python - 使用 Python 接口(interface)查询 OLAP Mondrian(MDX、XMLA)？

Question

实际上我正在使用 R + Python 和 RPY2 来操作数据和 ggplot 来创建漂亮的图形。我在 PostgreSQL 数据库中有一些数据，我正在使用 psycopg2 来查询数据。

我正在写论文，将来我需要一个 OLAP cube存储我的(非常大的)模拟数据:多维度、聚合查询等。

Python(我想要 Python + R，没有 jpivot 或 Java 中的其他仪表板)和 OLAP 引擎(如 Mondrian)之间的接口(interface)是否有任何最佳或标准实践？ ？我在 Google 上搜索了任何解决方案，但没有找到任何解决方案。

我已经简要评估了 SQLAlchemy和 Django-ORM，但它们没有 MDX或 XML/A 接口(interface)来查询 OLAP 服务器(Mondrian 或其他)...

是否可以在 MDX 中编写查询，并使用 psycopg + ODBC 查询我的 OLAP 服务器，然后 OLAP 服务器从我的模拟数据中给我一个答案(没有映射到 Python 对象，但对我来说没问题)？

更新 1:

为什么我需要搜索 OLAP + Mondrian 技术？

因为 University of Laval (GeoSoa departements + Thierry Badard) 编写了 OLAP 的空间扩展:SOLAP，并在 Mondrian 中将其实现为 GeoMondrian .这让我很感兴趣，因为我正在研究基于空间多代理的模拟(~= geosimulation)。

GeoSoa 部门创建了一个基于 Ajax 的组件来与 GeoMondrian 通信和可视化空间数据:SOLAPLAYERS，它可以通过其 Xlma servlet 查询 Mondrian 服务器。

问题:大数据操作可能很慢，需要 Internet 或 Apache 2。简而言之，它只是可视化数据或 map ......在我的例子中，我需要原始数据来制作我自己的数据操作 + 使用 R 的图形:空间分析、回归分析、秩尾分析等。在这里，SOLAP 帮助我为后面的复杂 R 分析准备数据。

为什么选择 Python？

1 - Web 访问空间数据 -

我正在尝试使用“很酷”的 Python 框架，例如 GeoDjango或 MapFish : GIS 中的大社区，开源，使用 GeoAlchemy操纵空间查询/数据，包括使用 JavaScript 扩展和 OpenLayers 的可视化等

2 - 在本地访问 GIS 中的空间数据 -

我想在 QGIS(开源 GIS)中创建一个插件来访问和可视化数据，QGIS 插件和 API = Python。

3 - 数据自动分析 -

用户或科学家使用网格计算运行模拟并选择他们想要对此数据运行的自动分析(R + ggplot2 + MDX 查询)。我的目标是创建模拟的综合报告(图形、表格数据等)。

因此，在模拟之后，数据进入 OLAP/SOLAP cube，许多 Python 脚本(由用户创建)使用 MDX 获取数据，使用 R + RPY2 操作数据，并为 doku 上的科学家编写和生成很酷的输出- wiki 或其他社区平台。

问题？

1 - Olap4j，Mondrian 与外部组件通信的 API 核心，是 Java 制作的:/

2 - SOLAPLAYERS 使用 Ajax 访问数据，对我来说太慢了。

3 - SQLAlchemy 和 GeoAlchemy 没有与多维数据库 (OLAP) 的驱动程序连接。

* 解决方案？ *

1 - Py4j 以使用 Python 访问 olap4j 中的 Java 对象或 Java 集合？编写我自己的函数来访问 Java 映射集合？ => 危险而且不是很容易？...

2 - XLMA 与 Ajax Mondrian 服务器？太慢了。

3 - 将我自己的 py-connector 编写到 OLAP Mondrian？ => 哎哟。我认为这是一条艰难的道路。

我该怎么办？

Answer 1

我不懂 python，但我是 mondrian/olap4j 的作者。

如果您可以使用 py4j 访问 olap4j，那太好了。如果没有，一定要考虑 XMLA。它可能没有你想象的那么慢(除非 python 的 XML 解析很慢)。最大的问题是构建 SOAP 请求和理解响应的复杂性。

朱利安