Apache Kylin Cube优化方式

在Kylin高性能的背后，Cube是至关重要的核心，上篇有说到cube是所有dimession的组合，每一种dimession的组合称之为cuboid。有n个dimession的cube会有2^n个cuboid，一个优化得当的Cube既能满足高速查询的需要，又能节省集群资源，本文将会从Kylin Cube的设计方面来了解一下Cube的优化方案。

一：为什么需要对Cube进行优化

前面说过，cube时所有维度的组合，当我们有10个维度时，那么就会计算2^10 也就是1024个cuboid，但是当我们真正查询的时候，可能只会用到100个，如果不做优化的话

1.会使得build出来的cube size 很大，从而占用大量的磁盘空间

2.cube build的时间会很长

3.会占用集群的计算资源

所以如果使用kylin做数据分析，那么cube优化将是必做的一项工作。

二：Cube 维度优化主要方式

CubeID 剪枝优化
衍生维度优化
聚合组优化
强制维度
层次维度
联合维度
Cube并发粒度优化

上面的优化方式，都可以认为是对维度的一种剪枝，因为每种优化的最终的目的都是为了减少cubeid的数量，下面来逐个介绍每个优化项的概念以及使用场景

CubeID 剪枝优化

前面说到如果有10个维度那么就会生成2^10=1024个cubeid,如果有20个维度那么将会生成2^20=1048576个cubeid，kylin.properties中参数xxx＝4096 也就是说当cubeid数量大于4096个时是无法进行创建的，会报error 为：

1.检查Cubeid数目

执行命令：bin/kylin.sh org.apache.kylin.engine.mr.common.CubeStatsReader xxx // xxx 为CustName

2.检查cube size

在kylin web gui 的model界面选择一个READY状态的cube，将光标移到Cube Size上面，会显示出Cube的源数据的大小，以及当前Cube的大小除以源数据大小的比例，如图：

一般，cube的膨胀率应该在0%－1000%之间，如果Cube的膨胀率超过了1000%，那么就需要查询其中的原因了，导致膨胀率高的原因一般为以下几点：

1):Cube的维度数量较多，没有进行很好的剪枝

2):Cube中存在较高基数的维度，导致这类维度每个cubeid占用的空间很大，从而造成cube体积变大

3):存在比较占用空间的度量

对于cube膨胀率高的情况下，需要针对实际的业务需求进行分析，可以考虑通过下面的几种优化方式进行优化

［Dervied Dim］衍生维度优化

衍生维度（Dervied Dim）：当一个或者多个维度能够从主键中推断出来，那么这些维度列就称之为衍生“Dervied” 列

衍生维度（Dervied Dim）优化效果：维度表中的n个维度计算，将cubeid从2^n 减为2

衍生维度使用场景：

在星型模型中，有一个用户维度表，表中包含了ID，A，B，C 其中ID 为PK，在这里通过ID的值就可以确定A，B，C的值，因为A，B，C为ID的dervied。当进行build一个cube包含A，B，C 的时候，只需要包含ID，并且将A，B，C标记为derived ，这样dervied列就不会生成cubeid