PHP und Apache Kylin lassen sich integrieren, um OLAP-Datenanalysen und -Statistiken zu implementieren

OLAP-Datenanalyse (Online Analytical Processing) ist ein wichtiges Mittel zur Datenanalyse auf Unternehmensebene. Da die Datenmenge von Jahr zu Jahr zunimmt, wird es immer schwieriger, die Effizienz und Komplexität der Datenanalyse mithilfe herkömmlicher relationaler Datenbanken zu decken. Daher entstand die OLAP-Datenbank.

In OLAP-Datenbanken werden Daten nach mehreren Dimensionen (wie Zeit, Region, Produkt usw.) organisiert und nicht in Form von Tabellen wie in herkömmlichen relationalen Datenbanken. Auf diese Weise können Datenanalysten problemlos komplexe mehrdimensionale Datenabfragen und -analysen durchführen. PHP und Apache Kylin sind zwei beliebte Open-Source-Technologien, die zur Implementierung von OLAP-Datenanalysen und -Statistiken integriert werden können. So funktionieren sie.

Apache Kylin ist eine OLAP-Engine, die ursprünglich von eBay entwickelt wurde. Es leitete den Trend von OLAP zu Hadoop ein und implementierte das Design eines mehrdimensionalen Datenmodells und einer ultraschnellen Abfrage-Engine auf Basis von Hadoop sowie der SQL-Abfragesprache für OLAP. PHP ist eine häufig verwendete Webprogrammiersprache, die häufig bei der Entwicklung von Webanwendungen eingesetzt wird.

Apache Kylin bietet eine REST-API für die Interaktion mit Daten. PHP kann diese API zum Abfragen von Apache Kylin verwenden. Benutzer können mehrdimensionale Datenmodelle anpassen und Daten in Apache Kylin importieren, um mehrdimensionale Datenwürfel zu erstellen. Apache Kylin erstellt auf Basis dieses Cubes einen Index, sodass Abfrageergebnisse innerhalb von Sekunden zurückgegeben werden können.

Für Data Warehouse-Administratoren und Datenanalysten ist es bequemer und schneller, PHP zum Abfragen von Apache Kylin zu verwenden. Da PHP über eine einfache und benutzerfreundliche Syntax und eine umfangreiche Funktionsbibliothek verfügt, kann es problemlos HTTP-Anfragen erstellen und verarbeiten, um Daten von Apache Kylin zu verwalten und abzufragen. Für PHP-Entwickler kann beispielsweise der folgende Code Bestelldaten in Apache Kylin abfragen, nach Zeit und Region gruppieren und den Gesamtumsatz berechnen:

// 设定查询参数
$queryParams = [
    'cubeName' => 'Sales',
    'dimensions' => 'time_dim, region_dim',
    'metrics' => 'sales_total',
    'since' => '2019-01-01',
    'until' => '2019-12-31',
];

// 构造查询URL
$queryUrl = 'http://localhost:7070/kylin/api/query?' . http_build_query($queryParams);

// 执行查询并获取结果
$queryResult = json_decode(file_get_contents($queryUrl), true);

// 输出结果
echo '<pre class="brush:php;toolbar:false">', print_r($queryResult, true), '

';

Im obigen Code verwenden wir die integrierte http_build_query函数来构造查询URL，然后使用file_get_contents函数来执行查询并获取结果。最后，我们将结果使用print_r-Funktion von PHP zur Ausgabe im Web Seite. Auf diese Weise müssen Datenanalysten nur einfachen PHP-Code schreiben, um Daten von Apache Kylin zu analysieren und zu zählen und schöne Analyseberichte zu erstellen.

Im Allgemeinen ist die OLAP-Methode, die PHP und Apache Kylin integriert, eine effiziente Datenanalyse- und Statistikmethode auf Unternehmensebene. Damit können Datenanalysten und Data Warehouse-Administratoren Datenstatistiken und -analysen bequemer durchführen und in nur wenigen Sekunden komplexe mehrdimensionale Abfrageergebnisse erhalten. Ich glaube, dass diese Methode mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der OLAP-Datenanalyse in verschiedenen Bereichen immer häufiger eingesetzt wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP und Apache Kylin lassen sich integrieren, um OLAP-Datenanalysen und -Statistiken zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!