Cubes und Measures

Das Cube-Element

Ein Cube (<Cube>) ist eine benannte Sammlung von Dimensionen und Measures.

Dimensionen leben innerhalb eines <Dimensions>-Holder-Elements. Konventionell werden sie zuerst deklariert, gefolgt von Measures, die in Measure-Gruppen unter einem <MeasureGroups>-Holder-Element organisiert sind. Eine Measure-Gruppe ist eine Sammlung von Measures, die dieselbe Faktentabelle teilen. Einfache Cubes haben genau eine Measure-Gruppe; fortgeschrittenere Cubes können mehrere haben — zum Beispiel, wenn Sie eine Transaktions-Faktentabelle mit einer vor-aggregierten Rollup-Tabelle kombinieren möchten.

Cube-Attribute

Attribut	Erforderlich	Standard	Beschreibung
name	ja	—	Anzeigename, der in MDX-Abfragen verwendet wird
defaultMeasure	nein	—	Measure, das ausgewählt wird, wenn keines in der Abfrage angegeben ist
caption	nein	—	Überschreibt den Anzeigenamen für Client-Tools
description	nein	—	Menschenlesbare Beschreibung
visible	nein	true	Ob der Cube für Client-Tools erscheint
cache	nein	true	Ob Mondrian Aggregate für diesen Cube cacht
enabled	nein	true	Das Deaktivieren eines Cubes versteckt ihn, ohne ihn zu entfernen
enableScenarios	nein	false	Aktiviert Write-back- / What-if-Szenarien

Wie Faktentabellen und Dimensionen verbunden werden

Der [Sales]-Cube im Schema-Struktur-Beispiel hat seine Measure-Gruppe auf der Tabelle "sales_fact_1997" basierend. Jede im logischen Schema referenzierte Tabelle muss auch im <PhysicalSchema>-Block erscheinen.

Die Faktentabelle enthält die Spalten, aus denen Measures berechnet werden, plus Fremdschlüsselspalten, die zu Dimensionstabellen verlinken. Mondrian muss von allen wissen:

• Jede Measure-Spalte erscheint innerhalb einer <Measure>-Definition.
• Jede Fremdschlüsselspalte erscheint innerhalb eines <ForeignKeyLink>-Elements, das die Measure-Gruppe mit der entsprechenden Dimension verbindet.

YAML

measure_groups:
- name: "Sales"
  table: "sales_fact_1997"
  measures:
  - name: "Unit Sales"
    column: "unit_sales"
    aggregator: "sum"
    format_string: "#,###"
  - name: "Store Sales"
    column: "store_sales"
    aggregator: "sum"
    format_string: "#,###.##"
  - name: "Store Cost"
    column: "store_cost"
    aggregator: "sum"
    format_string: "#,###.00"
  dimension_links:
  - type: "foreign_key"
    dimension: "Customer"
    foreign_key_column: "customer_id"
  - type: "foreign_key"
    dimension: "Time"
    foreign_key_column: "time_id"

XML

<MeasureGroup name="Sales" table="sales_fact_1997">
  <Measures>
    <Measure name="Unit Sales" column="unit_sales" aggregator="sum" formatString="#,###"/>
    <Measure name="Store Sales" column="store_sales" aggregator="sum" formatString="#,###.##"/>
    <Measure name="Store Cost" column="store_cost" aggregator="sum" formatString="#,###.00"/>
  </Measures>
  <DimensionLinks>
    <ForeignKeyLink dimension="Customer" foreignKeyColumn="customer_id"/>
    <ForeignKeyLink dimension="Time" foreignKeyColumn="time_id"/>
  </DimensionLinks>
</MeasureGroup>

Measures

Measure-Attribute

Jedes <Measure>-Element hat die folgenden Attribute:

