Mdx 用于bigquery的mondrian适配器

如果能够用MDX查询Google的BigQuery，那将是一个巨大的挑战。我相信自然的解决方案是蒙德里安适配器

像这样的事情正在发生吗

我问这个问题的原因是因为MDX中有很多技术诀窍，MDX连接器允许我们重用我们已经知道的东西

此外，MDX非常适合OLAP查询。在MDX中，层次结构和计算父项的比率（例如占总贡献的百分比）等都是标准化的，但在SQL中可以用100种不同的方法来解决

计算过去3个非空周的移动平均值在SQL中仍然很复杂，在MDX中也很容易。有很多例子

最后，它将允许使用Excel Pivot或其他100多个现有工具中的任意一个来分析来自GoogleBigQuery的数据，这些工具可以输出MDX查询

干杯，

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Micha

现有的BigQuery与Pentaho的Mondrian没有集成。我要指出的一点是，BigQuery在海量数据集上已经非常快了，所以Mondrian的一些优势在BigQuery后端可能是没有意义的。然而，我可以想象，人们可以使用现有的Pentaho分析工具来探索数据。我想了解更多关于这个用例的信息。

这里有一个演示，它将Mondrian/BigQuery与Saiku用户界面结合使用：

此存档包含可用于在Saiku的嵌入式Mondrian服务器中设置BigQuery数据源的依赖项（从Saiku twitter提要获得）：

下面是设置BigQuery的说明：

您可以在此处下载Saiku（带有嵌入式Tomcat和Mondrian）以在本地运行以进行测试：

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我注意到的一个问题是，由于BigQuerySQL的限制，向下钻取功能无法工作。我的猜测是Mondrian开发人员必须为BigQuery添加一些特殊的SQL支持才能解决这个问题。例如，ORDER BY子句中使用的任何字段也必须在SELECT字段列表中。

我对问题进行了编辑，使其更加具体。我不是Mondrian纯粹主义者，只是碰巧它是主要的开源MDX实现，因此，它自然适合为BigQuery创建MDX适配器。还有一件事：蒙德里安只是一个界面。它和底层数据库一样快或一样慢。这就是与BigQuery集成有意义的原因：它非常快