olap之saiku踩坑之旅

毕浩渺

2023-12-01

一、安装

下载saiku社区版 https://community.meteorite.bi/，当前版本为saiku3.90
解压后执行start-saiku.sh即可启动
下载证书后，访问http://localhost:8080/upload.html，将证书上传
访问http://localhost:8080/ ，用户名：admin，密码：admin

二、遇到的坑

使用saiku3.9的过程中遇到了不少坑

1、无法查询schema。

saiku自带了两个例子，在查询schema的时候，指标和维度无法展示。通过查看日志文件/home/saiku/software/saiku-server/tomcat/logs/catalina.out发现抛异常如下

java.lang.NoClassDefFoundError: mondrian/olap/LevelType

原因：
saiku依赖的jar包之间有类冲突
解决方案：
1）将/home/saiku/software/saiku-server/tomcat/webapps/saiku/WEB-INF/lib下的jar包：saiku-query-0.4-SNAPSHOT.jar下载到本地
2）解压saiku-query-0.4-SNAPSHOT.jar，删除文件夹mondrain后重新打成jar包
3）将重新打的jar包上传并覆盖/home/saiku/software/saiku-server/tomcat/webapps/saiku/WEB-INF/lib/saiku-query-0.4-SNAPSHOT.jar

2、使用impala数据源

saiku不支持Impala数据源，如果使用Impala作为数据源，需要我们自己上传Impala相关的驱动，但是在将Impala相关的驱动jar上传到/home/saiku/software/saiku-server/tomcat/webapps/saiku/WEB-INF/lib之后，异常如下

Caused by: java.lang.StackOverflowError
    at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.populateSCIsForCacheEntry(ContextConfig.java:2269)
    at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.populateSCIsForCacheEntry(ContextConfig.java:2269)
    at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.populateSCIsForCacheEntry(ContextConfig.java:2269)

原因
导致栈溢出的具体原因是saiku依赖了两个bcprov-jdk，不知道为什么，如果我们不添加新的jar包时不会有该异常，添加新的jar后就会抛出这个异常
解决
找到tomcat的配置 conf/catalina.properties，修改配置项tomcat.util.scan.StandardJarScanFilter.jarsToSkip如下

tomcat.util.scan.StandardJarScanFilter.jarsToSkip=\
annotations-api.jar,\
ant-junit*.jar,\
ant-launcher.jar,\
ant.jar,\
...
xmlParserAPIs.jar,\
xom-*.jar,\
bcprov*.jar

3、使用hive数据源

使用hive作为数据源时，查询时抛出异常如下

ERROR [SecurityAwareConnectionManager] Error connecting: hive_ds
mondrian.olap.MondrianException: Mondrian Error:Internal error: while quoting identifier
Caused by: java.sql.SQLException: Method not supported
   at org.apache.hive.jdbc.HiveDatabaseMetaData.getIdentifierQuoteString
   (HiveDatabaseMetaData.java:342)
ERROR [SecurityAwareConnectionManager] Error connecting: hive_ds
mondrian.olap.MondrianException: Mondrian Error:Internal error: while detecting isReadOnly
Caused by: java.sql.SQLException: Method not supported
        at org.apache.hive.jdbc.HiveDatabaseMetaData.isReadOnly
      (HiveDatabaseMetaData.java:762)

原因
saiku依赖hive-jdbc-0.13.1.jar，Mondrian中使用了该hive-jdbc未实现的方法：getIdentifierQuoteString和isReadOnly
解决
修改hive-jdbc-0.13.1.jar中的源码org.apache.hive.jdbc.HiveDatabaseMetaData，将上面的两个方法改为

public boolean isReadOnly() throws SQLException {
  return false;
}
public String getIdentifierQuoteString() throws SQLException {
   return " ";
}