Attribut	Erforderlich	Standard	Beschreibung
name	ja	—	Anzeigename, der in MDX-Abfragen verwendet wird
column	ja*	—	Spalte in der Faktentabelle. Verwenden Sie einen berechneten Spaltennamen, wenn der Wert abgeleitet ist
aggregator	ja	—	Aggregationsfunktion — siehe unten
formatString	nein	—	Wie der Wert für die Anzeige formatiert wird
datatype	nein	Numeric	Wie Werte in Mondrians Cache gespeichert und über XML for Analysis zurückgegeben werden
caption	nein	—	Überschreibt den Anzeigenamen für Client-Tools
description	nein	—	Menschenlesbare Beschreibung
visible	nein	true	Ob das Measure für Client-Tools erscheint
formatter	nein	—	Vollqualifizierter Klassenname eines Custom-Cell-Formatters
table	nein	—	Überschreibt die Tabelle der Measure-Gruppe für dieses Measure (fortgeschritten)

* column ist erforderlich, es sei denn, Sie zeigen auf eine berechnete Spalte, die im physischen Schema definiert ist.

Aggregator-Typen

Das aggregator-Attribut unterstützt die folgenden Werte:

Wert	Bedeutung
sum	Summe aller Werte
count	Zeilenanzahl
min	Minimaler Wert
max	Maximaler Wert
avg	Arithmetisches Mittel
distinct-count	Anzahl unterschiedlicher Werte
median	Median (50. Perzentil) — nicht-additiv
percentile	Ein Perzentil (setzen Sie percentile="0..100", Standard 50) — nicht-additiv

distinct-count hat Einschränkungen, wenn der Cube eine Parent-Child-Hierarchie enthält.

Nicht-additive Aggregatoren: Median und Perzentil

median und percentile sind nicht-additive Blatt-Aggregatoren: Es gibt keinen Median-of-Medians, sodass sie nicht aus Sub-Aggregaten kombiniert werden können. Saiku schiebt sie zu SQL als PERCENTILE_CONT(fraction) WITHIN GROUP (ORDER BY column) und berechnet sie auf der exakten Granularität, die Sie abgefragt haben — sie sind absichtlich von Aggregate-Tabellen-Substitution und Segment-Rollup-from-Cache ausgeschlossen (sodass Sie nie einen falschen „Median der Mediane” bekommen).

YAML

measures:
- name: "Median Order Value"
  column: "order_total"
  aggregator: "median"
- name: "P90 Latency"
  column: "latency_ms"
  aggregator: "percentile"
  percentile: "90"

XML

<Measure name="Median Order Value" column="order_total" aggregator="median"/>
<Measure name="P90 Latency" column="latency_ms" aggregator="percentile" percentile="90"/>

Sie erfordern das Calcite-Backend (Saiku-Standard) auf einer Datenbank, die PERCENTILE_CONT unterstützt — PostgreSQL, Oracle, SQL Server, Snowflake, BigQuery, H2, DuckDB und ähnliche. Auf einem Backend ohne dies wird die Abfrage mit einem klaren Fehler abgelehnt, statt eine falsche Zahl zurückzugeben. Der Kompromiss ist beabsichtigt: Sie verlieren Pre-Aggregation/Cache-Rollup für diese Measures, im Gegenzug für einen korrekten Wert auf der abgefragten Granularität.

Datentypen

Das datatype-Attribut steuert, wie Zellwerte in Mondrians Cache gespeichert und über XML for Analysis zurückgegeben werden. Akzeptierte Werte sind String, Integer, Numeric, Boolean, Date, Time und Timestamp. Der Standard ist Numeric, außer für count- und distinct-count-Measures, die auf Integer standardmäßig setzen.

Format-Strings

Das optionale formatString-Attribut steuert, wie ein Wert gedruckt wird. Die Symbole , und . sind locale-sensitiv — wenn Sie auf Italienisch laufen, könnte #,###.00 48.123,45 erzeugen. Ein paar gängige Muster:

Muster	Beispielausgabe
#,###	32.910
#,###.##	69.798,23
#,###.00	69.798,23
$#,##0.00	$69.798,23
Standard	Locale-Standard

Für fortgeschrittene Datumsmuster und bedingte Formate siehe die MDX-Format-Strings-Referenz.

