轻量级可嵌入多维分析后台
问题的提出
多维分析（BI）系统后台数据源通常有三种选择。一、普通数据库；二、专业数据仓库；三、BI 系统自带的数据源。
但是，这三种选择都有各自的问题。普通数据库一般都是行式存储，很难获得多维分析希望的高性能，只适用较小数据量。专业数据仓库有不少是列式存储的，性能问题不大，但是价格都比较昂贵，建设、扩展和维护成本也都非常高。BI 系统自带的数据源都比较封闭，只能为自家的 BI 前端提供支持，无法为多个不同厂家的前端提供数据服务。
解决思路与过程
集算器可以独立承担轻量级多维分析后台的作用，相当于中小型数据仓库或者数据集市。结构图如下：
集算器可以将多维分析的数据事先以列存形式存储到二进制文件中，称为组表。多维分析前端应用拖拽生成 SQL，通过集算器 JDBC 提交。集算器对组表执行 SQL 查询，将结果返回给多维分析前端。组表文件也可由集算器从各种异构数据源采集数据并计算而来。
和普通数据库方案相比，集算器列存的二进制文件能够直接提升性能。而对于昂贵的专业数据库和相对封闭的 BI 自带数据源，集算器可以提供更加经济、简便的解决方案，并能够从各种异构数据源采集数据。
集算器有三种部署方式：1、集成在前端应用中；2、独立服务器；3、集群热备。下面介绍具体方法。
案例场景说明
在下面的案例中，多维分析系统要针对订单数据做自助分析。为了简化起见，多维分析系统前台用 tomcat 服务器中的 jdbc.jsp 来模拟。Tomcat 安装在 windows 操作系统的 C:\tomcat6。
集算器 JDBC 集成在多维分析应用中。jdbc.jsp 模仿多维分析应用系统，产生符合集算器规范的 SQL，通过集算器 JDBC 提交给集算器 SPL 脚本处理。
多维分析系统的数据来自于生产数据库 demo 中的 ORDERS 表，生产库是 ORACLE 数据库。多维分析系统不能直接连 demo 数据库实现分析，以免给生产数据库带来过多的压力。ORDERS 订单表是全量数据，集算器 ETL 每天将当天的最新数据同步到组表文件中。日期以订购日期 ORDERDATE 为准，假设当前的日期是 2015-07-18。
后台数据初始化
用下面的 ordersAll.sql 文件在 ORACLE 数据库中完成 ORDERS 表的建表和数据初始化。
ordersAll
数据截止到 2017 年 7 月 17 日。
多维分析系统后台上线初始化的时候，要将 ORDERS 表中的历史数据同步到集算器的二进制文件中。这是上线前一次性执行的准备工作，上线运行后就不需要执行了。
在集算器中，新建一个数据源 orcl，连接 ORACLE 数据库。用 SPL 语言脚本 etlAll.dfx 将全部数据读取到集算器组表文件 orders.ctx 中。SPL 脚本如下：
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | =connect("orcl") | =A1.cursor@d("select ORDERDATE,CUSTOMERID,EMPLOYEEID,ORDERID,AMOUNT from ORDERS order by ORDERDATE,CUSTOMERID,EMPLOYEEID,ORDERID") |
| 2 | =file("C:/tomcat6/webapps/DW/WEB-INF/data/orders.ctx") | |
| 3 | =A2.create(#ORDERDATE,#CUSTOMERID,#EMPLOYEEID,#ORDERID,AMOUNT) | |
| 4 | =A3.append(B1) | >A1.close() |
Orders.ctx 是组表文件，默认是采用列式存储的，支持任意分段的并行计算，可以有效提升查询速度。生成组表的时候，要注意数据预先排序和合理定义维字段。本例中，按照经常过滤、分组的字段，将维字段确定为：ORDERDATE,CUSTOMERID,EMPLOYEEID, ORDERID。
从 ORACLE 中取得数据的时候，要按照维字段排序。因为 ORDERDATE,CUSTOMERID,EMPLOYEEID 对应的重复数据多，所以放在前面排序；ORDERID 对应的重复数据少，所以放在后面排序。
B1 单元格中数据库游标的 @d 选项，表示从 ORACLE 数据库中取数的时候将 numeric 型数据转换成 double 型，精度对于金额这样的常见数值完全足够了。如果没有这个选项就会默认转换成 big decimal 型数据，计算性能会受到较大影响。
ETL 过程
多维分析系统上线之后，要每天晚上定时同步当天最新的数据。我们假设当天日期是 2015-07-18。用下面的 ordersUpdate.sql 文件在 ORACLE 数据库给 ORDERS 表增加当天的数据，模拟数据的增量。
