Python多维数据集OLAP框架-如何使用连接？

我试图在一个非常简单的数据库上使用python的olap框架，但在连接表时遇到了一些问题

我的模式如下所示：

Users table
ID | name

Products table
ID | name | price

Purchases table
ID | user_id | product_id | date

立方体模型：

{
    'dimensions': [
        {'name': 'user_id'},
        {'name': 'product_id'},
        {'name': 'date'},
    ],
    'cubes': [
        {
            'name': 'purchases',
            'dimensions': ['user_id', 'product_id', 'date'],
            'measures': ['price']
            'mappings': {
                'purchases.user_id': 'users.id',
                'purchases.product_id': 'products.id',
                'purchases.price': 'products.price'
            },
            'joins': [
                {
                    'master': 'purchases.user_id',
                    'detail': 'users.id'
                },
                {
                    'master': 'purchases.product_id',
                    'detail': 'products.id'
                }
            ]
        }
    ]
}

现在我想显示所有的购买，显示产品的名称，用户名和购买日期。我似乎找不到办法来做这件事。文档有点少

---

谢谢

首先，让我们稍微修理一下模型。在您的模式中，每个维度有更多的属性：id和name，将来可能会有更多的细节。您可以通过将属性指定为列表来添加它们：

“attriubtes”：[“id”，“name”]

。还请注意，维度命名为实体

product

，而不是键

id\u product

。键

id\u product

只是

产品

维度的一个属性，就像

名称

或者将来可能是

类别

一样。维度反映了分析师的观点

---

现在我们忽略了日期应该是一个特殊的维度，把日期看作是单一的价值键，例如一年，而不是把事情复杂化。

“尺寸”：[
{“name”：“user”，“attributes”：[“id”，“name”]}，
{“名称”：“产品”、“属性”：[“id”、“名称”]}，
{“名称”：“日期”}
],

因为我们更改了维度的名称，所以必须在多维数据集的维度列表中更改它们：

“多维数据集”：[
{
“名称”：“采购”，
“尺寸”：[“用户”、“产品”、“日期”]，
...

您的架构反映了经典的事务性架构，而不是传统的数据仓库架构。在这种情况下，您必须像以前一样明确，并提及所有必要的映射。规则是：如果属性属于事实表（逻辑视图），则键仅为

属性

，如

价格

，无表规范。如果属性属于维度，如

产品.id

，则语法为

维度.attribute

。映射字典的值为物理表和物理列。请参阅。架构的映射如下所示：

“映射”：{
“价格”：“产品.价格”，
“product.id”：“products.id”，
“产品名称”：“产品名称”，
“user.id”：“users.id”，
“user.name”：“users.name”
}

如果您的架构是：

fact purchases
id | date | user_id | product_id | amount

dimension product
id | name | price

dimension user
id | name

在这种情况下，您只需要联接，因为所有维度属性都在各自的维度表中。请注意事实表中的

金额

，在您的情况下，由于没有每次购买的购买产品的

计数

，因此与

产品

中的

价格

相同

以下是您的模型的更新模型：

{
“尺寸”：[
{“name”：“user”，“attributes”：[“id”，“name”]}，
{“名称”：“产品”、“属性”：[“id”、“名称”]}，
{“名称”：“日期”}
],
“立方体”：[
{
“名称”：“采购”，
“尺寸”：[“用户”、“产品”、“日期”]，
“措施”：[“价格”]，
“映射”：{
“价格”：“产品.价格”，
“product.id”：“products.id”，
“产品名称”：“产品名称”，
“user.id”：“users.id”，
“user.name”：“users.name”
},
“加入”：[
{
“master”：“purchases.user\u id”，
“详细信息”：“users.id”
},
{
“主控”：“采购.产品\u id”，
“详细信息”：“products.id”
}
]
}
]
}

只需使用命令，您就可以在不编写任何Python代码的情况下尝试该模型。为此，您需要

slicer.ini

：

将

[workspace]

中的

url

更改为指向您的数据库，并将

[model]

中的

路径更改为指向您的模型文件。现在您可以尝试：

curl "http://localhost:5000/aggregate"

此外，请尝试向下钻取：

curl "http://localhost:5000/aggregate?drilldown=product"

如果您需要任何进一步的帮助，请告诉我，我是多维数据集的作者。
OLAP不是为进行联接而设计的。也许可以使用SQL数据库。@AaronWatters Python的多维数据集框架提供了此功能。它是一个MySQL后端。为了澄清：联接对最终用户是隐藏的，它们是逻辑到物理映射的一部分，并在逻辑模型。此外，Cubes有许多关系数据库后端，不仅仅是MySQL—所有由SQLAlchemy支持的后端。这些后端包括：PostgreSQL、Oracle、SQLite等。“目前，我们忽略了日期应该是一个特殊维度这一事实”如果你想知道更多关于这方面的信息，并且正在使用SQL数据存储：将日期解析为字段的诀窍将在下面的文章中解释：字段名“id”和“name”是否有特殊含义？链接
https://pythonhosted.org/cubes/mapping.html
在“有关映射的更多信息”中返回404。可能它的意思是链接到此？
curl "http://localhost:5000/aggregate?drilldown=product"