OLAP分析機能を使う
Pentaho OLAP分析とは
第3回では、Pentahoレポーティングについて解説しました。第4回の今回は、データ・ウエアハウス（DWH）を多次元的に解析して視覚化する、OLAP（Online Analytical Processing）分析機能を解説します。
Pentaho OLAP分析では、「Mondrian」と呼ぶRelational OLAP（ROLAP）エンジンを利用します。論理的な多次元データベース・モデルを物理データベース・モデルにマッピングした、スター型やスノー・フレーク型のスキーマを使います（図1-1）。Mondrianのスキーマはマッピングを実行するXMLファイルであり、Pentahoスキーマ・ワークベンチと呼ぶツールを用いて視覚的に作成できます。
基本的/典型的なMondrianスキーマは、1つのキューブ、1つのファクト・テーブル、いくつかのディメンジョン・テーブル、ディメンジョンごとに1つあるヒエラルキー（階層）と、いくつかのレベルで構成されます。
なお、キューブとは、多次元構造を表現したものであり、ディメンジョンとメジャーの集合体です。ディメンジョンのヒエラルキーに沿った集計が可能になります（図1-2）。ファクト・テーブルとは、データを分析する数値（メジャー）が格納されたテーブルです。ディメンジョン・テーブルとは、データを分析する視点に立ったテーブルです。
図1-2の場合、キューブは3つのディメンジョン（地域、製品、日付）と2つのメジャー（売上金額、売上個数）を持っています。それぞれのディメンジョンは、レベルを持ちます。例えば、地域ディメンジョンは2つのレベル（地方、都道府県）を持っています。それぞれのレベルは、メンバーによりディメンジョンを構成します。メンバーとは、ディメンジョン内におけるデータの最小単位です。都道府県レベルは、4つのメンバー（東京、神奈川、大阪、京都）を持っています。
Pentaho OLAP分析の仕組み
Pentaho OLAP分析の仕組みと使い方は、図1-3の通りです。
スキーマ（Mondrianスキーマ・ファイル）は、スキーマ・ワークベンチを使って作成します。スキーマ・ワークベンチは、ETLが生成したDWHの物理構造を参照し、スキーマの作成を支援します。権限を持った、BIに詳しいパワー・ユーザーがスキーマを作成します。
作成したMondrianスキーマ・ファイルをBIサーバーにパブリッシュ（配布/公開）すれば、BIサーバーのユーザー・コンソールから多次元分析できるようになります。情報の分析が必要な、業務部門のビジネス・ユーザーが利用します。
BIサーバーは、Javaアプリケーション・サーバー上で動作します。多次元分析機能の実態は、「JPivot」と呼ぶサーブレット・プログラム（Java Servlet）です。JPivotがMondrianスキーマ・ファイルに定義されているデータを表示することで実現しています。
ビジネス・ユーザーによるドリルダウンなどの分析操作は、HTTPでJPivotサーブレットに渡されます。JPivotサーブレットは、MDX（Multidimensional Expressions）と呼ばれるOLAPデータベース問い合わせ言語を用いてクエリーを生成し、Mondrian OLAPエンジンに要求します。
Mondrian OLAPエンジンは、受け取ったMDXクエリーをSQLクエリーへと変換し、SQLを用いてDWHからデータを取得します。取得したデータはJPivotサーブレットに渡され、最終的にビジネス・ユーザーのWebブラウザ画面に分析結果が表示されます。
Mondrian OLAPエンジンの特徴に、キャッシュを上手に利用するための自動最適化機能があります。MDXクエリーによって要求されたデータをローカル・メモリー上で処理するか、あるいはDWHに問い合わせるかを自動的に選択して最適化します。この機能によって、過去に処理された問い合わせのパフォーマンスを向上させています。
次ページからは、実際にスキーマ・ワークベンチを使ってキューブを作成していきます。