ordersUpdate
用 SPL 语言脚本 etlUpdate1.dfx 将当天数据增量补充到集算器组表文件 orders.ctx 中。SPL 脚本如下：
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | =connect("orcl") | ||
| 2 | =A1.cursor@d("select ORDERDATE,CUSTOMERID,EMPLOYEEID,ORDERID,AMOUNT from ORDERS where ORDERDATE=? order by ORDERDATE,CUSTOMERID,EMPLOYEEID,ORDERID",etlDate) | ||
| 3 | =file("C:/tomcat6/webapps/DW/WEB-INF/data/orders.ctx") | ||
| 4 | =A3.create() | =A4.append(A2) | =A3.rollback() |
| 5 | >A1.close() |
etlUpdate.dfx 的输入参数是 etlDate，也就是需要新增的当天日期。
B4 单元格直接将新数据追加到组表文件中。因为第一个排序字段是 orderdate，所以追加新数据不会影响排序。如果第一个排序字段不是 orderdate，就要重新排序。
C4 中的 rollback 是回滚函数，若 B4 执行 append 过程中，出现错误，那么将执行回滚操作，恢复到 append 操作之前的组表状态。正常执行完毕，则不会回滚。
etlUpdate1.dfx 脚本可以用 windows 或者 linux 命令行的方式执行，结合定时任务，可以定时执行。也可以用 ETL 工具来定时调用。
windows 命令行的调用方式是：
C:\\Program Files\\raqsoft\\esProc\\bin>esprocx.exe C: \\etlUpdate1.dfx
linux 命令是:
/raqsoft/esProc/bin/esprocx.sh /esproc/ etlUpdate1.dfx
应用结构一：应用集成计算
集算器 JDBC 集成在多维分析的应用中，接收到 SQL 后查本地文件 orders.ctx 返回结果。
1、下面压缩文件中的 DW 目录复制到 tomcat 的应用目录。
DW
目录结构如下图：
配置文件在 classes 中，在官网上获取的授权文件也要放在 classes 目录中。集算器的 Jar 包要放在 lib 目录中（需要哪些 jar 请参照集算器教程）。
修改 raqsoftConfig.xml 中的主目录配置：
配置好主目录后，orders.ctx 就可以不写全路径名，直接写 from orders.ctx 即可。
2、编辑 DW 目录中的 jdbc.jsp，模拟前台界面提交 sql 展现结果。
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8″%><%@ page import="java.sql.*" %><%String driver = "com.esproc.jdbc.InternalDriver";String url = "jdbc:esproc:local://";try {Class.forName(driver);Connection conn = DriverManager.getConnection(url);Statement statement = conn.createStatement();String sql ="select top 10 ORDERID,CUSTOMERID,EMPLOYEEID,ORDERDATE,AMOUNT from ORDERS.ctx where ORDERDATE=date('2015-07-18') and AMOUNT>100″;out.println("Test page v1
");out.println("订单ID"+"\\t"+"客户ID"+"\\t"+"雇员ID"+"\\t"+"订购日期"+"\\t"+"订单金额"+"
");ResultSet rs = statement.executeQuery(sql);int f1,f6;String f2,f3,f4;float f5;while (rs.next()) {f1 = rs.getInt("ORDERID");f2 = rs.getString("CUSTOMERID");f3 = rs.getString("EMPLOYEEID");f4 = rs.getString("ORDERDATE");f5 = rs.getFloat("AMOUNT");out.println(f1+"\\t"+f2+"\\t"+f3+"\\t"+f4+"\\t"+f5+"\\t"+"
