为什么需要维度优化
因为如果不进行任何维度优化，直接将所有的维度放在一个聚集组里，Kylin就会计算所有的维度组合（cuboid）。
比如，有12个维度，Kylin就会计算2的12次方即4096个cuboid，实际上查询可能用到的cuboid不到1000个，甚至更少。 如果对维度不进行优化，会造成集群计算和存储资源的浪费，也会影响cube的build时间和查询性能，所以我们需要进行cube的维度优化。
当你在保存cube时遇到下面的异常信息时，意味1个聚集组的维度组合数已经大于 4096 ，你就必须进行维度优化了。
如何计算1个聚集组的维度组合数
当有层次维度时，公式如下：
(hierarchy.size() + 1) * hierarchyDimsList.size() * (1 << jointDimsList.size()) * (1 << normalDims.size())
当没有层次维度时，公式如下：
1 << jointDimsList.size()) * (1 << normalDims.size()
hierarchyDimsList.size(): 层次维度的个数。
hierarchy.size(): 每个层次维度包含的维度个数。
jointDimsList.size(): 联合维度的个数。
normalDims.size(): 正常维度的个数,即不是强制维度，层次维度，联合维度的维度数目。
如何进行维度优化
首先请确认你设置的cube维度都是你查询时会使用到的。
目前Kylin可以使用的维度优化手段有以下几种：
- 聚集组
- 衍生纬度
- 强制维度
- 层次维度
- 联合维度
- Extended Column
下文会详细介绍以上维度优化手段的基本概念，以及何时使用这些优化手段。
聚集组
聚集组：用来控制哪些cuboid需要计算。
适用场景：不是只需要计算base cuboid的情况下，都需要聚集组。
注意事项：一个维度可以出现在多个聚集组中，但是build期间只会计算一次。
如果不设置聚集组，默认情况下只会计算 base cuboid。
聚集组不宜太多。
衍生维度
衍生维度：维表中可以由主键推导出值的列可以作为衍⽣维度。
使用场景：以星型模型接入时。例如用户维表可以从userid推导出用户的姓名，年龄，性别。
优化效果：维度表的N个维度组合成的cuboid个数会从2的N次方降为2。
图示： 
强制维度
强制维度：所有cuboid必须包含的维度，不会计算不包含强制维度的cuboid。
适用场景：可以将确定在查询时一定会使用的维度设为强制维度。例如，时间维度。
优化效果：将一个维度设为强制维度，则cuboid个数直接减半。
图示： 
层次维度
层次维度：具有一定层次关系的维度。
使用场景：像年，月，日；国家，省份，城市这类具有层次关系的维度。
优化效果：将N个维度设置为层次维度，则这N个维度组合成的cuboid个数会从2的N次方减少到N+1。
图示： 
联合维度
联合维度：将几个维度视为一个维度。
适用场景： 1 可以将确定在查询时一定会同时使用的几个维度设为一个联合维度。
2 可以将基数很小的几个维度设为一个联合维度。
3 可以将查询时很少使用的几个维度设为一个联合维度。
优化效果：将N个维度设置为联合维度，则这N个维度组合成的cuboid个数会从2的N次方减少到1。
Extended Column
在OLAP分析场景中，经常存在对某个id进行过滤，但查询结果要展示为name的情况，比如user_id和user_name。这类问题通常有三种解决方式：
a. 将ID和Name都设置为维度，查询语句类似
select name, count(*) from table where id = 1 group by id,name。这种方式的问题是会导致维度增多，导致预计算结果膨胀；b. 将id和name都设置为维度，并且将两者设置为联合。这种方式的好处是保持维度组合数不会增加，但限制了维度的其它优化，比如ID不能再被设置为强制维度或者层次维度；
c. 将ID设置为维度，Name设置为特殊的Measure，类型为Extended Column。这种方式既能保证过滤id且查询name的需求，同时也不影响id维度的进一步优化。
所以此类需求我们推荐使用 Extended Column。
HBase Rowkey顺序
简单的讲，查询频率越高的维度在Rowkey中的顺序需要越靠前。