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章节内容
上节我们完成了如下的内容：
- Cube 剪枝优化
- 检查 Cube 数量、大小
- 案例 1：定义衍生维度及对比（整体详细流程）
定义Cube7
省略Model等操作。
构建前面Cube4类似的Cube7，仅在维度定义有区别。(我这里是Clone Cube4，然后修改的)
wzk_test_kylin_cube_7的字段中，都是Normal：
生成的如下图：
构建Cube7
大小对比
查看Size的对比：
由于之前数据太多跑的太慢，我的 cube-4 是125条数据占用22KB，我的cube-7是15条占用9KB。
粗略可以估计出来，cube-7的大小要比cube-4的大小大很多（如果同数据量的话）
精度对比
wzk_kylin_test_cube_4
shell
kylin.sh org.apache.kylin.engine.mr.common.CubeStatsReader wzk_kylin_test_cube_4对应的信息如下：
wzk_kylin_test_cube_7
shell
kylin.sh org.apache.kylin.engine.mr.common.CubeStatsReader wzk_kylin_test_cube_7对应的信息如下：
聚合组
随着维度数目的增加，Cuboid的数量会爆炸式的增长，为了缓解Cube的构建压力，Apache Kylin 引入了一系列高级的设置，帮助用户筛选出真正需要的Cuboid（本质是要减少Cube构建过程中的预计算），这些高级设置包括：
- 聚合组（Aggregation Group）
- 强制维度（Mandatory Dimension）
- 层级维度（Hierachy Dimension）
- 联合维度（Joint Dimension）
默认Kylin会把所有维度放在同一个聚合组中
如果维度数较多（如维度数>15），建议用户根据查询的习惯和模式，将维度分布到多个聚合组中。通过使用多个聚合组，可以大大降低Cube中的Cuboid数量。
如一个Cube有（M+N）个维度：
- 这些维度放在一个聚合组中，默认有2^(M+N)个Cuboid
- 将这些维度分为两个不相交的聚合组，第一个组有M个维度，第二个组有N个维度。那么Cuboid的总数为（2^M + 2^N）个维度
- 一个维度可以出现在多个聚合组中
在单个组合组中，可以对维度设置一些高级属性，包括强制思维、层级维度、联合维度。一个维度只能出现在一个属性组中。
构建N个维度的Cube会生成的2^N个Cuboid，如下图所示，构建一个4个维度（A、B、C、D）的Cube，需要生成16个Cuboid。
根据用户关注的维度组合，可以维度划分不同的组合类，这些组合类在Kylin中被称为聚合组，如用户仅仅关注维度AB组合和维度CD组合，那么该Cube则可以被分化成两个聚合组，分别是聚合组AB和聚合组CD。生成的Cuboid数目从16个缩减为8个。
用户关心的聚合组之间可能包含相同的维度，如聚合组ABC和聚合组BCD都包含维度B和维度C，这些聚合组之间会衍生相同的Cuboid。聚合组ABC会产生Cuboid BC，聚合组BCD也会产生Cuboid BC。
这些Cuboid不会重复生成，一份Cuboid为这些聚合组所共有。
有了聚合组就可以粗粒度的对Cuboid进行筛选，获取自己想要的维度组合。Kylin的建模需要业务专家参数。
强制维度(Mandatory Dimension)
强制/必要 维度：指的是那些总会出现在Where条件或Group By语句中的维度。
通过指定某些维度为强制维度，Kylin不预计算那些不包含此维度的Cuboid，从而减少计算量。
维度A是强制维度，那么生成的Cube如下图所示，维度数从16变成9。
层级维度(Hierachy Dimension)
层级维度：是指一组有层级关系的维度
维度中常常会出现具有层级关系的维度，例如：国家、省份、城市这三个维度，从上而下来说：国家/省份/城市之间分别是一对多的关系。假设维度A代表国家，维度B代表省份，维度C代表城市，ABC三个维度可以被设置为层级维度，生成的Cube如下图所示：
Cuboid[A,C,D] = Cuboid[A,B,C,D], Cuboid[B,D] = Cuboid[A,B,D]，因而Cuboid[A,C,D] 和 Cuboid[B,D] 就不必重复存储。
联合维度(Joint Dimension)
联合维度：是将多个维度视作一个维度，在进行组合计算的时候，它们要么一起出现，要么均不出现。
通常适用于以下几种情形：
- 总是在一起查询的维度
- 彼此之间有一定映射关系，如USER_ID和EMAIL
- 基数很低的维度，如性别、布尔类型的属性
维度的基数：维度有多少个不同的值。
联合维度并不关心维度之间各种细节的组合方式，如用户查询语句中仅仅会出现GROUP BY A，B，C，而不会出现GROUP BY A、B或者GROUP BY C等等这细化的维度组合。这一类问题就是联合维度所解决的问题。
