建立数据仓库后如何进行OLAP分析？
How to do OLAP analyse after building the Data Warehouse?
我们已经构建了一个包含多个事实表和多个维度表的数据仓库（在 MySQL 服务器上）。
做 OLAP 操作的下一步是什么？我读到一个答案说 OLAP 操作通常用 MDX 表达式表示。 ()
我在哪里可以执行我的 MDX 表达式来生成报告？
顺便说一句，OLAP 是一项过时的技术吗？因为最近几年看到这个话题的讨论越来越少了
OLAP 没有过时，但可能已经过时了。现在流行的是 运行 直接查询原始数据，但 IMO olap 仍然起着非常重要的作用，特别是对于不熟悉 SQL 的用户。您可以在数据仓库（例如 Mondrian）之上插入一个 OLAP 引擎，并针对星型模式进行 运行 MDX 查询。 MDX 可能很难学，但商业用户往往比 SQL.
更喜欢它
此外，您可以使用拖放工具（Power BI、Tableau、Pentaho Analyzer），它可以与 OLAP 引擎（使用 MDX 或直接 SQL）对话，避免最终用户编写查询代码完整
我们使用 Microsoft 的本地报表服务器来托管 Power BI 文件，这些文件使用 "Import Data" 模式而不是与其数据源的实时连接。
我们托管在报表服务器上的 Power BI 文件在其事实表中有多达 1500 万行（3 或 4 列具有非常高的基数）。它们的运行速度非常快，我们发现与 OLAP/MDX.
相比，不同计数度量的速度有所提高
Power BI 实际上会即时创建 SSAS 的实例，因此您实际上使用的是与 OLAP 完全相同的技术。
Power BI 非常灵活，大多数事情都可以使用 DAX - 事实上 DAX 的学习曲线开始时比 MDX.[=17 温和得多=]
因此，如果我有一个 powerbi 文件 (.pbix) 通过 "Import Data" 使用 1500 万行数据，我将执行以下操作：
- 将 pbix 上传到我们的报表服务器
- 向报表服务器添加刷新方案，例如'refresh every hour'
- 然后发生的事情是它每小时都会去获取 1500 万行数据，但是当用户与 pbix 交互时，数据位于集成到 pbix 中的 SSAS 实例中 - 因此所有计算都进行了在内部内存中输出，无需额外往返服务器。
（我想念 MDX 但我不会推荐给任何人）
我们已经构建了一个包含多个事实表和多个维度表的数据仓库（在 MySQL 服务器上）。
做 OLAP 操作的下一步是什么？我读到一个答案说 OLAP 操作通常用 MDX 表达式表示。 ()
我在哪里可以执行我的 MDX 表达式来生成报告？
顺便说一句，OLAP 是一项过时的技术吗？因为最近几年看到这个话题的讨论越来越少了
OLAP 没有过时，但可能已经过时了。现在流行的是 运行 直接查询原始数据，但 IMO olap 仍然起着非常重要的作用，特别是对于不熟悉 SQL 的用户。您可以在数据仓库（例如 Mondrian）之上插入一个 OLAP 引擎，并针对星型模式进行 运行 MDX 查询。 MDX 可能很难学，但商业用户往往比 SQL.
更喜欢它此外，您可以使用拖放工具（Power BI、Tableau、Pentaho Analyzer），它可以与 OLAP 引擎（使用 MDX 或直接 SQL）对话，避免最终用户编写查询代码完整
我们使用 Microsoft 的本地报表服务器来托管 Power BI 文件，这些文件使用 "Import Data" 模式而不是与其数据源的实时连接。
我们托管在报表服务器上的 Power BI 文件在其事实表中有多达 1500 万行（3 或 4 列具有非常高的基数）。它们的运行速度非常快，我们发现与 OLAP/MDX.
Power BI 实际上会即时创建 SSAS 的实例，因此您实际上使用的是与 OLAP 完全相同的技术。
Power BI 非常灵活，大多数事情都可以使用 DAX - 事实上 DAX 的学习曲线开始时比 MDX.[=17 温和得多=]
因此，如果我有一个 powerbi 文件 (.pbix) 通过 "Import Data" 使用 1500 万行数据，我将执行以下操作：
- 将 pbix 上传到我们的报表服务器
- 向报表服务器添加刷新方案，例如'refresh every hour'
- 然后发生的事情是它每小时都会去获取 1500 万行数据，但是当用户与 pbix 交互时，数据位于集成到 pbix 中的 SSAS 实例中 - 因此所有计算都进行了在内部内存中输出，无需额外往返服务器。
（我想念 MDX 但我不会推荐给任何人）