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Quick BI 的模型设计与生成 SQL 原理剖析
一、 摘要
随着互联网的高速发展，数据量呈现井喷式的增长，如何来分析和使用这些数据，使数据产生商业价值，已经变得越来越重要。值得高兴的是，当前越来越多的人已经意识到了用数据分析决定商业策略的重要性，也都在进行着各行各业的数据分析。众所周知数据分析的核心是数据，为了更容易的分析数据，数据模型的设计需要遵循一定的规范。当前最流行的联机分析处理 (OLAP) 的规范为维度建模规范。本文介绍 Quick BI 如何进行维度建模，基于维度模型如何来自动化的生成分析查询的 SQL 语句，从而使数据分析变得更容易。
关键字：Quick BI、OLAP、维度建模、SQL
二、 维度模型的分类
OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）根据存储数据的方式不同可以分为 ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP 表示基于关系数据库存储的 OLAP 实现（Relational OLAP），以关系数据库为核心, 以关系型结构进行多维数据的表示和存储；MOLAP 表示基于多维数据存储的 OLAP 实现（Multidimensional OLAP）；HOLAP 表示基于混合数据存储的 OLAP 实现（Hybrid OLAP），如低层用关系型数据库存储，高层是多维数组存储。接下来主要介绍基于关系型数据库的 ROLAP 的建模原理。
ROLAP 将多维数据库中的表分为两类：事实表和维度表。事实表用于存储维度关键字和数值类型的事实数据，一般是围绕业务过程进行设计，例如：销售事实表，一般来存储用户在什么时间、地点购买了产品，销量和销售额等信息。维度表用于存储维度的详细数据，例如销售事实表中存储了产品维度的 ID，产品维度表中存储产品的名称、品牌信息，两者通过产品 ID 进行关联。
ROLAP 根据事实表、维度表间的关系，又可分为星型模型(Star Schema)、雪花模型(Snowflake Schema)。
1. 星型模型
星型模型它由事实表（FactTable）和维表（DimensionTable）组成。事实表中的维度外键分别与相对应的维表中的主键相关联，关联之后由于形状看起来像是一个星星，所以形象的称为星型模型。以下示例为星型模型：其中 sales_fact_1997 为事实表，存储客户在某个时间、某个商店、购买了某个产品，购买量和销售额的信息，记录的是一个下单过程。事实表 sales_fact_1997 通过外键 product_id、customer_id、time_id、store_id 分别与维度表 product(产品维表)、customer(客户维表)、time_by_day(时间维表)、store(商店维表)相关联，关联关系为多对一关联。
2. 雪花模型
雪花模型是当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像一个雪花，故称雪花模型。下面示例 product（产品）维度表与 product_class(产品类别)维度表通过 product_class_id 相关联，关联关系为多对一。product_class 没有与 sales_fact_1997 事实表直接关联。
三、 基于 ROLAP 模型的 SQL 生成原理
模型构建好了后，接下来的重点就是针对分析需求来生成满足分析需要的 SQL 语句，然后将 SQL 语句下发到 DB 中来查询数据，返回分析结果。下面通过具体的需求场景来介绍如何生成 SQL 语句。
1. 基于星型模型 (或雪花模型) 生成 SQL
需求场景：
按日期、产品查看总的销售额、销售量，日期限定在 1997 年，总销售额限定在 1000 元以上，结果按照总的销售额倒序排列，看前 5 个。
生成 SQL 思路
1. 分析需要用到的字段和表，目标是明确查询需要用到哪些表、表间关系、表上分组字段、聚合字段，确定 SQL 中 select 和 from 信息。
2. 分析筛选条件，目标是明确 SQL 中 where 中需过滤的值。
3. 分析分组维度，目标是明确 SQL 中 group by 的字段。
4. 分析聚合后的筛选条件，目标是明确 having 中需要过滤的值。
5. 分析需要排序的列和排序类型(升序还是降序)。
6. 生成结果个数限制条件
7. 根据以上信息生成查询 SQL：
select 分组字段、聚合字段 from 表(含表关联) where 筛选条件 group by 分组维度 having 聚合后的筛选条件 order by 排序信息 结果条数限制。
生成 SQL
按照上面的步骤，和本例子中的需求，分析查询中的关键信息（以下步骤与生成 SQL 思路中的步骤一一对应）
1. 用到的分组字段：the_date、product_name, 其中分组字段 the_date 为日粒度，需处理为年粒度：DATE_FORMAT(`the_date` , %Y)
聚合字段：store_sales、unit_sales，聚合方式都为 sum；
用到的表：sales_fact_1997、product、time_by_day；
表间关系：sales_fact_1997. product_id= product. product_id
sales_fact_1997. time_id= time_by_day .time_id
2. 筛选条件：
the_date`= STR_TO_DATE(1997-01-01 00:00:00 , %Y-%m-%d %H:%i:%s)
3. 分组维度：DATE_FORMAT(`the_date` , %Y)、product_name
4. 聚合后的筛选条件：SUM(`store_sales`) 1000
5. 排序：order by 聚合后的别名 desc
6. 限制结果个数：limit 0,5
7. 生成的 SQL 如下
四、 附录 - 用到的表
下面罗列出以上示例中用到的表的建表语句，需要在 MySQL 数据库下执行，其他类型数据库需要做一些调整。
1. sales_fact_1997 表
2. product 表
3. product_class 表
4. time_by_day 表
5. customer 表
6. store 表
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