PHP と Apache Kylin を統合して OLAP データ分析と統計を実装します

OLAP (オンライン分析処理) データ分析は、エンタープライズ レベルのデータ分析の重要な手段です。データ量が年々増加するにつれ、従来のリレーショナル データベースを使用したデータ分析の効率性と複雑さでは、需要を満たすことが徐々に困難になってきています。そこでOLAPデータベースが登場しました。

OLAP データベースでは、データは従来のリレーショナル データベースのテーブル形式ではなく、複数の次元 (時間、地域、製品など) に従って編成されます。このようにして、データ アナリストは複雑な多次元データのクエリと分析を簡単に実行できます。 PHP と Apache Kylin は、OLAP データ分析と統計を実装するために統合できる 2 つの人気のあるオープン ソース テクノロジです。仕組みは次のとおりです。

Apache Kylin は、もともと eBay によって開発された OLAP エンジンです。 Hadoop 上の OLAP のトレンドを開始し、Hadoop に基づく多次元データ モデルと超高速クエリ エンジンの設計、および OLAP 用の SQL クエリ言語を実装しました。 PHP は、Web アプリケーション開発で広く使用されている、一般的に使用される Web プログラミング言語です。

Apache Kylin は、データと対話するための REST API を提供します。PHP は、この API を使用して Apache Kylin をクエリできます。ユーザーは多次元データ モデルをカスタマイズし、データを Apache Kylin にインポートして多次元データ キューブを構築できます。 Apache Kylin はこのキューブに基づいてインデックスを構築し、クエリ結果を数秒以内に返すことができます。

データ ウェアハウス管理者とデータ アナリストにとって、PHP を使用して Apache Kylin にクエリを実行する方が便利で高速です。 PHP にはシンプルで使いやすい構文と豊富な関数ライブラリがあるため、Apache Kylin からのデータを管理およびクエリするための HTTP リクエストを簡単に構築および処理できます。たとえば、PHP 開発者の場合、次のコードは Apache Kylin で注文データをクエリし、時間と地域ごとにグループ化し、総売上高を計算できます。

// 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), '

';

上記のコードでは、PHP の組み込み # The # を使用します。 #http_build_query 関数を使用してクエリ URL を構築し、file_get_contents 関数を使用してクエリを実行して結果を取得します。最後に、print_r 関数を使用して結果を Web ページに出力します。このように、データ アナリストは単純な PHP コードを記述するだけで、Apache Kylin からのデータを分析およびカウントし、美しい分析レポートを生成できます。

一般に、PHP と Apache Kylin を統合した OLAP 手法は、エンタープライズレベルの効率的なデータ分析および統計手法です。これにより、データ アナリストとデータ ウェアハウス管理者は、データの統計と分析をより簡単に実行できるようになり、複雑な多次元のクエリ結果をわずか数秒で取得できます。 OLAP データ分析の継続的な発展により、この手法はさまざまな分野でさらに広く使用されるようになると思います。

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