一、背景
在日常项目中，经常能遇到多维度、多指标自由组合分析的 OLAP 系统建设场景，这类需求往往具有分析关系复杂、开发周期长和数据量大等特点，需要研发投入比较大的精力进行建设。
针对 OLAP 的场景，目前开源界大部分项目都是针对存储层的实现，如 ClickHouse、Doris 等 OLAP 数据库。很少针对应用层进行统一建模实现的。据调研，Mondrian 是一个面向应用的 OLAP 引擎，但其面向 OLAP 特有的 MDX 语言使用起来非常复杂，需要投入较大的学习成本，不利于日常项目快速开发。因此，本文旨在通过统一的 OLAP 建模实现通用的 OLAP 诊断框架，目的是通过配置化的方式快速实现新的分析需求，节约研发成本，缩短交付周期、提升研发效率。
二、架构设计
2.1 总体架构
上图着色部分是框架部分，应用层通过集成本框架，只需要编写配置文件以及针对特殊场景下实现前后置扩展点，就能够快速构建一个 OLAP 分析类的应用。另外、考虑到底层 OLAP 存储一般采用列式存储模式，在同前端指定交互协议时，建议摒弃在 OLTP 领域常用的大对象模式，而是采用按需按列查询的模式进行传参和返回，最大化利用列式存储的特性，提升查询性能。
2.2 容器及组件视角
2.2.1 容器视角
2.2.2 组件视角
三、详细设计
3.1 Runtime
框架会组合前端请求参数和后端配置项，通过门面服务区分请求类型（表格、图表和文件导出），将最终的 OLAP 领域模型下传到 OLAP 领域服务，由 OLAP 领域服务将领域模型翻译为底层 OLAP 数据库可以执行的 SQL，并将结果统一按照特定格式返回，通过数据协议适配服务，根据请求的类型返回数据给前端。
3.2 核心领域模型
3.2.1 何为 OLAP
联机分析处理（英语：Online analytical processing），简称 OLAP，是计算机技术中快速解决多维分析问题（MDA）的一种方法。OLAP 由四个基本的分析操作组成：上卷（roll-up）、钻取（drill-down）、切片（slicing）和切块（dicing）。
3.2.2 聚合 SQL 的 OLAP 抽象
上述 OLAP 的操作，均可通过聚合查询的 SQL 实现对应。一个标准的聚合查询 SQL 包括 SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY 以及分页的 LIMIT OFFSET。通过对聚合 SQL 的抽象，我们可以将一个普通的聚合查询提取出维度、指标、模型、一级过滤条件、二级过滤条件、分页和排序关键实体，如下图是一个普通的聚合 SQL 同关键实体的映射关系：
因此，聚合查询可以抽象如下：
SELECT 维度， 指标FROM 模型WHERE 一级过滤器GROUP BY 维度HAVING 二级过滤器ORDER BY 排序LIMIT 排序
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3.2.3 领域建模
经过上面的抽象，框架方面，可以划分为核心 OLAP 域以及面向前端及配置的交互域，并提取出领域模型：
3.3 元数据配置
框架核心提供可配置的元数据，核心包括两类：一类是将所有的计算指标的指标配置文件，另一类是 uri 和模块映射关系文件。
3.3.1 指标元数据
{ "cbj_amount": { "expression": "sum(cbj_amount)", "name": "cbj_amount", "desc": "损失分布-仓报价金额" }, "sale_qtty": { "expression": "sum(sale_qtty)", "name": "sale_qtty", "desc": "销量" }, "loss_amount": { "expression": "sum(loss_amount)", "name": "loss_amount", "desc": "损额" }}
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3.3.2 模块元数据
3.3.2.1 表格配置
{ "list-overall-lossCategory": { "moduleName": "整体诊断结果-损失类别", "tableName": "logis_loss_reason_nume_denom_month_dis", "measureList": ["dakuru_loss_ratio","dakuru_loss_ratio_yoy_chg","dakuru_loss_ratio_mom_chg","peisongru_loss_ratio","peisongru_loss_ratio_yoy_chg","peisongru_loss_ratio_mom_chg","shouhouru_loss_ratio","shouhouru_loss_ratio_yoy_chg","shouhouru_loss_ratio_mom_chg","dakupyk_loss_ratio","dakupyk_loss_ratio_yoy_chg","dakupyk_loss_ratio_mom_chg","bjkpyk_loss_ratio","bjkpyk_loss_ratio_yoy_chg","bjkpyk_loss_ratio_mom_chg"], "displayType": "table", "page": { "pageNo": 1, "pageSize": 1 } }}
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3.3.2.2 图表配置
{ "chart-lossType-trend-lossRatio": { "moduleName": "损失类别走势-损率", "tableName": "logis_loss_reason_nume_denom_month_dis", "dimList": ["mt"], "measureList": ["dakuru_loss_ratio","peisongru_loss_ratio","shouhouru_loss_ratio","bjkpyk_loss_ratio","dakupyk_loss_ratio"], "displayType": "chart", "page": { "pageNo": 1, "pageSize": 13 }, "chart": { "categoryName": "损失类别走势", "categoryKey": "mt", "seriesList": [ { "key":"大库入", "value": "dakuru_loss_ratio" }, { "key": "配送入", "value": "peisongru_loss_ratio" }, { "key": "售后入", "value": "shouhouru_loss_ratio" }, { "key": "备件库盘盈亏", "value": "bjkpyk_loss_ratio" }, { "key": "大库盘盈亏", "value": "dakupyk_loss_ratio" } ] } }}
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3.3.2.3 导出配置
{ "export-lossType-trend": { "moduleName": "损失类别-损失类别走势-导出", "tableName": "logis_loss_reason_nume_denom_month_dis", "dimList": ["mt","loss_reason1"], "measureList": ["distribute_loss_ratio", "loss_amount","loss_qtty"], "filterList": [ { "lossReason1": { "expr": "is not null", "value": "" } } ], "headList": ["mt","loss_reason1","distribute_loss_ratio","loss_amount","loss_qtty"], "fileName": "损失类别走势信息", "displayType": "file", "page": { "pageNo": 1, "pageSize": 1000, "orderList": [ { "orderField": "mt", "orderType": "DESC" }, { "orderField": "loss_reason1", "orderType": "DESC" } ] } }}
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四、系统集成
<dependency> <groupId>com.jd.netsim</groupId> <artifactId>triage-framework-core</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version></dependency>
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通过引入 maven 包，新增配置文件以及实现对应的扩展点，可快速实现集成。
五、总结
本文详细介绍了一个通用 OLAP 框架的架构和详细设计，并分析了领域建模过程，通过引入 SDK 及指定配置文件的形式，后端研发可以快速实现一个 OLAP 应用的接口。后续可以将配置进行可视化，通过同藏经阁配置平台结合，实现产品和运营自己定制指标和页面的能力。限于篇幅，有一些重要细节点未在本文说明，读者如有兴趣进一步了解，也可以直接联系作者一起讨论。
作者：京东零售 樊思国
来源：京东云开发者社区
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