例如将A、B、C定义为联合维度，Apache Kylin就仅仅构建Cuboid ABC，而Cuboid AB、BC、A等等Cuboid都不会被生成，最终Cube结果如下图所示的，Cuboid数目从16减少到4：
总结内容
- 在单个聚合组中，可以对维度进行设置，包括强制维度、层级维度、联合维度。
- 强制维度：指的是那些总会出现在Where条件或者GROUP BY子句中的维度
- 层级维度：一组具有层级关系的维度（如：国家、省、市）
- 联合维度：将多个维度看成一个角度，要么一起出现，要么都不出现
RowKeys
简单的说Cuboid的维度会映射为HBase的Rowkey，Cuboid的指标会映射为HBase的Value。
- 如上图原始表所示：Hive表有两个维度列year、city，有一个指标列 price。
- 如上图预聚合表所示：我们具体要计算的是year和city这两个维度所有维度组合（即4个cuboid）下的sum(prices)指标，这个指标的具体计算过程就由MapReduce完成的。
- 如上图的字典编码所示：为了节省存储资源，Kylin对维度值进行了字典编码，图中将beijing和shanghai依次编码0和1。
- 如上图HBase KV存储所示：在计算Cuboid过程中，会将Hive表的数据转换为HBase的KV形式。Rowkey的具体格式是 Cuboid id + 具体的维度值（最新的Rowkey中为了并发查询还加入了Shard Key），以预聚合表内容的第2行为列，其维度组合是（year，city），所以Cuboid id就是00000011，Cuboid是8位，具体维度值是1994和shanghai，所以编码后的维度值对应上图的字典编码也是11，所以HBase的Rowkey就是00000011，对应HBase Value就是sum(price)的具体值。
- 所有的Cuboid计算完成后，会将Cuboid转换为HBase的KeyValue格式生成HBase的HFile，最后将HFile Load进Cube对应的HBase表中。
编码
Kyelin以Key-Value的方式将Cube存储到HBase中，HBase的Key就是Rowkey，是由各维度的值拼接而成的，为了更高效的的存储这些值，Kylin会对它们进行编码和压缩，每个维度均可以选择合适的编码方式，为了更搞笑存储这些值，Kylin会对它们进行编码和压缩，每个维度均可以选择合适的编码方式，默认采用的是字典（Dictionary）编码技术。字段支持的基本编码类型如下：
- Dictionary 字典编码将所有此维度下的值构成一张映射表，从而大大节约存储空间，适用于大部分字段，默认推荐使用。Dictionary产生的编码非常紧凑，尤其在维度的值基数小且长度大的情况下，但在超高基情况下，可能引起内存不足的问题，在Kylin中字典编码允许的基数上限默认是500万（由参数kylin.dictionay.max.cardinality配置）
- boolean：适用于字段为：ture、false、TURE、FALSE、t、f、T、F、yes、no、YES、NO、y、n、Y、N、1、0
- date：适用于字段为日期字符，支持的格式包括yyyyMMdd、yyyy-MM-dd、yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS
- time：适用于字段为时间戳字符，支持范围为[1970-01-01 00:00:00],[2038-01-09 03:14:07]，毫秒部分会被忽略，time编码适用于time、datetime、timestamp等类型
- fix_length：使用超高基环境，将选取字段的前N个字节为编码值，当N小于字段长度，会造成字段阶段，当N较大时，造成RowKey过长，查询性能下降，只适用于varchar、nvarchar类型
- fixed_length_hex：适用于字段为十六进制字符，比如1A2BFF或者FF00FF，每两个字符需要一个字节，只适用于varchar或nvarchar类型
顺序
各维度在RowKeys中的顺序，对于查询的性能会产生较明显的影响，在这里用户可以根据查询的模式和习惯，通过拖拽的方式调整各个维度在RowKeys上的顺序，推荐的顺序为：
- Mandatory 维度
- where 过滤条件中出现频率较多的维度
- 高基数维度
- 低基数维度放后面
- 不常用的维度放在后面
这样做的好处是，充分利用过滤条件来缩小在HBase中扫描的范围，从而提高查询的效率。
分片
指定ShardBy的列，明细数据将按照该列的值分片，没有指定的ShardBy的列，则默认根据所有列中的数据进行分片，选择适当的ShardBy列，可以使明细数据较为均匀的分散在多个数据片上，提高并行性，进而获得更理想的查询。
建议选择基数较大的列作为ShardBy列，以避免数据分散不均匀。