");}out.println("");rs.close();conn.close();} catch (ClassNotFoundException e) {System.out.println("Sorry,can`t find the Driver!");e.printStackTrace();} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}%><%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8″%><%@ page import="java.sql.*" %><%String driver = "com.esproc.jdbc.InternalDriver";String url = "jdbc:esproc:local://";try {Class.forName(driver);Connection conn = DriverManager.getConnection(url);Statement statement = conn.createStatement();String sql ="select top 10 ORDERID,CUSTOMERID,EMPLOYEEID,ORDERDATE,AMOUNT from ORDERS.ctx where ORDERDATE=date('2015-07-18') and AMOUNT>100″;out.println("Test page v1
");out.println("订单ID"+"\\t"+"客户ID"+"\\t"+"雇员ID"+"\\t"+"订购日期"+"\\t"+"订单金额"+"
");ResultSet rs = statement.executeQuery(sql);int f1,f6;String f2,f3,f4;float f5;while (rs.next()) {f1 = rs.getInt("ORDERID");f2 = rs.getString("CUSTOMERID");f3 = rs.getString("EMPLOYEEID");f4 = rs.getString("ORDERDATE");f5 = rs.getFloat("AMOUNT");out.println(f1+"\\t"+f2+"\\t"+f3+"\\t"+f4+"\\t"+f5+"\\t"+"
");}out.println("");rs.close();conn.close();} catch (ClassNotFoundException e) {System.out.println("Sorry,can`t find the Driver!");e.printStackTrace();} catch (SQLException e) {e.printStackTrace();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}%>可以看到，jsp 中先连接集算器的 JDBC，然后提交执行 SQL。步骤和一般的数据库完全一样，具有很高的兼容性和通用性。对于多维分析工具来说，虽然是界面操作来连接 JDBC 和提交 SQL，但是基本原理和 jsp 完全一样。
3、启动 tomcat，在浏览器中访问 http://localhost:8080/DW/jdbc.jsp，查看结果。
还可以继续测试如下情况：
1、分组汇总
sql ="select CUSTOMERID,EMPLOYEEID,sum(AMOUNT) 订单总额,count(1) 订单数量 from ORDERS.ctx where ORDERDATE=date('2015-07-18') group by CUSTOMERID,EMPLOYEEID";
2、并行查询
sql="select /*+ parallel (4) */top 10 ORDERID,CUSTOMERID,EMPLOYEEID,ORDERDATE,AMOUNT from ORDERS.ctx where ORDERDATE=date('2015-07-18') and AMOUNT>100"sql="select /*+ parallel (4) */top 10 ORDERID,CUSTOMERID,EMPLOYEEID,ORDERDATE,AMOUNT from ORDERS.ctx where ORDERDATE=date('2015-07-18') and AMOUNT>100"和 ORACLE 类似，集算器简单 SQL 也支持 /*+ parallel (4) */ 这样的并行查询。
应用结构二：独立服务器
第一种解决办法是利用应用服务器的资源。在并发量很大，或者数据量很大的情况下，应用服务器会出现较大压力。这种情况下，推荐用独立的节点服务器进行数据计算。
