PHP와 Apache Kylin이 통합되어 OLAP 데이터 분석 및 통계를 구현합니다.

OLAP(온라인 분석 처리) 데이터 분석은 기업 수준의 데이터 분석에 중요한 수단입니다. 데이터의 양이 해마다 증가함에 따라 기존 관계형 데이터베이스를 사용한 데이터 분석의 효율성과 복잡성은 점차 수요를 충족하기 어려워졌습니다. 그리하여 OLAP 데이터베이스가 탄생하게 되었습니다.

OLAP 데이터베이스에서는 데이터가 기존 관계형 데이터베이스의 표 형식 대신 다양한 차원(예: 시간, 지역, 제품 등)에 따라 구성됩니다. 이러한 방식으로 데이터 분석가는 복잡한 다차원 데이터 쿼리 및 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. PHP와 Apache Kylin은 OLAP 데이터 분석 및 통계를 구현하기 위해 통합할 수 있는 두 가지 인기 있는 오픈 소스 기술입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

Apache Kylin은 원래 eBay에서 개발한 OLAP 엔진입니다. Hadoop에서 OLAP 트렌드를 시작하고 Hadoop 기반의 다차원 데이터 모델 및 초고속 쿼리 엔진 설계와 OLAP용 SQL 쿼리 언어를 구현했습니다. PHP는 웹 애플리케이션 개발에 널리 사용되는 일반적으로 사용되는 웹 프로그래밍 언어입니다.

Apache Kylin은 데이터와 상호 작용하는 REST API를 제공합니다. PHP는 이 API를 사용하여 Apache Kylin을 쿼리할 수 있습니다. 사용자는 다차원 데이터 모델을 사용자 정의하고 데이터를 Apache Kylin으로 가져와 다차원 데이터 큐브를 구축할 수 있습니다. Apache Kylin은 쿼리 결과가 몇 초 내에 반환될 수 있도록 이 큐브를 기반으로 인덱스를 구축합니다.

데이터 웨어하우스 관리자와 데이터 분석가의 경우 PHP를 사용하여 Apache Kylin을 쿼리하는 것이 더 편리하고 빠릅니다. PHP는 간단하고 사용하기 쉬운 구문과 풍부한 함수 라이브러리를 갖추고 있으므로 HTTP 요청을 쉽게 구성하고 처리하여 Apache Kylin의 데이터를 관리하고 쿼리할 수 있습니다. 예를 들어, PHP 개발자의 경우 다음 코드는 Apache Kylin의 주문 데이터를 쿼리하고 시간 및 지역별로 그룹화하고 총 판매량을 계산할 수 있습니다.

// 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), '

위 코드에서는 PHP에 내장된 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 함수를 사용하여 웹에 출력합니다. 페이지. 이런 방식으로 데이터 분석가는 간단한 PHP 코드만 작성하면 Apache Kylin의 데이터를 분석 및 계산하고 멋진 분석 보고서를 생성할 수 있습니다.

일반적으로 PHP와 Apache Kylin을 통합한 OLAP 방식은 효율적인 기업 수준의 데이터 분석 및 통계 방식입니다. 이를 통해 데이터 분석가와 데이터 웨어하우스 관리자는 보다 편리하게 데이터 통계 및 분석을 수행할 수 있으며, 단 몇 초 만에 복잡한 다차원 쿼리 결과를 얻을 수 있습니다. OLAP 데이터 분석이 지속적으로 발전함에 따라 이 방법은 다양한 분야에서 더욱 널리 활용될 것으로 예상된다.

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