我一直在寻找为应用程序提供分析的方法，该应用程序由NodeJs和MySQL编写的REST服务器提供支持。发现的OLAP实际上可以让这更容易。
找到了一个python库，它提供了一个名为＆＃39; Slicer＆＃39;
的OLAP HTTP服务器有人能解释一下这是如何运作的吗？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 App一起使用吗？任何例子？因为我只创建了单个服务器应用程序。 python是否驻留在同一个nodejs服务器上。它将如何开始？ （＆＃39;永远app.js＆＃39;是我的默认脚本）
如果我因为没有exp而无法使用python，那么在Nodejs中有什么基础知识呢？
我的模型基本上是单词列表，所以我所拥有的olap查询是用英语，数周，数月长度为2,5,10个字母的英语单词，法语，德语等等。
非常感谢您的想法，提示和指导！
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正如您所知，CUbes提供了一个HTTPS OLAP服务器（slicer工具）。
有人可以解释这是如何工作的吗？
作为OLAP服务器，您可以向服务器发出OLAP查询。 API基于REST / JSON，因此您可以通过HTTP轻松地从Javascript，nodejs，Python或您选择的任何其他语言查询服务器。
服务器可以回答OLAP查询。 OLAP查询基于“事实”和“维度”的模型。例如，您可以查询“按月份逐项列出的给定国家/地区和产品的总销售额”。
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Facts and Dimension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进程加载（它可以是一个简单的脚本），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备用架构。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，您可能仍然希望为数据挖掘定义架构，并使用转换过程定期加载数据。这取决于您的需求，您拥有的数据量，性能考虑因素等......
使用Cubes，您还可以使用其他非RDBMS后端（即MongoDB），其中一些后端提供内置的聚合功能，像Cubes这样的OLAP服务器可以利用这些功能。
这可以与我的NodeJS App一起使用吗？
您可以从NodeJS向Cube Slicer服务器发出查询。
任何例子？
有一个Javascript客户端库来查询Cubes。您可能想要使用这个：https://github.com/Stiivi/cubes.js/
我不知道任何使用NodeJS的例子。您可以尝试从多维数据集中包含的AngularJS应用程序中获得一些灵感（https://github.com/Stiivi/cubes/tree/master/incubator）。另一个客户端工具是CubesViewer，在构建模型时可能对您有用：http://jjmontesl.github.io/cubesviewer/。
因为我只创建了单个服务器应用程序。 python是否驻留在同一个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应用程序运行（直接从您的Web服务器，即Apache）。例如，使用Apache，您将使用apache-wsgi mod，它允许提供python应用程序。
Slicer也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而无法使用python，那么在Nodejs中有什么基础知识呢？
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，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。