三、使用

saiku使用mondrian作为olap计算引擎，使用之前需要学习如何编写schema，schema用mdx语言编写，saiku3.90使用mondiran4，官方文档：https://mondrian.pentaho.com/head/documentation/schema.php
主要是理解cube、维度、层次、指标、事实几个概念。下面使用排队业务建了一个模型，统计每个维度下面有多少条排队数据

定义schema queue.xml

<Schema name="queue" metamodelVersion="4.0">
    <PhysicalSchema>
        <Table name="queue_detail">
            <Key>
                <Column name='serialid'/>
            </Key>
        </Table>
        <Table name="dim_date">
            <Key>
                <Column name='day_id'/>
            </Key>
        </Table>
        <Table name="dim_shop_list">
            <Key>
                <Column name='shop_id'/>
            </Key>
        </Table>
        <Table name="queue_state">
            <Key>
                <Column name="state_id"/>
            </Key>
        </Table>
    </PhysicalSchema>

    <Cube name="queue">
        <Dimensions>
            <Dimension name="state" table="queue_state" key="state_id">
                <Attributes>
                    <Attribute name="state_id" keyColumn="state_id"/>
                </Attributes>
            </Dimension>
            <Dimension name="shop" table="dim_shop_list" key="shop_id">
                <Attributes>
                    <Attribute name="shop_id" keyColumn="shop_id"/>
                </Attributes>
            </Dimension>
            <Dimension name="time" table="dim_date" key="day">
                <Attributes>
                    <Attribute name="year" keyColumn="year"/>
                    <Attribute name="quarter">
                        <Key>
                            <Column name="year"/>
                            <Column name="quarter"/>
                        </Key>
                        <name>
                            <Column name="quarter"/>
                        </name>
                    </Attribute>
                    <Attribute name="month">
                        <Key>
                            <Column name="year"/>
                            <Column name="month"/>
                        </Key>
                        <name>
                            <Column name="month"/>
                        </name>
                    </Attribute>
                    <Attribute name="day" keyColumn="day_id"/>
                </Attributes>
                <Hierarchies>
                    <Hierarchy name="yearly" hasAll="false">
                        <Level attribute="year"/>
                        <Level attribute="quarter"/>
                        <Level attribute="month"/>
                    </Hierarchy>
                </Hierarchies>
            </Dimension>
        </Dimensions>
        <MeasureGroups>
            <MeasureGroup name="queue" table="queue_detail">
                <Measures>
                    <Measure name="queue" column="serialid" aggregator="count" formatString="#,###"/>
                </Measures>
                <DimensionLinks>
                    <ForeignKeyLink dimension="time" foreignKeyColumn="date_key"/>
                    <ForeignKeyLink dimension="shop" foreignKeyColumn="shopid"/>
                    <ForeignKeyLink dimension="state" foreignKeyColumn="state_id"/>
                </DimensionLinks>
            </MeasureGroup>
        </MeasureGroups>
    </Cube>
</Schema>

首先定义四个物理表，排队事实表queue_detail，时间维度表dim_date，门店维度表dim_shop_list，排队状态维度表queue_state
cube下面包含维度和指标，维度下面又包含层次
通过Dimension指定维度，通过Hierarchy指定层次，通过Measures指定指标，指标又通过DimensionLinks与维度关联

上传schema
创建数据源
查看指标
以上都好了之后，就可以通过多个维度对指标进行查询

四、源码分析

实际查询中发现，当同时使用三个维度进行指标计算时，查询时间要达到十几秒，远远超出我们直接执行sql花费的时间。超出的时间到底花费在哪里呢？接下来通过源码一探究竟。

拉源码https://github.com/OSBI/saiku，并切换到分支release/3.90
saiku-core是核心源码，saiku-ui是前端界面，saiku-webapp是打包之后的一些东西，我们主要对saiku-core进行调试
其中saiku-core的saiku-web下的org.saiku.web.rest.resources是整个项目的入口，saiku-service是主要逻辑的实现
我们关注的是查询效率低下的问题，saiku开启远程调试的模式
找到执行查询的接口org.saiku.web.rest.resources.Query2Resource中的execute

