二、kylin优化

目录

 

1、为什么要优化

2、从哪些方面去优化

3、根据业务需求减少子Cube数目

4、避免高基维度参与太多维度组合

5、优化Hbase-RowKey，提高查询效率

6、其他优化方法

 

1、为什么要优化

（1）kylin主要通过空间换时间的方式来提高查询性能，但是如果cube的所有子cube（2的n次方-1 个）都构建出来，会占用很多计算和存储资源，并且很多子cube的数据根本就不会被查询到，所以要根据查询需求减少不必要的子cube的构建。

（2）如果某个cube组合为A（基数3）、B（基数5）、C（基数1200000）构建ABC组合时，产生的数据量是3*5*1200000，所以要根据业务需求尽量减少高基维度在子cube中出现的次数。

（3）kylin默认选择的存储引擎是Hbase，所以rowKey的设计与Hbase的查询效率密切相关。

2、从哪些方面去优化

Kylin数据膨胀原因：构建了许多不必要的子Cube（维度组合）

优化：

（1）根据业务需求减少子Cube数目

（2）避免高基维度参与太多维度组合

（3）优化Hbase-RowKey，提高查询效率