CN105183917A - 一种用于多级存储数据的多维分析方法 - Google Patents

一种用于多级存储数据的多维分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于多级存储数据的多维分析方法，步骤一，构建统一数据模型；步骤二，构建多维分析模型；步骤三，多维分析计算和展现；计算引擎把多维分析模型按照路由信息自动生成下级计算节点对应的聚合计算语句，并由计算代理执行聚合操作，生成预聚合结果并上传到主控服务器，然后执行二次聚合计算，生成多维计算结果集；计算引擎根据多维分析模型，结合统一数据模型，形成维度成员查询算法，查询出维度成员，生成展现报表的单元格对象，并把多维分析结果填充到单元格对象中，实现多维分析结果的多维度展示。本发明多维分析方法能够实现分级存储数据的实时多维分析，不需要事先把数据集中起来。

Description

一种用于多级存储数据的多维分析方法
技术领域
本发明涉及一种多维分析方法，具体涉及一种用于多级存储数据的多维分析方法。
背景技术
随着电力企业业务信息系统应用的逐步深入，业务数据量将逐渐庞大，对数据进行即时多维分析需求强烈。目前国外数据分析应用研究主要集中在以下5个方面：
1）企业级报表。报表生成器用来生成很好的格式化的静态报表,这些报表广泛的向多数人发布。
2）立方体分析。基于立方体的BI工具向业务经理们提供简单的切片和钻取分析能力。
3）任意查询和分析。供超级用户对数据库进行任意的访问,对整个数据库进行切片、钻取,从而分析到最细粒度的业务信息。
4）统计分析和数据挖掘。通过统计分析和数据挖掘工具,可以使用各类数据挖掘模型进行预测或者寻找两个变量之间的因果相关性。
5）报表分发和预警一一基于报表分发机制,可以根据订阅、调度或者数据库中的触发事件向大量的用户群发送整个报表或者告警信息。
目前使用的多维分析产品不支持多级存储数据的实时数据分析，都是需要先把分级存储的数据集中到总部的数据中心然后才能进行全局性多维分析，这样就导致多维分析的即时性大打折扣，对数据价值的利用也大打折扣。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种用于多级存储数据的多维分析方法。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种用于多级存储数据的多维分析方法，包括以下步骤，
步骤一，构建统一数据模型；
结合智能路由算法，将多级存储数据映射成统一数据模型；
步骤二，构建多维分析模型；
将统一数据模型按照业务规则映射成多维分析模型；
步骤三，多维分析计算和展现；
计算引擎把多维分析模型按照路由信息自动生成下级计算节点对应的聚合计算语句，并由计算代理执行聚合操作，生成预聚合结果并上传到主控服务器，然后执行二次聚合计算，生成多维计算结果集；
计算引擎根据多维分析模型，结合统一数据模型，形成维度成员查询算法，查询出维度成员，生成展现报表的单元格对象，并把多维分析结果填充到单元格对象中，实现多维分析结果的多维度展示。
在多维分析模型中可视化构建界面，按照多维分析业务场景，将统一数据模型中的属性映射成多维分析模型中的指标或维度信息。
多维分析计算和展现的过程为，
A1）加载多维分析模型；
根据要展示的多维分析模型编号，查找是否有多维分析模型缓存，如果没有，则加载该多维分析模型；
A2）加载维度成员；
维度成员包括静态维度成员和动态维度成员；静态维度成员是定义在多维分析模型中不变化的的成员；动态维度成员存储在维度表中；
A3）生成数据集对象；
分析关联的统一数据模型、多维分析模型以及约束条件，生成SQL语句、数据源标识、统一数据模型编号以及多维分析模型编号，并生成数据集对象；
A4）生成单元格矩阵；
根据多维分析模型中维度的层级关系、维度所在坐标轴以及指标数目，遍历XML节点，生成单元格对象矩阵；
单元格对象分为三种类型：表头、维度和度量；
A5）生成统计对象；
首先判断是否有“地区”维度，如果有，选取第一个“地区”维度对应的度量单元格并生成对象列表；如果没有，把所有度量单元格生成对象列表；
对象列表中对象编号和单元格矩阵中度量单元格对象的编号一致；
A6）智能路由；
