分析（OLAP）是一种重要的功能，它允许用户从多个维度对数据进行查询和分析。...Doris 通过多种技术手段支持多维分析，包括预聚合（Pre-Aggregation）、物化视图（Materialized Views）和索引优化等。...多维分析支持预聚合（Pre-Aggregation）预聚合是指在数据写入时，系统自动计算并存储一些常用的聚合结果，以便在查询时能够快速返回结果。预聚合可以显著提高查询性能，特别是在处理大量数据时。...示例：CREATE INDEX idx_region ON sales (region);总结Apache Doris 通过预聚合、物化视图和索引优化等多种技术手段，支持高效的多维分析。...这些技术共同作用，使得 Doris 能够在处理大规模数据时提供快速、灵活的多维分析能力。
本文围绕数据设置及分析，整合SpreadJS中集算表及数据透视表功能，提供一种纯前端高效能数据多维分析方案。
一、技术选型 参见：Saiku+Kylin多维分析平台探索 1.saiku Saiku 作为分析平台，提供可视化的操作，能方便的对数据进行查询、分析，并提供图形化显示 2.kylin Kylin 作为分析引擎...3.Saiku + Kylin 实现多维分析 Saiku 根据用户在页面的操作，生成 MDX，然后，Mondrian根据MDX生成查询语句SQL， 而 Kylin 可以根据SQL 查询 cube，快速得到结果...二、Kylin安装部署 七、参考资料 1.mustangore/kylin-mondrian-interaction 2.Saiku+Kylin多维分析平台探索
目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。...对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。...但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。...核心模块是将多维分析语言转化为MapReduce的解析器，读取用户定义的维度和度量，将用户的多维分析命令翻译成MapReduce程序。核心模块的具体逻辑如图6所示。...Cloudera带来了大量的辅助工具，MapR带来了号称三倍于Hadoop MapReduce速度的并行计算平台。
Doris多维分析：让你的数据会"说话" 互联网行业里流传着这样一句话："数据分析就像是给企业装上了一双透视眼，而其维度层级决定视力好坏"。...Doris作为新一代高性能MPP数据库，提供了强大的多维分析功能。...这正是Doris多维分析的典型应用场景。 那么，Doris是如何支持高效的多维分析？...Doris的多维分析建立在三大核心技术之上：层次化聚合(ROLLUP)、全维度分析(CUBE)和自定义维度聚合(GROUPING SETS)。...通过研究Doris的多维分析特性，他发现了一个关键点：合理使用GROUPING_ID能显著提升查询效率。
（2）数据源视图定义：通过定义数据源视图，实现了对数据源的抽象和简化，使得在多维分析项目中能够更方便地使用数据。...总的来说，实验结果表明成功建立了针对电商销售情况分析的数据仓库 SDWS，并实现了多维分析的基本功能。通过对数据进行多维分析，可以深入挖掘数据背后的规律和趋势，为电商企业提供决策支持和市场竞争优势。...在实际操作中，使用 SQL Server 提供的工具（如 SSMS 和 Data Tools）进行数据仓库的建模和多维分析项目的开发，能够有效提高效率并简化操作流程。...通过定义数据源、数据源视图、维表、多维数据集等，完成了数据仓库的搭建和多维分析项目的部署。 ...总的来说，本次实验使我深入了解了数据仓库的建立方法和多维分析的基本过程，对于应用 SQL Server 进行数据仓库建模和多维分析项目开发有了更深入的理解和实践经验。
