Apache Kylin高级设置:联合维度(Joint Dimension)原理解析

04/07/2017 - 1 minute read

为了缓解 Cube 的构建压力,减少生成的 Cuboid 数目,Apache Kylin 引入了一系列的高级设置,帮助用户筛选出真正需要的 Cuboid。这些高级设置包括聚合组(Aggregation Group)、联合维度(Joint Dimension)、层级维度(Hierarchy Dimension)和必要维度(Mandatory Dimension)等。

上一篇 Apache Kylin 高级设置技术帖介绍了聚合组(Aggregation Group)的实现原理与场景实例。本系列第二篇现如约而至,将着重介绍联合维度(Joint Dimension)的实现原理与应用场景实例


 

作者 | 施继成 翟鹿渊

众所周知,Apache Kylin 的主要工作就是为源数据构建 N 个维度的 Cube,实现聚合的预计算。理论上而言,构建 N 个维度的 Cube 会生成 2N 个Cuboid, 如图 1 所示,构建一个 4 个维度(A,B,C, D)的 Cube,需要生成 16 个 Cuboid。

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(图1)

随着维度数目的增加 Cuboid 的数量会爆炸式地增长,不仅占用大量的存储空间还会延长 Cube 的构建时间。为了缓解 Cube 的构建压力,减少生成的 Cuboid 数目,Apache Kylin 引入了一系列的高级设置,帮助用户筛选出真正需要的 Cuboid。这些高级设置包括聚合组(Aggregation Group)、联合维度(Joint Dimension)、层级维度(Hierarchy Dimension)和必要维度(Mandatory Dimension)等,本系列将深入讲解这些高级设置的含义及其适用的场景。

本文将着重介绍联合维度的实现原理与应用场景实例。

联合维度

用户有时并不关心维度之间各种细节的组合方式,例如用户的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 等等这些细化的维度组合。这一类问题就是联合维度所解决的问题。例如将维度 A、B 和 C 定义为联合维度,Apache Kylin 就仅仅会构建 Cuboid ABC,而 Cuboid AB、BC、A 等等Cuboid 都不会被生成。最终的 Cube 结果如图 2 所示,Cuboid 数目从 16 减少到 4。

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(图2)

应用实例

假设创建一个交易数据的Cube,它具有很多普通的维度,像是交易日期 cal_dt,交易的城市 city,顾客性别 sex_id 和支付类型 pay_type 等。分析师常用的分析方法为通过按照交易时间、交易地点和顾客性别来聚合,获取不同城市男女顾客间不同的消费偏好,例如同时聚合交易日期 cal_dt、交易的城市 city 和顾客性别 sex_id来分组。在上述的实例中,推荐在已有的聚合组中建立一组联合维度,包含的维度和组合方式如图3:

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(图3)

聚合组:[cal_dt, city, sex_id,pay_type]

联合维度: [cal_dt, city, sex_id]

Case 1:

SELECT cal_dt, city, sex_id, count(*) FROM table GROUP BY cal_dt, city, sex_id 则它将从Cuboid [cal_dt, city, sex_id]中获取数据

Case2如果有一条不常用的查询:

SELECT cal_dt, city, count(*) FROM table GROUP BY cal_dt, city 则没有现成的完全匹配的 Cuboid,Apache Kylin 会通过在线计算的方式,从现有的 Cuboid 中计算出最终结果。

小结

Apache Kylin 作为一种多维分析工具,其采用预计算的方法,利用空间换取时间,提高查询效率。本文介绍了 Apache Kylin 的高级设置中联合维度的部分, 联合维度适用于固定用来分组查询的维度。之后的文章我们还将就 Apache Kylin 其他的高级设置的使用方法和使用场景做详细介绍,敬请期待。