数据cube的schema与sql的对应的关系

用schema workbench 设置cube的维度结构

saiku 使用的cube，会将不同维度的查询转化为sql语句。

schema中，

cube的事实表和dimension表进行自然连接，具体的dimension设置是，dimension设置界面上foreign key（事实表的某一列）与hierarchy设置界面上primaryKey（dimension表的主键）。关联是通过这两个列进行对比，所以一定要指定正确。

而，level设置界面上的Column是实现group by 的

 

 

写一个一个小例子：

mdx语句

SELECT
NON EMPTY {[Measures].[Downloads]} ON COLUMNS,
NON EMPTY TopCount({Hierarchize(CrossJoin([dimDate.default].[day].[2014-01-03], [compare_app.default].[appName].Members))},20,[downloads]) ON ROWS
FROM [aso]

注意[dimDate.default]中default为层级名。要设定好，才能正确的引用level。我为hierarchy起名为default，因为就一个。

转换为对应的sql语句为：

SELECT
 `dimdate`.`year` AS `c0`,
 `dimdate`.`yearname` AS `c1`,
 `dimdate`.`month` AS `c2`,
 `dimdate`.`monthname` AS `c3`,
 `dimdate`.`datevalue` AS `c4`,
 `dimappnamenew_1`.`app_name` AS `c5`
FROM
 `dimdate` AS `dimdate`,
 `factdownloadsnew` AS `factdownloadsnew`,
 `dimappnamenew` AS `dimappnamenew_1`
WHERE
 `factdownloadsnew`.`date_time` = `dimdate`.`datevalue`
AND `factdownloadsnew`.`app_link_hash` = `dimappnamenew_1`.`app_link_hash`
AND(
 `dimdate`.`datevalue` = '2014-01-03'
 AND `dimdate`.`month` = '1'
 AND `dimdate`.`year` = '2014'
)
GROUP BY
 `dimdate`.`year`,
 `dimdate`.`yearname`,
 `dimdate`.`month`,
 `dimdate`.`monthname`,
 `dimdate`.`datevalue`,
 `dimappnamenew_1`.`app_name`
ORDER BY
 ISNULL(`dimdate`.`year`)ASC,
 `dimdate`.`year` ASC,
 ISNULL(`dimdate`.`month`)ASC,
 `dimdate`.`month` ASC,
 ISNULL(`dimdate`.`datevalue`)ASC,
 `dimdate`.`datevalue` ASC,
 ISNULL(
  `dimappnamenew_1`.`app_name`
 )ASC,
 `dimappnamenew_1`.`app_name` ASC

这里我遇到一个问题，这个维度查询关联是按applinkhash进行，

结果如下：

而同样实现前20排名返回语句，用app_id进行关联：

SELECT
NON EMPTY {[Measures].[Downloads]} ON COLUMNS,
NON EMPTY TopCount({Hierarchize(CrossJoin([dimDate.default].[day].[2014-01-03], [dimApp.appName].[appName].Members))},20,[downloads]) ON ROWS
FROM [aso]

结果如下（不同）：

两个结果不同。如，360用app_id统计的少了很多。

问题分析：applinkhash是一一对应的，而app_id也是一一对应的。二者比对应该相同。

app_id统计少了，是什么原因? 

在原表中进行查询，直接统计360手机卫士的downloads，证明app_id是正确的。app_link_hash对比，会多统计一些。

原因如下：360手机卫士有两个version，5.0和4.3，两条记录applink，applinkhash相同，只有version不同，所以比对上有两个关联上了，导致累加到了一起。

 

另外，saiku中呈现的名字也是在schema里设置，对应关系：

schema名-------------最开始，saiku里面选择的schema

下一级

cube名----------------------saiku在每个schema下的名

下一级

dimension名（维度名）-----------------saiku呈现cube下为文件夹名

下一级

level名-------------------saiku可以拖拉使用的对象的