Caption

Ein Measure kann ein caption-Attribut haben, das anstelle seines name von Client-APIs zurückgegeben wird. Dies ist nützlich, wenn Sie einen Measure-Namen lokalisieren oder Sonderzeichen anzeigen möchten:

YAML

measures:
- name: "Sum X"
  column: "sum_x"
  aggregator: "sum"
  caption: "Σ X"

XML

<Measure name="Sum X" column="sum_x" aggregator="sum" caption="&#931; X"/>

Berechnete Spalten in Measures

Statt ein Measure auf eine rohe Spalte zu zeigen, können Sie den Wert aus einem SQL-Ausdruck ableiten. Definieren Sie eine berechnete Spalte in der <PhysicalSchema>-Deklaration der Faktentabelle und referenzieren Sie sie dann namentlich im <Measure>:

YAML

calculated_columns:
- name: "promotion_sales"
  expression:
    generic: "(case when {col:promotion_id} = 0 then 0 else {col:store_sales}\
      \ end)"

XML

<Table name="sales_fact_1997">
  <ColumnDefs>
    <CalculatedColumnDef name="promotion_sales">
      <ExpressionView>
        <SQL dialect="generic">(case when <Column name="promotion_id"/> = 0 then 0 else <Column name="store_sales"/> end)</SQL>
      </ExpressionView>
    </CalculatedColumnDef>
  </ColumnDefs>
</Table>

Dann referenzieren Sie diese Spalte wie jede andere:

YAML

measures:
- name: "Promotion Sales"
  column: "promotion_sales"
  aggregator: "sum"
  format_string: "#,###.00"

XML

<Measure name="Promotion Sales" aggregator="sum"
         column="promotion_sales" formatString="#,###.00"/>

Das <PhysicalSchema> sammelt alle Implementierungsdetails an einem Ort. Die <Measure>-Definition muss nicht wissen — oder sich kümmern —, dass promotion_sales berechnet wird. Jedes Mal, wenn Mondrian darauf zugreifen muss, ersetzt die Engine stattdessen den SQL-Ausdruck. Beliebige SQL-Ausdrücke werden unterstützt, einschließlich Subqueries, solange die zugrundeliegende Datenbank sie in einem Aggregatkontext auswerten kann.

Zusammengesetzte Schlüssel und Dimension-Links

Wenn der Schlüssel einer Dimension mehr als eine Spalte umfasst, drücken Sie das mit einem Multi-Spalten-<Key>-Block auf dem <Attribute> aus:

YAML

attributes:
- name: "Quarter"
  key:
  - "the_year"
  - "quarter"

XML

<Attribute name="Quarter">
  <Key>
    <Column name="the_year"/>
    <Column name="quarter"/>
  </Key>
</Attribute>

Wenn es nur eine Schlüsselspalte gibt, sind <Key> und das keyColumn-Kurzschreib-Attribut äquivalent — verwenden Sie, was klarer ist. Sie müssen nameColumn nicht separat angeben, wenn es standardmäßig die letzte Spalte im zusammengesetzten Schlüssel ist.

Wenn eine Dimensionstabelle einen zusammengesetzten Primärschlüssel hat, muss das <ForeignKeyLink> in der <MeasureGroup> der Faktentabelle eine Fremdschlüsselspalte pro Spalte im zusammengesetzten Schlüssel bereitstellen. Siehe Physisches Schema für die vollständige Link-Referenz.

Hinweis

Mondrian-4 hat keine <DimensionUsage>-, <Join>- oder <VirtualCube>-Elemente. Shared Dimensions werden auf der Schema-Ebene deklariert und innerhalb von Cubes mit <Dimension source="..."/> referenziert. Multi-Fakten-Cubes werden mit mehreren <MeasureGroup>-Elementen innerhalb eines <Cube> modelliert.