集算器 JDBC 接收到 SQL 后，转给 DW.dfx 程序处理。DW.dfx 调用节点服务器上的 DWServer.dfx 进行计算。DWServer.dfx 把表名换成文件名，查本地文件 orders.ctx 返回结果。
下面的 DWServer 目录复制到需要的目录。集算器的节点服务器具备跨平台的特性，可以运行在任何支持 Java 的操作系统上，部署方法参见集算器教程。这里假设放到 windows 操作系统的 C 盘根目录。
DWServer
1、系统上线之前执行初始化 dfx，将 orders.ctx 文件放到 C:/DWServer/data 目录中。测试的时候可以直接将已经生成好的 orders.ctx 复制过去。
2、修改前面的 dfx，将 A1 改为 =file("C:/DWServer/data/orders.ctx")，另存为 etlUpdate2.dfx。修改好的 etlUpdate2.dfx 在 c:\DWServer 目录。
3、打开应用服务器中的 C:\\tomcat6\\webapps\\DW\\WEB-INF\\dfx\\DW.dfx，观察理解 SPL 代码。参数 sql 是传入的 SQL 语句。
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | =callx("DWServer.dfx",[sql];["127.0.0.1:8281"]) | |
| 2 | return A1.ifn() |
A1：调用节点机上的 DWServer.dfx。参数是 [sql]，中括号表示序列，此时是只有一个成员的序列。["127.0.0.1:8281"] 是节点机的序列，采用 IP: 端口号的方式。
A2：返回 A1 调用的结果。因为调用结果是序列，所以要用 ifn 函数找到序列中第一个不为空的成员，就是 SQL 对应的返回结果。
修改 C:\\tomcat6\\webapps\\DW\\WEB-INF\\classes\\raqsoftConfig.xml 中的如下配置：
C:\\tomcat6\\webapps\\DW\\WEB-INF\\dfx Runtime,Server DW.dfx C:\\tomcat6\\webapps\\DW\\WEB-INF\\dfx Runtime,Server DW.dfx
这里标签的内容就是 JDBC 网关 dfx 文件。在 BI 系统中调用集算器 JDBC 时，所执行的 SQL 都将交由网关文件处理。如果不配置这个标签，JDBC 提交的语句会被集算器当作脚本直接解析运算。
4、启动节点服务器。
运行 esprocs.exe, 如下图：
点击配置按钮，配置相关参数：
点击确定后，返回主界面，点击启动按钮。
5、打开 C:\DWServer\dfx\DWServer.dfx，观察理解 SPL 代码。
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | =filename="C:/DWServer/data/orders.ctx" | ||
| 2 | =sql=replace(sql,"from ORDERS.ctx","from "+filename) | ||
| 3 | =connect() | =A3.cursor@x(A2) | return B3 |
A1：定义集算器集文件的绝对路径。
A2：将文件名替换为绝对路径。
A3-C3：连接文件系统。执行 SQL 得到游标并返回。
服务器方式也可以和"应用结构一"中一样配置主目录，A2 就不用写绝对路径了。路径写在这里的 SPL 中，好处是同一个服务器可以给多套数据表（文件）提供服务。如果很多文件都在主目录下，会不方便管理。
6、重启 tomcat，在浏览器中访问 http://localhost:8080/DW/jdbc.jsp，查看结果。
应用结构三：集群热备
在并发量不断增大，或者数据量不断增加的情况下，节点服务器可以进行横向扩展，应对大并发或大数据量计算的压力。
1、在另一台 window 的机器上再部署一套集算器节点，部署方法和解决方法二略有不同，需要配置一下数据分区。两台服务器的 IP 地址是 168.0.122 和 192.168.0.176。方法二中的 c:\\DWServer 目录也要复制到另一台服务器上。
图中数据分区名称配置为 0，路径是 c:/DWServer/data。注意，两个服务器都要配置。
2、改写 168.0.122 上的 c:/DWServer/dfx/etlUpdate2.dfx，另存为 etlUpdate3.dfx。
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | =connect("orcl") | ||
