Triffic
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BI中如何配置模式文件（Schema）

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在这里系统的看看构成模式文件的元素：
首先说明一点：这个sample中每一部分在形式上有很多重复的地方，为了尽可能地讲的完全，所以在讲解的过程中，
每一部分提取形式上不重复的部分，然后加入该部分的一些可选项，同时可以查阅FoodMart.xml这个Schema文件。
从宏观上来看，配置一个Schema大致可以分成五部分,分别是：1、Table配置 2、Dimension配置 3、Measure配置 4、VirtualCube配置 5、访问权限配置。在本sample中已经标记出，下面分析每一部分中的元素构成。

<第一部分>
 


   
   
       
       
       
       
       
   
   
        ....
      
      
  
 


1、首先给出表名，在一般情况下，一个Cube是建立在一张事实表之上的，所以Table name=某事实表，但也可以在一张基础表上建立Cube。
2、在本sample中加入了一个聚合表（aggregate table），在一个Cube中可以加，也可以不加，需要根据实际情况来决定。聚合表的作用简单的说表现在考虑报表设计时，通过聚合预先计算好数据汇总，从而改进查询响应的时间。聚合表的内容非常丰富，在这里只讲解最基本的概念，进一步了解请访问官网http://mondrian.pentaho.com/documentation/aggregate_tables.php，接下来简单的理解构成聚合表的元素。
3、AggExclude name，这里给出的表名旨在告诉Mondrian该表不是相应事实表的聚合表。
4、AggName name，这里给出的表名告诉Mondrian该表是相应事实表的聚合表
5、AggFactCount column="FACT_COUNT"，这个字段在每一张聚合表中都存在，记录了相应的事实表中有多少列写入到聚合表中。
6、AggIgnoreColumn column，该列名的作用是告知Mondrian该列是已知的，应该被忽略。
7、这里给出了一个映射关系，即事实表中的product_id列对应了聚合表中的PRODUCT_ID列。
8、AggMeasure name和AggLevel name这两个元素同样也给出了一个映射关系，即把在Cube的模式文件中定义的逻辑名映射到聚合表中的列名。
9、AggPattern pattern使用了正则表达式，把符合该pattern的聚合表包括进来。如在本sample中把前缀为agg_sales_fact_1997_的聚合表全部包括进来作为孩子元素。
10、AggPattern pattern中的AggExclude name元素，该元素很明确地指出在已包括进来的聚合表中，剔除某特定的聚合表。
11、AggPattern pattern中的AggExclude pattern元素，该元素的作用表现在把符合AggExclude pattern的正则表达式的聚合表剔除。
12、第一部分的完整框架是：
  
    
    
        
        
        
        
        
    
    
       
       
   
  

 

 

<第二部分>
 
 
   
     


     
   
 
 
   
     

     
     
       
          "fname" || ' ' || "lname"
          fname + ' ' + lname
          "fname" || ' ' || "lname"
          CONCAT(`customer`.`fname`, ' ', `customer`.`lname`)
          fname + ' ' + lname
          "customer"."fullname"
          CONCAT(CONCAT("customer"."fname", ' '), "customer"."lname")
          "fname" || ' ' || "lname"
          fullname
       
       
          "fname" || ' ' || "lname"
          fname + ' ' + lname
          "fname" || ' ' || "lname"
          CONCAT(`customer`.`fname`, ' ', `customer`.`lname`)
          fname + ' ' + lname
          "customer"."fullname"
          CONCAT(CONCAT("customer"."fname", ' '), "customer"."lname")
          "fname" || ' ' || "lname"
          fullname
       
       
       
       
       
     
   
 

1、DimensionUsage元素：如果在之前定义了共享维（shared dimensions),并且在该Cube中想要使用该共享维，
那么就如使用，通过store_id把
事实表sales_fact_1997和基础表Store相连接。
2、
   
     

     
   
  
  定义了一个名为Promotion Media的维，通过promotion_id连接基础表promotion和事实表sales_fact_1997。
 定义了一个层次中的级别，选择了基础表promotion的media_type字段，不包括该表中的其他字段。
3、在本上面的例子中又定义了一个名为Customers的demension，通过字段customer_id连接基础表customer和事实表sales_fact_1997。接下来来解释下其他元素的作用：
 
