思路: 1、在每个用户的服务器中安装GreenPlum集群,进可自主继续研发BI和大数据分析,退可直接使用QuickBi等组件进行分析。 2、之所以不采用Mysql而采用Greenplum的原因: GreenPlum简单性能测试与分析 https://www.cnblogs.com/purpleraintear/p/6054006.html 3、关于多维聚合的处理方式 暂时不准备在SQL中实现多维,那样一来没想出办法,即使有办法肯定也是很复杂,准备在代码层面解决这个问题,就是多次查询后进行组装完成。 4、BI与数据可视化 https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/stack_bar_percent python+echarts是数据可视化的有效办法,相对于golang,在数据可视化方面,python的优势很明显。上面的示例,其实就是一个多维,数据是通过多次查询提供即可。 5、短期目标 将落地项目的数据同时保存到elasticsearch和greenplum中,通过QuickBi+DataV等进行提供数据可视化展示。 6、中线目标 自建、自研BI平台,通过Greenplum的 olap+pyEcharts实现数据展现。 7、长期目标 整合Kylin等Hadoop体系技术,实现数据实时分析等更深层大数据系统。