| 2 | =A1.cursor@d("select ORDERDATE,CUSTOMERID,EMPLOYEEID,ORDERID,AMOUNT from ORDERS where ORDERDATE=? order by ORDERDATE,CUSTOMERID,EMPLOYEEID,ORDERID",etlDate) | ||
| 3 | =file("C:/ DWServer/data/orders.ctx") | ||
| 4 | =A3.create() | =A4.append(A2) | =A3.rollback() |
| 5 | >A1.close() | ||
| 6 | =sync(["192.168.0.176:8281″]:"192.168.0.122:8281";0) |
A6 单元格是将更新之后的 orders.ctx 同步到 192.168.0.176 的 0 分区，也就是 C:/ DWServer/data 目录。["192.168.0.176:8281"] 是指需要同步的节点机列表，如果有更多的节点机需要同步，可以写作：["IP1:PORT1″,"IP2:PORT2″,"IP3:PORT3"]。
因为这里有同步的代码，所以只需要在 192.168.0.122 上执行定时任务 etlUpdate3.dfx 就可以了。
3、打开应用服务器中的 C:\tomcat6\webapps\DW\WEB-INF\dfx\DW.dfx，修改如下：
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | =callx("DWServer.dfx",[sql];["192.168.0.122:8281″,"192.168.0.176:8281"]) | |
| 2 | return A1.ifn() |
A1：调用节点机上的 DWServer.dfx。参数是 [sql]，中括号表示序列，此时是只有一个成员的序列。因为节点机是集群，所以有两个 IP 地址。在多并发时 callx 会随机访问两个节点。
4、重启 tomcat，在浏览器中访问 http://localhost:8080/DW/jdbc.jsp，查看结果。
集算器优势总结
开放的轻量级数据仓库 / 数据集市
集算器是专业的数据计算中间件（DCM），具备独立计算的能力，可以脱离数据库、数据仓库为多维分析系统前端提供数据源服务。
集算器采用列存数据，具备专业数据仓库的查询性能，千万级别的数据量，可以达到秒级的明细查询速度。普通数据库一般都是行存，无法达到多维分析的性能要求。同时，和专业数据仓库不同，集算器价格都较低，建设、扩展和维护成本都比较小。
集算器是开放的，对多维分析系统前端提供标准的 JDBC 服务。可以形成平台式的后台数据源，为多个不同厂家的前端同时提供数据服务。
组表列存 / 有序压缩存储
先进的数据存储方式，是数据计算中间件（DCM）成功实施的重要保障。
集算器组表采用列存方式存储数据，对于字段特别多的宽表查询，性能提升特别明显。组表采用的列存机制和常规列存是不同的。常规列存（比如 parquet 格式），只能分块之后，再在块内列存，在做并行计算的时候是受限的。组表的可并行压缩列存机制，采用倍增分段技术，允许任意分段的并行计算，可以利用多 CPU 核的计算能力把硬盘的 IO 发挥到极致。
组表生成的时候，要指定维字段，数据本身是按照维字段有序存放的，常用的条件过滤计算不依赖索引也能保证高性能。文件采用压缩存储，减小在硬盘上占用的空间，读取更快。由于采用了合适的压缩比，解压缩占用的 CPU 时间可以忽略不计。
组表也可以采取行存和全内存存储数据，支持内存数据库方式运行。
集群功能
敏捷的集群能力可以保证数据计算中间件（DCM）的高性能和高可用性。
集算器节点服务器是独立进程，可以接受集算器 JDBC 的计算请求并返回结果。对于并发访问的情况，可以发给多个服务器同时计算，提高并发容量。对于单个大计算任务的情况，可以分成多个小任务，发给多个服务器同时计算，起到大数据并行计算的作用。
集算器集群计算方案，具备敏捷的横向扩展能力，并发量或者数据量大时可以通过快速增加节点来解决。集算器集群也具备容错能力，即有个别节点失效时还能确保整个集群能工作，计算任务能继续执行完毕，起到多机热备和保证高可用性的作用。
应用推广
作为数据计算中间件（DCM），集算器提供的后台数据源可以支持各种前端应用，不仅仅限于前端是多维分析的情况。例如：大屏展示、管理驾驶舱、实时报表、大数据量清单报表、报表批量订阅等等。
集算器形成的后台数据源也可以和数据库、数据仓库配合使用。集算器实现的数据计算网关和路由，可以在集算器缓存数据和数据仓库之间智能切换，解决数据仓库无法满足性能要求的问题。例如：冷热数据分开计算的场景。具体做法参见《集算器实现计算路由优化 BI 后台性能》。