做到多维分析这一步，其实只能解决 10% 左右的自助需求，这是 BI 产品最常见的自助能力。多维分析的主要问题在于有个建模过程，也就是要事先准备数据集，分析的数据也要限定在数据集中。...一般是在多维分析前面增加一步，能够基于多个数据集关联计算出新的数据集再来做多维分析，或者在多维分析过程中支持多个立方体间的某些关联运算。这相当于允许业务用户一定程度可以自己建模。...一个简单办法是使用 BI 产品导出基本数据，由业务人员自己用 Excel 等桌面工具去做，Excel 足够灵活方便，可以相对随心所欲地完成多步骤运算，从这个意义讲呢，Excel 才是最重要的 BI 工具...经常的情况是：BI 厂商说的是多维分析，而用户想的是那些需要过程计算才能解决的问题，这个错位就会导致期望高而失望大的局面。用户要清楚自己的自助需求：是否做到多维分析就够了？有多少关联查询需求？...在演示阶段让用户产生极大的期望以为真能让业务人员自己分析，实际用起来完全不是那回事，结果都被当作报表工具在用，而这些 BI 软件做报表的能力还很差。这是购买 BI 产品的一个大坑！
（2）多维分析工具就是一种验证型工具。它通过对数据的多种可能的观察角度（时间、地域和业务等）进行快速，一致和交互的存取，以对数据进行深入地分析和观察。...（4）基于 OLAP 技术的数据分析程序就是一种多维分析工具，也称为联机分析处理工具或 OLAP 工具。...（6）多维分析工具或 OLAP 工具的使用是一个人机交互过程，即在数据分析处理的每一步都需要用户的 “指导” ，或者输入分析参数，或者做出某种选择后才能进行下一步的分析处理。...（4）原理讲解：向用户较详细地介绍数据仓库的概念、多维分析概念和数据仓库的数据源；培训用户了解数据仓库中所有查询工具、分析工具与挖掘工具的类型，以及利用这些工具获得报表以及分析结果的方法。...2、决策的多维分析支持 利用 OLAP 多维分析工具，可以对数据仓库历史的或当前细节的数据，按照多个维度进行不同粒度的统计分析。 以警务数据仓库为例，多维分析可以回答许多粒度的分析结果。
更广义的OLAP过程 多维分析就是在线分析的全部吗？ 我们来考察这样一种数据分析过程。...多维分析的局限 显然，上述计算都可以由历史数据计算出来，但是，用多维分析技术能实现吗？ 恐怕不能！...多维分析确实能够得到一些有益的信息，比如经常举的例子，成本过高时可以精确定位出到底是哪个部门和业务造成的。...但是，多维分析却得不到前述例子中我们希望从数据中获得的规律性结论，而毕竟有了规律性结论才能预测并指导工作。从这个意义上讲，把在线分析仅仅理解成多维分析是不完整的。 我们需要怎样的OLAP？...Excel在一定程度上就拥有这种能力，使得它事实上成为应用最广泛的桌面BI工具。不过Excel对于多层次数据和有规则操作支持还不够好，难以完成前述例子中的计算过程。
以前的流程是在灯塔上通过执行大量复杂的sql查询需要的数据，然后下载数据，整理成许多多维分析树。...除此之外，希望在微信小程序查看多维分析报表，从数据中发掘出更多的价值。 因此急需建设一个多维分析平台，解决目前的业务痛点。 2....功能特色： 零SQL实现数据多维分析，直接选择指标和维度，快速构建多维分析报表； 速度快，对于每天4000W数据量的用户报表，回溯30天只需5~10分钟；对于每天上亿的消费数据报表，回溯30天需要30~...首先我们来看一下一棵多维分析树是如果查询数据的。上面是一棵多维分析树，m1代表指标，例如DAU、总时长等，D1代表维度，例如城市、首启方式等。...聚合层：解析多维分析树，拆分为多个cube，按照cube到聚合层查询数据，根据聚合指标的计算逻辑计算出指标绝对值，构造出一颗多维分析树。
多维分析：OLAP允许用户在不同的维度（如时间、地理位置、产品等）上进行数据分析，以便深入了解数据背后的模式和趋势。...处理大数据量：对大型和复杂的数据集进行多维分析，并能处理用户在短时间内发送的大量请求。 OLAP有哪些实际应用？...这种OLAP工具通常直接对桌面应用程序（如Microsoft Excel）中的数据进行多维分析。...OLAP的常用工具 OLAP技术的开源工具提供了高效的数据分析和多维查询能力，以下是一些常见的开源OLAP工具： StarRocks：是开源的新一代快速全场景MPP（Massive Parallel Processing...它采用新一代的弹性MPP架构，可以高效支持大数据量级的多维分析、实时分析、高并发分析等多种数据分析场景。
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