PHP et Apache Kylin s'intègrent pour implémenter l'analyse des données et les statistiques OLAP

L'analyse des données

OLAP (Online Analytical Processing) est un moyen important d'analyse des données au niveau de l'entreprise. À mesure que la quantité de données augmente d'année en année, l'efficacité et la complexité de l'analyse des données à l'aide de bases de données relationnelles traditionnelles deviennent progressivement difficiles à répondre à la demande. Par conséquent, la base de données OLAP a vu le jour.

Dans une base de données OLAP, les données sont organisées selon plusieurs dimensions (telles que le temps, la région, le produit, etc.) plutôt que sous forme de tableau dans les bases de données relationnelles traditionnelles. De cette manière, les analystes de données peuvent facilement effectuer des requêtes et des analyses de données multidimensionnelles complexes. PHP et Apache Kylin sont deux technologies open source populaires qui peuvent être intégrées pour mettre en œuvre l'analyse des données et les statistiques OLAP. Voici comment ils fonctionnent.

Apache Kylin est un moteur OLAP développé à l'origine par eBay. Il a lancé la tendance OLAP sur Hadoop et a mis en œuvre la conception d'un modèle de données multidimensionnel et d'un moteur de requête ultra-rapide basé sur Hadoop, ainsi que le langage de requête SQL pour OLAP. PHP est un langage de programmation Web couramment utilisé dans le développement d'applications Web.

Apache Kylin fournit une API REST pour interagir avec les données. PHP peut utiliser cette API pour interroger Apache Kylin. Les utilisateurs peuvent personnaliser des modèles de données multidimensionnels et importer des données dans Apache Kylin pour créer des cubes de données multidimensionnels. Apache Kylin construira un index basé sur ce cube afin que les résultats de la requête puissent être renvoyés en quelques secondes.

Pour les administrateurs d'entrepôt de données et les analystes de données, il est plus pratique et plus rapide d'utiliser PHP pour interroger Apache Kylin. Parce que PHP possède une syntaxe simple et facile à utiliser et une bibliothèque de fonctions riche, il peut facilement construire et traiter des requêtes HTTP pour gérer et interroger les données d'Apache Kylin. Par exemple, pour les développeurs PHP, le code suivant peut interroger les données de commande dans Apache Kylin, les regrouper par heure et région, et calculer les ventes totales :

// 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), '

';

Dans le code ci-dessus, nous utilisons le PHP intégré La fonction 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 renvoie vers la page Web. De cette façon, les analystes de données n'ont besoin que d'écrire du code PHP simple pour analyser et compter les données d'Apache Kylin, et générer de superbes rapports d'analyse.

En général, la méthode OLAP intégrant PHP et Apache Kylin est une méthode efficace d'analyse de données et de statistiques au niveau de l'entreprise. Il permet aux analystes de données et aux administrateurs d'entrepôts de données d'effectuer des statistiques et des analyses de données plus facilement et d'obtenir des résultats de requêtes multidimensionnelles complexes en quelques secondes seulement. Je pense qu'avec le développement continu de l'analyse des données OLAP, cette méthode sera plus largement utilisée dans divers domaines.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!