Kylin基本概念

基本概念

數據倉庫

DW（Data Warehouse），除去「存放數據的倉庫」的概念，數據倉庫是一種資料儲存理論，面對各類資料，將它們經過特定的方式儲存起來，儲存方式要特別利於對資料進行分析和處理，並最終作出決策。

區別於強調實時和事物的業務數據庫，DW裏的數據，通常都不會隨時間發生變更，大部分都是歷史性資料。

這種理論下，DW的核心就是儲存方式和分析方式。

OLAP

Online Analytical Process，聯機分析處理，以多維度的方式分析數據，是最多見的理解。

OLTP

Online Transaction Processing，鏈接交易處理，更側重於事務處理，核心是ACID，包括數據庫的增刪改查。

BI

Business Intelligence，商務智能，指從數據存儲、分析、挖掘、展示等一條龍，最終實現商業價值。

維度和度量

Dimension，Measure，數據分析中兩個基本概念。

維度是指審視數據的角度，一般指數據記錄的一個屬性。度量指基於數據計算出來的考量值，在sql中，where,group by的屬性一般就是維度，經過聚合函數計算的屬性一般是度量。

select name, age, avg(score) from student group by age

上面的查詢中，age就是維度，score度量。

事實表和維度表

Fact Table，事實表，指存儲事實記錄的表，通常是字段超多的大表，如銷售記錄，明細等。

Dimension Table，維度表，與事實表相反，只保存了維度的屬性值，能夠和事實表作關聯。

維度表至關於從事實表中抽取出常常重複的屬性，並規範成一張表，常見的有日期表，地點表，Avaya的DM_AGENTS等DM_*表。

使用維度表的好處：

1. 縮小事實表的大小
2. 便於維護維度，增刪改維度，如名字，不須要動巨大的事實表
3. 可被多個事實表重用

星型模型

Star Schema，數據挖掘常見的一種多爲數據模型。

星型模型中只有一張事實表，多個維度表，經過主外鍵相關聯，就像好多星星圍繞在一個恆星周圍。。

若是對維度表再作抽取規範，維度表之間也進行關聯，則成爲更復雜的雪花模型。

Avaya Insights共有八張維度表，七張事實表，僅有兩張維度表相關聯，各維度表被事實表複用，至關因而一個星型模型。

從維度屬性來看，爲帳戶、時間、坐席、組。

Avaya報表

Oceanalytics是Avaya的大數據中心，Insights是其中的報表框架，本質上是深度依賴於Oracle的架構。

從文檔裏簡單的描述來看，對數據的處理主要步驟以下：

1. 事件處理器收到事件，並經過JMS發佈消息
2. 客戶拿到消息，根據維度，本身統計度量值
3. 處理引擎拿到消息，經過Oracle BAM生成實時報表
4. 同時，事件處理器每隔15分鐘向Oracle數據庫寫入明細數據
5. Oracle OBI根據數據庫生成歷史報表

具體的事件處理器，處理引擎，還有Oracle的各類工具，就不得其解了，太商業了。