kylin多维立方体

Kylin的工作原理本质上是基于MOLAP（Multidimensional Online Analytical Processing）Cube的多维立方体分析。MOLAP Cube是数据分析中经典的理论，早在关系数据库时代就有广泛应用。在Kylin中，维度（Dimension）和度量（Measure）是两个重要的概念。维度是描述数据的属性，而度量是对数据进行计量和分析的指标。\[1\]

在Kylin中，为了优化查询性能，会对每种维度的组合进行预计算，这些预计算结果被称为Cuboid。每个Cuboid代表了一个特定的维度组合。例如，如果有4个维度，就会有2^4=16个Cuboid需要计算。然而，在实际情况中，用户的维度数量通常远远大于4个，这就导致了Cuboid的数量急剧增加。为了减少Cuboid的生成，需要进行Cube的剪枝优化。\[2\]

在构建维度数量较多的Cube时，特别需要注意Cube的剪枝优化。一个Cube中的维度基数可以反映出Cube的复杂度。如果一个Cube中有多个超高基数维度，那么这个Cube的膨胀概率就会很高。在创建Cube之前，需要对所有维度的基数进行了解，以便设计合理的Cube。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Kylin原理解析](https://blog.csdn.net/huahuaxiaoshao/article/details/107521303)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [kylin的cube的原理](https://blog.csdn.net/woshimeilinda/article/details/104711770)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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