    @POST
    @Consumes({"application/json" })
    @Path("/execute")
    public QueryResult execute(ThinQuery tq) {
        try {
            if (thinQueryService.isMdxDrillthrough(tq)) {
                Long start = (new Date()).getTime();
                ResultSet rs = thinQueryService.drillthrough(tq);
                QueryResult rsc = RestUtil.convert(rs);
                rsc.setQuery(tq);
                Long runtime = (new Date()).getTime()- start;
                rsc.setRuntime(runtime.intValue());
                return rsc;
            }

            QueryResult qr = RestUtil.convert(thinQueryService.execute(tq));
            ThinQuery tqAfter = thinQueryService.getContext(tq.getName()).getOlapQuery();
            qr.setQuery(tqAfter);
            return qr;
        }
        catch (Exception e) {
            log.error("Cannot execute query (" + tq + ")",e);
            String error = ExceptionUtils.getRootCauseMessage(e);
            return new QueryResult(error);
        }
    }

本地连接saiku的远程debug端口，从execute这个入口开始进行远程debug
通过一步步的调试发现，saiku执行查询时的主要耗时都在执行org.saiku.service.olap.ThinQueryService的executeInternalQuery

        try {
            String mdx = query.getParameterResolvedMdx();
            log.info(runId + "\tType:" + query.getType() + ":\n" + mdx);

            CellSet cs = stmt.executeOlapQuery(mdx);
            queryContext.store(ObjectKey.RESULT, cs);
            if (query != null) {
                queryContext.store(ObjectKey.QUERY, query);
            }
            return cs;
        } finally {
            stmt.close();
            queryContext.remove(ObjectKey.STATEMENT);
        }

其中花费大部分时间的操作是stmt.executeOlapQuery(mdx)，这个是执行mdx查询，这个查询的计算是mondrian做的，也就是说saiku的核心计算引擎是依赖的mondrian，saiku本质上是一个前端的展示工具。

继续往里走，调试mondrian
mondrian.olap4j.MondrianOlap4jCellSet的下面这个方法将进行sql查询，并分析结果

    void execute() throws OlapException {
        this.result = this.olap4jStatement.olap4jConnection.getMondrianConnection().execute(this);
        Axis[] axes = this.result.getAxes();
        QueryAxis[] queryAxes = this.result.getQuery().getAxes();

        assert axes.length == queryAxes.length;

        Axis axis;
        for(int i = 0; i < axes.length; ++i) {
            axis = axes[i];
            QueryAxis queryAxis = queryAxes[i];
            this.axisList.add(new MondrianOlap4jCellSetAxis(this, queryAxis, (RolapAxis)axis));
        }

        QueryAxis queryAxis = this.result.getQuery().getSlicerAxis();
        axis = this.result.getSlicerAxis();
        if(queryAxis == null) {
            queryAxis = new QueryAxis(false, (Exp)null, StandardAxisOrdinal.SLICER, SubtotalVisibility.Undefined);
        }

        this.filterAxis = new MondrianOlap4jCellSetAxis(this, queryAxis, (RolapAxis)axis);
    }

其中

this.result = this.olap4jStatement.olap4jConnection.getMondrianConnection().execute(this);

这里进行sql查询并获取返回结果，这一部分的耗时与直接使用Impala的耗时大致相同
然后获取到结果之后进行的各种矩阵计算，递归计算等消耗了不少时间，代码看的有点费劲

mondrian优化
通过查询资料发现，mondrian优化可以对其缓存下手，因为mondrian的缓存实现一般般，可以将其缓存换成memcache或者redis等，达到优化效果

五、参考资料

以上参考的资料有

olap之saiku踩坑之旅

一、安装

二、遇到的坑

1、无法查询schema。

2、使用impala数据源

3、使用hive数据源

三、使用

四、源码分析

五、参考资料

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