根据维度成员信息查找路由表中是否存在记录，如果有记录，提取路由路径；如果没有记录，广播所有路径；
A7）计算代理执行计算；
计算代理首先解析数据集对象，并把解析获得的数据存入内存中，然后计算每个对象；
A8）动态聚合计算并填充单元格；
计算引擎根据路由信息，判断所有节点对象数据都返回完毕，开始执行动态聚合操作；
聚合时，如果没有“地区”维度，累加相同编号对象的值并赋值于相同编号的度量单元格对象；如果有“地区”维度，把“地区”作为对象编号的前缀，然后查找相同编号的单元格对象并赋值；聚合计算后计算合计，最终形成多维分析报表展示对象；
A9）对展示对象进行封装，传递到前端解析后展示。
所有节点对象数据均采用同步机制返回到总部。
对象列表分为实指标对象列表和虚指标对象列表；对于实指标对象，每个对象要关联到相应的业务对象和属性；对于虚指标对象，要关联到相应的实指标对象。
在计算代理执行计算时，实指标对象，通过过滤条件、属性以及算法，从内存中取得数据并计算，实指标对象计算完毕后再计算虚指标对象。
本发明所达到的有益效果：1、本发明多维分析方法能够实现分级存储数据的实时多维分析，不需要事先把数据集中起来；2、本发明填补了市场空白，满足了当前大型企业对全局性分公司数据的即时多维分析的需求。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为多维分析计算和展现的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种用于多级存储数据的多维分析方法，包括以下步骤：
步骤一，构建统一数据模型。
结合智能路由算法，将多级存储数据映射成统一数据模型，屏蔽多级存储的位置差异，实现多级存储数据的统一数据模型描述。
步骤二，构建多维分析模型。
将统一数据模型按照业务规则映射成多维分析模型；在多维分析模型中可视化构建界面，按照多维分析业务场景，将统一数据模型中的属性映射成多维分析模型中的指标或维度信息。
多维分析模型是多维分析计算的基础，多维分析模型的好坏直接影响到多维分析功能的复杂度和效率，多维分析模型结合国内用户的使用习惯，比常用的多维分析工具功能更加强大，能够实现不规则的多维分析业务场景。
步骤三，多维分析计算和展现。
计算引擎把多维分析模型按照路由信息自动生成下级计算节点对应的聚合计算语句，并由计算代理执行聚合操作，生成预聚合结果并上传到主控服务器，然后执行二次聚合计算，生成多维计算结果集；
计算引擎根据多维分析模型，结合统一数据模型，形成维度成员查询算法，查询出维度成员，生成展现报表的单元格对象，并把多维分析结果填充到单元格对象中，实现多维分析结果的多维度展示。
如图2所示，多维分析计算和展现的过程为：
A1）加载多维分析模型。
根据要展示的多维分析模型编号，查找是否有多维分析模型缓存，如果没有，则加载该多维分析模型。
A2）加载维度成员。
维度成员包括静态维度成员和动态维度成员；静态维度成员是定义在多维分析模型中不变化的的成员；动态维度成员存储在维度表中。
A3）生成数据集对象。
分析关联的统一数据模型、多维分析模型以及约束条件，生成SQL语句、数据源标识、统一数据模型编号以及多维分析模型编号，并生成数据集对象。
A4）生成单元格矩阵。
根据多维分析模型中维度的层级关系、维度所在坐标轴以及指标数目，遍历XML节点，生成单元格对象矩阵；单元格对象分为三种类型：表头、维度和度量。
A5）生成统计对象。
首先判断是否有“地区”维度，如果有，选取第一个“地区”维度对应的度量单元格并生成对象列表；如果没有，把所有度量单元格生成对象列表；对象列表中对象编号和单元格矩阵中度量单元格对象的编号一致。
对象列表分为实指标对象列表和虚指标对象列表；对于实指标对象，每个对象要关联到相应的业务对象和属性；对于虚指标对象，要关联到相应的实指标对象。
A6）智能路由。
根据维度成员信息查找路由表中是否存在记录，如果有记录，提取路由路径；如果没有记录，广播所有路径。
A7）计算代理执行计算。
计算代理首先解析数据集对象，并把解析获得的数据存入内存中，然后计算每个对象。
实指标对象，通过过滤条件、属性以及算法，从内存中取得数据并计算，实指标对象计算完毕后再计算虚指标对象。
A8）动态聚合计算并填充单元格。
