問題タブ [data-cube]

私は Eclipse birt データ キューブを使用しましたが、膨大なデータに対してパフォーマンスが向上しませんでした。mondrian データ キューブを使用すると、パフォーマンスが向上する可能性があります。Eclipse birt データ キューブとmondrian データ
キューブ の主な違いは何ですか。

これが些細な質問である場合はご容赦ください。私は新しい蜂です。日付範囲のコストを表示する必要がある OLAP システムの設計段階にいます。私は、製品、ベンダー、言語のような他の 3 つの次元を持っています。日付をもう 1 つのディメンションとして追加する必要がありますか?? 私のクエリは、ほとんどの場合、1997 年 5 月 11 日から 01 月 9 日 2 月 13 日までのような日付範囲でコストがかかります。これが最善の方法です。

データセットをナノキューブに供給する方法について誰かが私を助けることができれば、それは素晴らしいことです.

Github リンク https://github.com/laulorins/nanocube

論文 http://www.research.att.com/techdocs/TD_101151.pdf

データセット ビューの例 http://www.nanocubes.net/view.html#brightkite

私は SSAS を使い始めたばかりで、何年にもわたる四半期ごとの特定の年齢範囲の人々の数のグラフを作成できるデータ キューブを作成しようとしています。たとえば、次のようになります。

ここで、# は 10 ～ 20 歳、@ は 20 ～ 30 歳、$ は 30 ～ 40 歳です。

私が見つけた問題は、2010 年には誰かが 29 歳だった可能性があるため、20 歳から 30 歳の範囲に分類されることですが、2014 年には同じ人を 30 歳から 40 歳の範囲に数えたいと考えています。 33. 日付と時間に依存するディメンションを作成する方法がわかりません (または作成できるかどうかもわかりません)。

これはmdxエラーを発している私のものです:

以下のようにこのエラーを表示している geomondrian ワークベンチでテストしています。

「モンドリアン エラー: メンバー [Measures].[incident_type] as '[incident].CurrentMember.Properties("incident_type")」メンバー [Measures].[incident_desc] as '[incident].CurrentMember.Properties を使用したクエリの解析に失敗しました("incident_desc")' メンバー [Measures].[incident_class] as '[incident].CurrentMember.Properties("incident_class")' member [Measures].[incident_image] as '[incident].CurrentMember.Properties("incident_image" )' member [Measures].[modus_operandi] as '[incident].CurrentMember.Properties("modus_operandi")' member [Measures].[fir_status] as '[incident].CurrentMember.Properties("fir_status")' member [メジャー].[fir_id] as '[インシデント].CurrentMember.Properties("fir_id")'member [Measures].[date_start_time] as '[incident].CurrentMember.Properties("date_start_time")' member [Measures].[the_geom] as '[incident].CurrentMember.Properties("the_geom")' member [Measures] .[date_end_time] as '[incident].CurrentMember.Properties("date_end_time")' member [time].[newtime] as 'Aggregate({([time].[2012].[12].[19] : [時間].[2012].[12].[31]),([時間].[2013]),([時間].[2014].[1].[1] : [時間].[2014] .[1].[8])})' select {[Measures].[incident_type], [Measures].[incident_desc], [Measures].[incident_class], [Measures].[incident_image], [Measures]. [modus_operandi], [Measures].[fir_status], [Measures].[fir_id], [Measures].[the_geom], [Measures].[date_start_time] ,[Measures].[date_end_time] , [Measures].[incident_count ]} 列で、NON EMPTY Filter([incident].[incident_id].Members, ST_Contains([district].[district_id].[13221].Properties("the_geom"), [incident].CurrentMember.Properties("the_geom"))) オンROWS from [pin_mapping] where ([time].[newtime])'

