Kylin的数据查询语言与优化

# 1. 引言

## 1.1 介绍Kylin的概述

Apache Kylin是一种开源的分布式分析引擎，能够在大规模数据集上以亚秒的响应时间运行SQL查询。Kylin通过在Hadoop上构建多维数据立方体（Cube）来实现低延迟的查询分析能力，适用于OLAP场景。Kylin的核心理念是预计算，它可以为复杂的多维分析提供高性能查询能力。

Kylin支持多种不同的数据源，包括Hive、HBase、Kafka等，使得用户能够通过SQL进行统一的查询和分析。通过Kylin，用户能够利用现有的BI工具或者自己的应用程序进行数据分析和报表展示，提供了简单、灵活、高效的数据查询分析功能。

## 1.2 数据查询语言介绍

Kylin基于SQL on Hadoop技术，将Hadoop生态圈中的数据仓库和OLAP引擎进行了整合，使得用户可以使用标准的SQL语法在大数据集上进行查询分析。除了常规的SQL查询，Kylin还支持扩展的OLAP查询语言，如MDX（多维表达式语言），能够更好地支持针对多维数据的复杂查询分析。

在Kylin中，通过数据建模和立方体构建，用户可以利用SQL语句直接查询多维数据模型，从而实现快速的多维分析查询。Kylin的数据查询语言为用户提供了一种高效、直观的方式，以便进行复杂的数据查询和分析。

# 2. Kylin的数据查询语言

Kylin作为一款OLAP引擎，支持使用SQL语言进行数据查询和分析。在Kylin中，我们可以使用SQL on Hadoop进行数据查询，而Kylin自身也提供了一些特定的SQL语法来优化和加速查询过程。在本章节中，我们将详细介绍Kylin的数据查询语言，并探讨Kylin数据模型的查询方法。

### 2.1 SQL on Hadoop

SQL on Hadoop是一种在Hadoop生态系统中对分布式数据进行查询和分析的方法。它将SQL作为接口语言，将SQL查询转化为Hadoop集群上的MapReduce任务或Hive查询。

Kylin也支持使用SQL on Hadoop进行数据查询。通过使用SQL语言，我们可以轻松地在Kylin中执行查询操作，并获取计算结果。

### 2.2 Apache Kylin支持的SQL语法

除了常规的SQL语法外，Kylin还引入了一些特定的语法来优化查询过程。以下是一些Apache Kylin支持的SQL语法的示例：

-- 创建立方体
CREATE CUBE my_cube_name
DIMENSION dim_col1, dim_col2, ...
MEASURE sum_agg_col1, count_agg_col2, ...

-- 查询立方体数据
SELECT dim_col1, dim_col2, sum_agg_col1
FROM my_cube_name
GROUP BY dim_col1, dim_col2

-- 子查询
SELECT dim_col1, dim_col2, sum_agg_col1
FROM (
   SELECT *
   FROM my_cube_name
   WHERE dim_col3 = 'value'
) t
GROUP BY dim_col1, dim_col2

上述示例中，我们可以通过CREATE CUBE语句创建一个立方体，并通过SELECT语句查询立方体数据。同时，Kylin还支持子查询，可以在子查询中对数据进行过滤和处理，然后再进行聚合操作。

### 2.3 Kylin数据模型的查询

在Kylin中，数据模型是一个关键概念。通过定义数据模型，我们可以更有效地进行数据查询和分析。Kylin数据模型中包含维度（Dimensions）、度量（Measures）和联接（Joins）等信息，这些信息都可以被用于优化数据查询过程。

以下是一个Kylin数据模型的示例：

-- 创建维度和度量
CREATE TABLE my_table (
   dim_col1 varchar,
   dim_col2 varchar,
   ...
   measure_col1 bigint,
   measure_col2 bigint,
   ...
)

-- 创建数据模型
CREATE MODEL my_model
(
   DIMENSIO