计算引擎根据路由信息，判断所有节点对象数据都返回完毕，开始执行动态聚合操作。这里所有节点对象数据均采用同步机制返回到总部。
聚合时，如果没有“地区”维度，累加相同编号对象的值并赋值于相同编号的度量单元格对象；如果有“地区”维度，把“地区”作为对象编号的前缀，然后查找相同编号的单元格对象并赋值；聚合计算后计算合计，最终形成多维分析报表展示对象。
A9）对展示对象进行封装，传递到前端解析后展示。
上述方法能够实现分级存储数据的实时多维分析，不需要事先把数据集中起来；同时该方法填补了市场空白，满足了当前大型企业对全局性分公司数据的即时多维分析的需求。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种用于多级存储数据的多维分析方法，其特征在于：包括以下步骤，
步骤一，构建统一数据模型；
结合智能路由算法，将多级存储数据映射成统一数据模型；
步骤二，构建多维分析模型；
将统一数据模型按照业务规则映射成多维分析模型；
步骤三，多维分析计算和展现；
计算引擎把多维分析模型按照路由信息自动生成下级计算节点对应的聚合计算语句，并由计算代理执行聚合操作，生成预聚合结果并上传到主控服务器，然后执行二次聚合计算，生成多维计算结果集；
计算引擎根据多维分析模型，结合统一数据模型，形成维度成员查询算法，查询出维度成员，生成展现报表的单元格对象，并把多维分析结果填充到单元格对象中，实现多维分析结果的多维度展示。
2.根据权利要求1所述的一种用于多级存储数据的多维分析方法，其特征在于：在多维分析模型中可视化构建界面，按照多维分析业务场景，将统一数据模型中的属性映射成多维分析模型中的指标或维度信息。
3.根据权利要求1所述的一种用于多级存储数据的多维分析方法，其特征在于：多维分析计算和展现的过程为，
A1）加载多维分析模型；
根据要展示的多维分析模型编号，查找是否有多维分析模型缓存，如果没有，则加载该多维分析模型；
A2）加载维度成员；
维度成员包括静态维度成员和动态维度成员；静态维度成员是定义在多维分析模型中不变化的的成员；动态维度成员存储在维度表中；
A3）生成数据集对象；
分析关联的统一数据模型、多维分析模型以及约束条件，生成SQL语句、数据源标识、统一数据模型编号以及多维分析模型编号，并生成数据集对象；
A4）生成单元格矩阵；
根据多维分析模型中维度的层级关系、维度所在坐标轴以及指标数目，遍历XML节点，生成单元格对象矩阵；
单元格对象分为三种类型：表头、维度和度量；
A5）生成统计对象；
首先判断是否有“地区”维度，如果有，选取第一个“地区”维度对应的度量单元格并生成对象列表；如果没有，把所有度量单元格生成对象列表；
对象列表中对象编号和单元格矩阵中度量单元格对象的编号一致；
A6）智能路由；
根据维度成员信息查找路由表中是否存在记录，如果有记录，提取路由路径；如果没有记录，广播所有路径；
A7）计算代理执行计算；
计算代理首先解析数据集对象，并把解析获得的数据存入内存中，然后计算每个对象；
A8）动态聚合计算并填充单元格；
计算引擎根据路由信息，判断所有节点对象数据都返回完毕，开始执行动态聚合操作；
聚合时，如果没有“地区”维度，累加相同编号对象的值并赋值于相同编号的度量单元格对象；如果有“地区”维度，把“地区”作为对象编号的前缀，然后查找相同编号的单元格对象并赋值；聚合计算后计算合计，最终形成多维分析报表展示对象；
A9）对展示对象进行封装，传递到前端解析后展示。
4.根据权利要求3所述的一种用于多级存储数据的多维分析方法，其特征在于：所有节点对象数据均采用同步机制返回到总部。
5.根据权利要求3所述的一种用于多级存储数据的多维分析方法，其特征在于：对象列表分为实指标对象列表和虚指标对象列表；对于实指标对象，每个对象要关联到相应的业务对象和属性；对于虚指标对象，要关联到相应的实指标对象。
6.根据权利要求5所述的一种用于多级存储数据的多维分析方法，其特征在于：在计算代理执行计算时，实指标对象，通过过滤条件、属性以及算法，从内存中取得数据并计算，实指标对象计算完毕后再计算虚指标对象。
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