`Mondrian エラー: MDX ステートメントの解析中にエラーが発生しました' メンバー [Measures].[incident_type] as '[incident].CurrentMember.Properties("incident_type")' member [Measures].[incident_desc] as '[incident].CurrentMember. Properties("incident_desc")' メンバー [Measures].[incident_class] as '[incident].CurrentMember.Properties("incident_class")' member [Measures].[incident_image] as '[incident].CurrentMember.Properties("incident_image ")' member [Measures].[modus_operandi] as '[incident].CurrentMember.Properties("modus_operandi")' member [Measures].[fir_status] as '[incident].CurrentMember.Properties("fir_status")' member [メジャー].[fir_id] as '[インシデント].CurrentMember.Properties("fir_id")'member [Measures].[date_start_time] as '[incident].CurrentMember.Properties("date_start_time")' member [Measures].[the_geom] as '[incident].CurrentMember.Properties("the_geom")' member [Measures] .[date_end_time] as '[incident].CurrentMember.Properties("date_end_time")' member [time].[newtime] as 'Aggregate({([time].[2012].[12].[19] : [時間].[2012].[12].[31]),([時間].[2013]),([時間].[2014].[1].[1] : [時間].[2014] .[1].[8])})' select {[Measures].[incident_type], [Measures].[incident_desc], [Measures].[incident_class], [Measures].[incident_image], [Measures]. [modus_operandi], [Measures].[fir_status], [Measures].[fir_id], [Measures].[the_geom], [Measures].[date_start_time] ,[Measures].[date_end_time] , [Measures].[incident_count ]} 列で、NON EMPTY Filter([incident].[incident_id].Members, ST_Contains([district].[district_id].[13221].Properties("the_geom"), [incident].CurrentMember.Properties("the_geom"))) オンROWS from [pin_mapping] where ([time].[newtime])'

モンドリアン エラー: MDX オブジェクト '[time].[2014].[1].[1]' がキューブ 'pin_mapping' に見つかりません]`

このエラーの理由は何ですか?

RDF Data Cube Vocabularyドキュメントを読んでいると、1 つのことが混乱します: MeasureProperties(次の例では、まずプロパティeg:lifeExpectancyとして定義されています。しかし、データ構造を定義するときに、それらはオブジェクトとして使用されます。これは許可されますか?次の例を参照してください。仕様書から直接引用。

したがって、最初にMeasurePropertyそれ自体が として定義されますrdf:property。の次の例を参照してくださいeg:lifeExpectancy。

後で、これMeasurePropertyを使用してデータ構造を定義します。

eg:lifeExpectancyここでわかるように、オブジェクトとして使用されていますが、これはプロパティであるため、許可されるべきではありません?! または私は間違って考えていますか？

後で、観察を実際に表現するときは、プロパティeg:lifeExpectancyとしての私たちです。

eg:lifeExpectancy 上記のように、オブジェクトとして使用することはどのように可能/許可されていqb:DataStructureDefinitionますか?

SQL データ キューブがあります。キューブからリレーショナル データ テーブルにデータをエクスポートしたいと考えています。SSIS データ フロー タスクを使用してデータを抽出しようとしました。しかし、いくつかのデータ変換の問題とその他のいくつかの問題があります (データ変換アクションを使用しましたが、問題を完全に解決することはできません)。

次に、 script task を試しました。データ キューブに接続してデータを取得します。その後、テーブルに挿入します。とても時間がかかりました。

データキューブからデータを抽出する最良の方法は何ですか?

次の階層を持つ SQL データ キューブがあります。

倉庫部門とコード倉庫デスクをクロスジョインしたいです。私は次のようにMDXを書きました

次のようなエラーが表示されます

これを行うためのより良い方法を提案できる機関はありますか

カレンダーの階層を見つけてください

次のようなデータキューブ階層があります。

強調表示されたノードに次のようにアクセスできます

このクエリを実行してExecute SQL task、出力を SSIS 変数に割り当てようとしました。しかし問題は、列名が変更されていることです。列名にもエイリアスを付けようとしました。どうすればこれを達成できますか?