    
     SQL表达式，用于该级别的key，代替了column
    
    
     SQL表达式，用于计算一个成员的标题，代替了Level.captionColumn
    
    
     SQL表达式，用于计算一个度量，代替了Level.parentColumn
    
       
          SQL表达式，用于计算一个成员的名字，代替了Level.nameColumn
       
       
          SQL表达式，用于对一个level的所有成员进行排序，代替了Level.ordinalColumn
       
       
         
          SQL表达式，用于计算一个属性的值，代替了Property.column
         
       
 
4、第二部分的完整框架是：
  
  
    
      

      
    
  
  
    
      

      
      
        
      
     
     
      
     
     
      
     
        
          
        
        
          
        
        
          
           
          
        
      
    
  

 

 

<第三部分>
 
 
   
      (case when "sales_fact_1997"."promotion_id" = 0 then 0 else "sales_fact_1997"."store_sales" end)
   
 
 
    [Measures].[Store Sales] - [Measures].[Store Cost]
   
 

1、第一个Measure的名字是Unit Sales，对应事实表中的unit_sales列，聚合的方法是求和（还可以是：sum,count,min,max,avg,distinct-count），求和之后的结果格式为标准格式。
2、第二个Measure的名字是Promotion Sales，在该Measure下加入了一个MeasureExpression。期望是：从事实表sales_fact_1997中挑选出promotion_id=0的所有行，然后对该事实表的store_sales进行求和（如果某行的sales_fact_1997.store_sales=0，则不对该行进行计算）
3、CalculatedMember元素是一个计算成员，在本sample中取名Profit，属于Measures维。期望是：商店的销售额减去商店的成本得到利润值，得到的值的类型是字符串类型，值的格式是$#,##0.00
4、第三部分一个完整的框架是：
  
   
    
   
  
  
   
   
  
  
   该集合的值是由公式推导出的，是Cube的组成部分
  
  

 

<第四部分>
 
  
  
  
  
     [Measures].[Profit] / [Measures].[Units Shipped]
  
 

1、VirtualCube，A cube defined by combining the dimensions and measures of one or more cubes. A measure originating from another cube can be a .即若干个Cube中的dimension和measure相结合形成一个Cube，该Cube就叫做VirtualCube。来自另一个Cube的measure可以是该VirtualCube的计算成员。
2、在本sample中定义了一个叫Warehouse and Sales的多维虚拟分析主题，VirtualCubeDimension定义了一个来自Sales的Cube，并且选择了该Cube中的Customers维。注意在VirtualCubeDimension的定义中还有另一种方法，如，这是针对共享维的使用方法。
3、VirtualCubeMeasure定义了一个来自Sales的Cube，并且选择了该Cube中的Sales Count度量。
4、CalculatedMember定义了一个计算成员，使用方法和一般的Cube一样。
5、第四部分一个完整的框架是：
  
   
    
    
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
  
  或者如本sample中的写法，即把在VirtualCube中要使用到的Cube写在，和中，
  从而不需要在中定义。
 

  

<第五部分>

 
   
     
       
       
     
     
   
 


1、该部分属于访问控制配置文件
2、Role定义了一个访问者
3、SchemaGrant是一个访问Schema的权利的集合
4、CubeGrant是一个访问Cube的权利的集合
5、HierarchyGrant是一个访问该层次以及属于该层次的级别的权利的集合
6、MemberGrant是一个访问成员以及该成员的孩子的权利的集合
在理解上述元素的情况下，我们来了解在本sample中该部分的作用：首先定义了一个访问用户，是California manager（加州经理），他不能访问整个Schema中的Cube，但他可以访问Sales这个Cube。其次，自定义了对该Sales Cube中的Store这个层次的访问控制，他可以访问位于美国加州的store（除了洛杉矶）。最后定义了他对该Sales Cube中的Gender层次无访问权限。
7、第五部分的完整框架是：
  
   
     
       
         
       
       
     
   
  

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