輕量級可嵌入多維分析後臺

問題的提出

多維分析（BI）系統後臺數據源一般有三種選擇。1、普通數據庫；2、專業數據倉庫；3、BI 系統自帶的數據源。

可是，這三種選擇都有各自的問題。普通數據庫通常都是行式存儲，很難得到多維分析但願的高性能，只適用較小數據量。專業數據倉庫有很多是列式存儲的，性能問題不大，可是價格都比較昂貴，建設、擴展和維護成本也都很是高。BI 系統自帶的數據源都比較封閉，只能爲自家的 BI 前端提供支持，沒法爲多個不一樣廠家的前端提供數據服務。

解決思路與過程

集算器能夠獨立承擔輕量級多維分析後臺的做用，至關於中小型數據倉庫或者數據集市。結構圖以下：

集算器能夠將多維分析的數據事先以列存形式存儲到二進制文件中，稱爲組表。多維分析前端應用拖拽生成 SQL，經過集算器 JDBC 提交。集算器對組表執行 SQL 查詢，將結果返回給多維分析前端。組表文件也可由集算器從各類異構數據源採集數據並計算而來。

和普通數據庫方案相比，集算器列存的二進制文件可以直接提高性能。而對於昂貴的專業數據庫和相對封閉的 BI 自帶數據源，集算器能夠提供更加經濟、簡便的解決方案，並可以從各類異構數據源採集數據。

集算器有三種部署方式：一、集成在前端應用中；二、獨立服務器；三、集羣熱備。下面介紹具體方法。

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