Saiku源码：Schema与数据源解析

Saiku作为OLAP分析工具，首先需配置schema文件，随后添加数据源，将数据构建成立方体并存储于mv.db数据库中。用户在前端可通过选择维度、层级和度量等要素，以多维图表形式直观查看分析结果，实现灵活的数据透视与交互式探索。

1、 添加schema文件时，需先根据数据关系编写相应文件。进入页面的DataSource Manage模块，选择Schema功能，点击add schema，输入schema名称后保存即可完成操作。整个过程简单直观，便于管理数据结构。

2、 添加完Schema后，接下来可配置数据源。进入管理控制台，依次选择数据源管理中的数据源选项，点击新增数据源。在弹出界面中，填写名称、连接类型、数据库地址、Schema名称、JDBC驱动类名及用户名等必要信息，确保各项参数准确无误后提交保存，即可完成数据源的添加操作。

3、 分析上述两个步骤的请求过程可知，前端页面通过发送REST请求，以application/json格式在请求体（request payload）中提交数据。后端服务由saiku-web项目中的AdminResource类负责接收处理，该类使用@Consumes({application/json})注解，确保仅接受JSON格式的数据。接收到请求后，系统自动将传入的JSON内容解析并映射为DataSourceMapper对象，完成数据转换与封装，从而实现前后端之间的结构化数据交互，保证了接口调用的规范性与数据的一致性。整个流程体现了典型的前后端分离架构设计。

4、 以添加数据源为例，详细描述HTTP请求的具体流程与参数传递方式。

5、 创建数据源的方法名称为createDatasource。

6、 请求地址为 http://localhost:8080/saiku/rest/saiku/admin/datasources，用于访问本地部署的 Saiku 服务中管理员数据源接口，实现相关数据操作与管理功能。

7、 请求方法为POST，用于提交数据。

8、 返回对象的类型被指定为org.saiku.web.rest.objects.DataSourceMapper，用于映射数据源相关信息，确保接口输出符合预定义的数据结构规范，便于前端解析与后续处理。

9、 请求内容类型为JSON格式，用于传输结构化数据。

10、 接收内容类型为 JSON 格式，通过 @Consumes 注解指定支持 application/json 的请求数据。

11、 响应内容类型设置为 JSON 格式，使用 @Produces 注解声明支持 application/json。

12、 结合下图表格进行分析。

13、 默认情况下，数据源采用Jackrabbit进行存储。addDatasource方法共有四种具体实现，可通过查看irm.saveDataSource接口了解，分别对应ClassPathRepositoryManager、JackRabbitRepositoryManager、MarkLogicRepositoryManager以及MockRepositoryManager。这四种管理器各自针对不同的存储环境和需求设计，支持从类路径读取、使用Jackrabbit内容仓库、接入MarkLogic数据库，或在测试环境中使用的模拟实现，从而提供灵活的数据源配置方案，满足多样化的系统集成要求。

14、 页面支持多维数据可视化展示。系统依据schema与数据源生成的cube，可在界面中灵活呈现。用户选择已配置的cube后，通过拖拽维度与指标字段即可生成对应数据视图。此外，还可将右侧图表组件拖入区域，实现多样化、更直观的图形化展示效果，提升数据分析的可读性与交互体验。