saiku

一套 cube 同时喂给 Excel、看板和 AI Agent

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 行业应用 🍴 复刻 661 🐛 待处理 129 👀 关注 138
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1339
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 开源免费,企业版/云服务可能付费,定价信息待确认

项目预览

saiku 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类行业应用
开发团队spiculedata
官网地址https://saiku.bi
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明开源免费,企业版/云服务可能付费,定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Java
技术栈/模型analytics,apache-calcite,business-intelligence,mcp,mdx,mondrian,olap,semantic-layer,xmla
GitHub 星标★ 1339
上线时间2011-10-05 00:00:00
代码更新2026-11-13
仓库体积133.1 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态活跃
收录时间2026-10-01
浏览次数2

项目介绍

Saiku 是一个开源语义层与 OLAP 分析平台,核心是把 Mondrian 和 Apache Calcite 组合成统一的多维数据模型(cube),让同一套指标定义同时服务于 Excel 数据透视(通过 MDX/XMLA 协议)、Web 仪表盘以及 AI Agent(通过 MCP 协议)。它解决的是企业里指标口径分散、每个前端工具各建一套模型的问题:业务人员在 Excel 里连上 Saiku 就能拖拽分析,BI 看板复用同一 cube,AI 助手也能通过 MCP 调用这些受治理的指标而不是直接猜 SQL。技术上用 Java 编写,支持 MDX 查询、XMLA 接口、OLAP 聚合,可对接关系型数据库和多种数据源。适合需要统一语义层、又希望兼容 Excel 生态和新兴 AI 分析场景的团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-01 · 当前星标 ★ 1339

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 20 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • JDK(项目为 Java 编写,需本地可运行 java 命令)
  • Apache Maven(需能执行 mvn 命令)
  • Git(用于克隆仓库)
  • 可访问 GitHub Packages 的凭证(README 提到本地构建存在认证问题,详见 CLAUDE.md)
  • 建议预留 2GB 以上内存与磁盘空间用于构建与运行 fat-JAR

安装与启动步骤

  1. 1克隆代码仓库

    从 GitHub 拉取 saiku 源码,命令结束后进入生成的 saiku 目录再执行后续构建。

    git clone https://github.com/spiculedata/saiku.git
    cd saiku
  2. 2构建可运行 fat-JAR

    用 Maven 只构建 saiku-launcher 及其依赖模块,并跳过测试以加快构建;产物在 saiku-launcher/target 下。

    mvn -pl saiku-launcher -am -Dmaven.test.skip=true package
  3. 3启动 Saiku 服务

    运行上一步生成的 fat-JAR,serve 子命令启动服务,用 --port 指定端口、--home 指定工作目录。

    java -jar saiku-launcher/target/saiku-*.jar serve --port 8080 --home ./saiku-home
  4. 4浏览器访问体验

    服务启动后打开本机 8080 端口,即可在浏览器里拖拽分析 cube;也可先看官方在线 demo 对照效果。

  5. 5(可选)跑集成测试

    该 profile 会在进程内启动 Jetty 与 launcher 的 WAR,并连到预置的 FoodMart H2 数据源,用于验证整套 API。

    mvn verify -P integration

关键配置

配置项必填说明示例
--port否指定 Saiku 服务监听的 HTTP 端口8080
--home否指定 Saiku 的工作目录,存放运行期配置与数据./saiku-home

如何确认成功

启动命令无报错并停留在运行状态,浏览器访问 http://localhost:8080 能看到 Saiku 分析界面即成功;可对照 https://demo.saiku.bi 的界面。

常见问题

Q:本地构建时报 GitHub Packages 认证相关错误怎么办?

A:README 明确指出本地构建存在 GitHub Packages 认证的坑,并指向仓库中的 CLAUDE.md 查看说明,按其中提示配置凭证后再构建。

Q:不想自己编译,有没有现成的运行方式?

A:README 提供了官方 Docker 镜像 ghcr.io/spiculedata/saiku(见徽章),也可直接在 https://demo.saiku.bi 体验在线版本。

Q:8080 端口被占用怎么办?

A:启动命令中的 --port 参数可改成其他未被占用的端口,例如 --port 9090,然后访问对应端口。

Q:集成测试用什么数据?

A:README 说明 mvn verify -P integration 会在进程内启动 Jetty 和 launcher 的 WAR,连到预置的 FoodMart H2 数据源进行全 API 测试。

注意事项

  • 官方 Docker 镜像地址为 ghcr.io/spiculedata/saiku,README 中仅以徽章形式给出,未提供具体 docker run 示例。
  • 构建与依赖版本由 saiku-bom 统一管理,模块结构、依赖目录及本地构建注意事项见仓库内 CLAUDE.md。
  • 项目许可证为 Apache-2.0 + EPL-1.0,商用前请确认授权条款。
  • 遇到问题可到 GitHub Issues / Discussions 反馈,或加入 README 给出的 Slack 社区。

核心亮点

  • 同时提供 MDX/XMLA 与 MCP 接口,Excel 透视表和 AI Agent 可复用同一套 cube 定义,避免指标口径分裂
  • 基于 Mondrian + Apache Calcite 成熟组合,OLAP 多维查询与 SQL 方言适配能力经过长期验证
  • Java 技术栈便于嵌入已有企业 BI 体系,XMLA 兼容意味着可对接 Excel、Power BI 等既有客户端

不足之处

  • 项目规模仍偏小(约 1.3k star),社区生态和第三方插件丰富度不及主流 BI 平台
  • MCP 与 AI Agent 方向较新,相关文档和最佳实践可能仍在完善中

适用场景

  • 业务分析师在 Excel 中通过 XMLA 连接 Saiku,直接拖拽 cube 做多维透视分析
  • 数据团队维护一套语义层,同时供 Web 仪表盘和 AI 助手调用统一指标
  • 企业把 Saiku 作为 AI Agent 的语义后端,通过 MCP 让大模型查询受治理的 OLAP 数据

替代项目

Apache Superset、Metabase

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