优化 Cube 让 Apache Kylin 跑得更快

Kylin 是一个开源的分布式分析数据库，它可以为大规模数据提供交互式查询。Kylin 的核心概念是 Cube，Cube 是一个预计算的、多维数据集，它可以显著提高查询性能。

在构建 Cube 时，有很多因素会影响查询性能。本文将介绍一些优化 Cube 的技巧，以帮助您提高 Kylin 的查询速度。

1. 设计维度表和事实表

维度表和事实表是 Cube 的两个重要组成部分。维度表包含数据的属性，而事实表包含度量值。

在设计维度表时，应尽量避免使用 Hive 视图（View），因为每次都需要将视图进行物化，从而导致额外的开销。此外，应保证维度表与事实表的映射关系，并过滤无法映射的记录。

在设计事实表时，应尽量使用 Hive 表支持的分区（Partition）。分区可以将数据分成多个文件，从而加快查询速度。

2. Hive 表的分区

Hive 表支持多分区（Partition），简单地说，一个分区就是一个文件目录，存储了特定的数据文件。当有新的数据生成的时，可以将数据追加到分区中，而不需要重新创建整个表。

分区可以显著提高查询性能，因为查询只扫描需要的数据文件，而不是整个表。因此，在创建 Hive 表时，应尽量使用分区。

3. 数据预处理

在将数据加载到 Kylin 之前，可以对其进行预处理，以提高查询性能。数据预处理包括：

• 清洗数据： 去除数据中的错误和不一致之处。
• 转换数据： 将数据转换为 Kylin 支持的格式。
• 聚合数据： 将数据聚合到更高的粒度。

数据预处理可以显著提高查询性能，因为 Kylin 只需要扫描更少的数据。

4. 字典编码

字典编码是一种将数据值映射到较短的编码值的技术。字典编码可以显著减少数据的大小，并提高查询性能。

Kylin 支持字典编码，可以在创建 Cube 时启用字典编码。

5. 预计算

预计算是一种将查询结果预先计算并存储起来的技术。预计算可以显著提高查询性能，因为 Kylin 只需要从预计算的结果中读取数据，而不需要重新计算。

Kylin 支持预计算，可以在创建 Cube 时启用预计算。

6. 压缩

压缩是一种将数据大小减小的技术。压缩可以显著提高查询性能，因为 Kylin 只需要扫描更少的数据。

Kylin 支持压缩，可以在创建 Cube 时启用压缩。

结论

通过优化 Cube，可以显著提高 Kylin 的查询性能。本文介绍了六种优化 Cube 的技巧，包括设计维度表和事实表、使用 Hive 表的分区、数据预处理、字典编码、预计算和压缩。通过这些优化，您可以满足您的业务需求，并获得更好的 Kylin 体验。