我一直在寻找为应用程序提供分析的方法，该应用程序由用 NodeJs 和 MySQL 编写的 REST 服务器提供支持。发现了 OLAP，它实际上可以使这变得更容易。
并找到了一个 python 库，它提供了一个名为“Slicer”的 OLAP HTTP 服务器
有人能解释一下这是如何工作的吗？这是否意味着我必须更新我的架构。并创建所谓的事实表？
这可以与我的 NodeJS 应用程序一起使用吗？有什么例子吗？因为我只创建了单个服务器应用程序。 python会驻留在同一个nodejs服务器上。它将如何开始？ （'forever app.js' 是我的默认脚本）
如果我因为没有 exp 而不能使用 python，那么在 Nodejs 中做它的基础是什么？
我的模型基本上是单词列表，所以我的 olap 查询是以天、周、月为单位的单词，长度为 2、5、10 个字母，语言为英语、法语、德语等
非常感谢您的想法、提示和指导！
【问题讨论】：
标签： python node.js reporting olap
如您所见，CUbes 提供了一个 HTTPS OLAP 服务器（slicer 工具）。
有人能解释一下这是如何工作的吗？
作为 OLAP 服务器，您可以向服务器发出 OLAP 查询。该 API 是基于 REST/JSON 的，因此您可以通过 HTTP 从 Javascript、nodejs、Python 或您选择的任何其他语言轻松查询服务器。
服务器可以回答 OLAP 查询。 OLAP 查询基于“事实”和“维度”模型。例如，您可以查询“给定国家和产品的总销售额，按月份逐项列出”。
这是否意味着我必须更新我的架构。并创建所谓的事实表？
OLAP 查询是围绕事实和维度概念构建的。
面向 OLAP 的数据仓库策略通常涉及创建这些 Fact 和 Dimension 表，构建所谓的 Star Schema 或 Snowflake Schema。这些模式为关系数据库上的 OLAP 类型查询提供了更好的性能。数据通常由所谓的ETL 进程（它可以是一个简单的脚本）加载，该进程以适当的形式加载数据。
但是，Python Cubes 框架不会强制您更改架构或创建替代架构。它有一个 SQL 后端，允许您定义模型（根据事实和维度），而无需更改实际的数据库模型。这是模型定义的文档：https://pythonhosted.org/cubes/model.html。
但是，在某些情况下，您可能仍希望为数据挖掘定义架构并使用转换过程来定期加载数据。这取决于您的需求、您拥有的数据量、性能考虑等...
借助 Cubes，您还可以使用其他非 RDBMS 后端（例如 MongoDB），其中一些提供内置聚合功能，像 Cubes 这样的 OLAP 服务器可以利用。
这可以与我的 NodeJS 应用程序一起使用吗？
您可以从 NodeJS 向您的 Cubes Slicer 服务器发出查询。
有什么例子吗？
有一个 Javascript 客户端库来查询多维数据集。你可能想用这个：https://github.com/Stiivi/cubes.js/
我不知道任何使用 NodeJS 的示例。您可以尝试从 Cubes (https://github.com/Stiivi/cubes/tree/master/incubator) 中包含的 AngularJS 应用程序中获得一些灵感。另一个客户端工具是 CubesViewer，在构建模型时可能会对您有用：http://jjmontesl.github.io/cubesviewer/。
因为我只创建了单服务器应用程序。 python会驻留在同一个nodejs服务器上。它将如何开始？ （'forever app.js' 是我的默认脚本）
您可以将 Cubes Slicer 服务器作为 Web 应用程序（直接从您的 Web 服务器，即 Apache）运行。例如，对于 Apache，您可以使用 apache-wsgi mod，它允许为 python 应用程序提供服务。
Slicer 还可以在独立进程中作为小型 Web 服务器运行，这在开发过程中非常方便（但我不建议在生产环境中使用）。在这种情况下，它将侦听不同的端口（通常为：http://localhost:5000）。
如果我因为没有 exp 而不能使用 python，那么在 Nodejs 中做它的基础是什么？
您根本不需要使用 Python。您可以配置和使用 Python Cubes 作为 OLAP 服务器，并从 Javascript 代码（即直接从浏览器）运行查询。从客户端的角度来看，它就像一个数据库系统，您可以通过 HTTP 查询并获得 JSON 格式的响应。
【讨论】：