是否有基于MDX（开源）的内存OLAP服务器？

我想知道内存中是否有一个可以处理MDX的OLAP服务器

我找到了那个。 但它没有提到内存中的功能

我所知道的唯一一个是Mondrian，它也是上面wiki文章中提到的两个开源解决方案之一

直到现在我才和蒙德里安一起工作过一段时间。。。我不认为Mondrian是一个真正的内存OLAP服务器。
原因如下：
它有一个内存缓存，其中包含queryresults。但是它们的第一次执行需要很长时间，并且必须从RDBMS加载。()
我认为更好的办法是：
加载缓存中的所有事实和维度表，然后对内存中的数据执行每个查询

另外，Oracle今年将在12c企业版中发布内存中有一些（或全部）表的可能性。这将加快OLAP服务器的速度，OLAP服务器只需使用SQL查询RDBMS事实表。
…但是企业版非常昂贵

我想听听关于这方面的其他意见

致以最良好的祝愿，

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Dennis。

在ActiveViam，我们开发了Sparkube，这是Apache Spark的一个扩展，它将任何Apache Spark数据集公开为OLAP多维数据集，您可以使用MDX从Excel透视表、Tableau软件或ActiveUI（直接嵌入Sparkube的web前端）中查询。聚合分布在Spark集群中，并在内存中动态执行

Sparkube中的MDX引擎是我们在商用ActiveViam分析平台上开发的，因此许多人都在使用和测试它

例如，以下是如何将CSV文件的内容装载到内存中并将其公开为多维多维多维数据集：

//将文件加载到Spark数据集中。
//这里我们加载一个CSV文件，从
//CSV标题，并使用Spark自动类型推断。
var ds=spark.read
.格式（“csv”）
.选项（“标题”、“正确”）
.选项（“推断模式”、“真”）
.load（“path/to/file.csv”）
//导入sparkube库（sparkube jar必须位于类路径中）
导入com.activeviam.sparkube_
//将数据集公开为多维多维多维数据集。
//您可以立即在开始可视化多维数据集http://localhost:9090/ui
//或使用以下位置的XMLA协议从Excel连接：http://localhost:9090/xmla
新Sparkube（）.fromDataset（ds）
.withName（“我的第一个立方体”）
.expose（）

在ETL完成后，您可以通过运行要保存在内存中的查询来预热Mondrian的缓存。然而，当你在记忆中说。。。显然，事实表不是一个数十亿行的事实，否则就不可能在RAM中存储所有内容。这就是为什么Mondrian甚至不尝试加载所有内容，它应该处理多Tb的多维数据集，试图将所有内容都保存在内存中是毫无意义的。在一定的细节层次上。。。这是一个完全不同的游戏。预热的想法听起来像是一个好的、易于实施的解决方法，谢谢。关于多维数据集大小的一些建议：我认为对于olap系统来说，每月大约5GB的数据，过去3年的数据将是180GB的内存表。多维数据集的数据大部分时间是预先聚合的，就像一天/一个月的客户收入一样。因此，即使DWH是多TB的，数据集市和多维数据集也不必那么大。。。顺便说一句，如果您的多维数据集是多TB大的，您如何加快mondrian的速度？有太多的方法可以提高性能，这本身就是一本书。一些基本想法：1）切换到高性能的面向列的数据库（vertica、infinidb、monetdb等）；2） 指数，指数，指数（vertica的预测；infinidb中没有；莫奈的指数）；3） 聚合表（mondrian选择具有我们要求的详细程度的最小agg表）；4） 缓存，很多，在多个级别（DB缓存、mondrian缓存、查询结果缓存等）；5） 数据库的网络路径；6） 更简单的MDX查询，如果查询太大，则将其分解为位。等等，@nsousa提供了很好的建议。我再给你提一个建议：IO瓶颈。在一个项目中，我们使用512GB的RAM作为DWH存储空间。在其他每一个DWH项目中，我都坚持使用SSD磁盘。目前没有MDX接口和非常陈旧的开发工具，但它确实可以工作，而且速度非常快。不仅仅是因为它在内存中，而是因为底层的C引擎处理data.table包中的查询：我希望有一天重新激活这个项目，并最终添加MDX接口支持。您似乎已经链接到自己的项目/应用程序/服务。如果你这样做了，你需要披露这是你自己的。如果你不透露，这通常被认为是垃圾邮件。瞧，哇，好主意！这就像是Spark isnit的司机OLAP？是的，说得很好。Sparkube就像ApacheSpark的OLAP驱动程序；-）它实现MDX查询语言和XMLA协议（多维OLAP的两个标准），并将所有数据处理委托给Spark。