saiku 是一款 olap 分析工具，其使用流程通常始于 schema 文件的配置，接着是数据源的接入，随后基于二者构建多维立方体（cube），并最终将模型持久化至 mv.db 数据库中。用户在前端界面中可自由选取维度、层级及度量字段，以交互式图表形式动态呈现分析结果，从而高效完成数据透视与探索性分析。
1、 在添加 schema 文件时，需依据实际业务数据结构预先编写对应的 schema 定义文件。操作路径为进入系统管理页面中的 DataSource Manage 模块，切换至 Schema 管理界面，点击“Add Schema”按钮，在弹出表单中填写唯一标识名称后保存即可。该流程设计简洁清晰，有利于统一维护和管理元数据结构。
2、 schema 配置完成后，即可进行数据源的注册。访问管理控制台，在“数据源管理”菜单下选择“新增数据源”。在新建窗口中，需准确填写数据源名称、连接类型、数据库 URL、关联的 Schema 名称、JDBC 驱动类全限定名以及登录凭证（如用户名与密码）等关键参数。确认无误后提交，即完成数据源的初始化配置。
3、 对上述两个操作环节的请求机制进行剖析可知：前端页面通过标准 RESTful 接口发起 HTTP 请求，请求体（request payload）采用 application/json 格式封装参数。后端由 saiku-web 工程中的 AdminResource 类负责接收并处理该请求，该类通过 @Consumes({ "application/json" }) 注解明确限定仅支持 JSON 类型输入。当请求到达时，框架自动将 JSON 内容反序列化为 DataSourceMapper 实例，实现从原始报文到 Java 对象的映射转换，保障前后端之间数据格式的一致性与接口契约的严谨性，体现出典型的微服务化前后端分离架构特征。
4、 以新增数据源为例，深入解析其完整的 HTTP 请求链路及参数传递逻辑。
5、 后端用于创建数据源的核心方法名为 createDatasource。
6、 请求目标地址为 https://www.php.cn/link/b8516fae696127c9084fb00d6902b090 Saiku 服务中管理员级数据源管理接口，支撑各类数据源的增删改查与状态监控功能。
7、 请求方式为 POST，适用于向服务器提交新资源或执行变更操作。
8、 方法返回值类型定义为 org.saiku.web.rest.objects.DataSourceMapper，确保响应内容严格遵循预设的数据模型规范，便于前端统一解析与渲染。
9、 请求头中 Content-Type 设置为 application/json，表明所提交的数据为结构化的 JSON 格式。
10、 接口通过 @Consumes("application/json") 明确声明仅接受 JSON 类型的请求体数据。
11、 响应头中通过 @Produces("application/json") 注解设定输出格式为 JSON，确保客户端能正确识别并消费返回结果。
12、 结合下方表格内容进一步理解接口行为与约束条件。
13、 默认情况下，Saiku 使用 Jackrabbit 作为数据源元信息的持久化存储方案。addDatasource 方法存在四种具体实现策略，可通过查看 irm.saveDataSource 接口获知，分别对应 ClassPathRepositoryManager（从类路径加载）、JackRabbitRepositoryManager（集成 Jackrabbit 内容仓库）、MarkLogicRepositoryManager（对接 MarkLogic 数据库）以及 MockRepositoryManager（测试用模拟实现）。这些策略覆盖了开发、测试与生产等多种部署场景，赋予系统高度可扩展性与环境适配能力。
14、 系统前端提供丰富的多维可视化能力。依托已配置的 schema 和数据源生成的 cube，用户可在界面上直观浏览并操作分析视图。选定特定 cube 后，只需拖拽所需维度与度量字段至指定区域，即可实时生成交叉报表或聚合图表；同时支持将右侧组件栏中的各类图表控件（如柱状图、折线图、饼图等）直接拖入画布，构建个性化、高交互性的可视化看板，显著增强数据分析的表现力与用户体验。
