OLAP引擎——kylin介绍

OLAP引擎是一种计算机处理技术，专门设计用于支持复杂的分析操作，并侧重于对决策人员和高层管理人员的决策支持。它基于数据仓库的多维模型，并实现了面向分析的各种操作的集合。OLAP技术主要用于多维数据分析和数据挖掘，通过提供多维数据模型和多维查询功能，帮助用户从不同角度和层次上对数据进行分析和查询。

OLAP引擎是数据仓库对外数据能力的一种重要输出方式，它为用户提供拖拽式的数据分析操作页面，以及各种报表、图表的展示。OLAP引擎也是数据仓库系统中的一部分，用于存储和管理数据，并提供了高性能的查询和分析功能。

OLAP引擎的选择也决定着底层数仓的建设选型，因为不同引擎的存储数据原理、支持数据量级、查询性能、适用场景等都有很大区别。引擎的选择也影响了数据仓库的建设方式，包括数据建模、数据时效性、延迟容错和机器资源等方面。

在市场上，有很多主流的OLAP引擎，如Hive、Presto、Druid、Clickhouse、Kylin、Sparksql和Greeplum等。这些引擎都有各自的特点和优势，用户可以根据实际需求选择合适的引擎。

OLAP引擎通过多维数据模型和多维查询语言来实现面向分析的各种操作。多维数据模型是一种数据结构，它以事实表和维表的形式表示数据，并使用星型模式或雪花型模式进行存储。这种模型能够方便地表示数据的层次结构和汇总信息，并且能够快速地执行各种分析操作。

OLAP查询语言（如MDX）是一种高级查询语言，用于对多维数据进行查询和操作。通过MDX查询，用户可以方便地对多维数据进行切片、切块、钻取、旋转等操作，并获取所需的数据和信息。OLAP引擎通过解析MDX查询并执行相应的操作，快速返回结果，使用户能够快速地分析和理解数据。

此外，OLAP引擎还提供了各种优化技术，如位图索引、物化视图、缓存技术等，以提高查询性能和响应速度。这些技术有助于处理大规模数据集，并快速返回分析结果。

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表，主要通过预计算的方式将用户设定的多维立方体缓存到HBase中。<