OLAP技术之Kylin官方案例详细剖析-商业环境实战

Kylin官方案例是一个订单案例，其中包含了订单事实表，订单日期表，商品分类维度，账号维度（购买者和销售者）以及区域维度（购买者和销售者）

一：表关系

KYLIN_SALES（事实表）
KYLIN_CAL_DT（时间维度）--> KYLIN_SALES            KYLIN_SALES.PART_DT = KYLIN_CAL_DT.CAL_DT
KYLIN_CATEGORY_GROUPING(商品类别)  --> KYLIN_SALES KYLIN_SALES.LEAF_CATEG_ID =KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.LEAF_CATEG_ID
                                                  KYLIN_SALES.LSTG_SITE_ID = KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.SITE_ID
                                                  
KYLIN_ACCOUNT（购买账号）--> KYLIN_SALES           KYLIN_SALES.BUYER_ID = KYLIN_ACCOUNT.ACCOUNT_ID
KYLIN_ACCOUNT（卖出账号）--> KYLIN_SALES           KYLIN_SALES.SELLER_ID = KYLIN_ACCOUNT.ACCOUNT_ID

KYLIN_COUNTRY  --> KYLIN_ACCOUNT （购买账号）      KYLIN_ACCOUNT.ACCOUNT_COUNTRY = KYLIN_COUNTRY.COUNTRY
KYLIN_COUNTRY  --> KYLIN_ACCOUNT （卖出账号）      KYLIN_ACCOUNT.ACCOUNT_COUNTRY = KYLIN_COUNTRY.COUNTRY
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二：建立模型

1：Kylin 官方模型 model关系图如下：

2：模型建设第一步，雪花和星型模型，建立inner join关系，重要的是确定字段关联，对于角色维度（KYLIN_ACCOUNT和KYLIN_COUNTRY），需要别名处理。

该处Snapshot Table 总结的很好，所以标明引用地址： juejin.im/post/5bcf37…

对 “Add Lookup Table” 页面的几点说明：

数据关系不仅仅是事实表与维度表之间（星型模型），维度表和维度表之间（雪花模型）也可以建立联系；
表与表之间的连接添加有三种：“Left Join”、“Inner Join”、“Right Join”；
Skip snapshot for this lookup table 选项指的是是否跳过生成 snapshotTable，由于某些 Lookup 表特别大（大于 300M），如果某一个维度的基数比较大，可能会导致内存出现 OOM，所以在创建 snapshotTable 的时候会限制原始表的大小不能超过配置的一个上限值（kylin.snapshot.max-mb，默认值300）;
跳过构建 snapshot 的 lookup 表将不能搜索，同时不支持设置为衍生维度（Derived）；
大部分情况下都是使用 “Left Join”，其他两种 Join 方式不是很常用。

3：模型建设第二步，维度选择:

在 Dimensions 页面选择可能参与计算的维度，这里被选择的只是在 Cube 构建的时候拥有被选择资格的维度，并不是最后参与 Cube 构建的维度，推荐将维度表中的字段都选择上。如下展示了Dimensions的选择：

 对于KYLIN_SALES，其中SLR_SEGMENT_CD，PRICE，ITEM_COUNT没有选择，所以没有资格参与cubeId构建

 对于KYLIN_CAL_DT，其中仅选择了部分参与的维度，其他没有资格参与cubeId构建

 对于KYLIN_CATEGORY_GROUPING，其中仅选择了部分参与的维度，其他没有资格参与cubeId构建

 对于BUYER_ACCOUNT 与 SELLER_ACCOUNT，全部有资格参与cubeId构建

 对于BUYER_COUNTRY，只有COUNTRY , NAME 有资格参与cubeId构建

 对于SELLER_COUNTRY，只有COUNTRY , NAME 有资格参与cubeId构建

同理如上

最终维度选择结果：

4： Measures度量指标选择：

在 Measures 页面选择可能用于计算的度量。一般而言，销售额、流量、温湿度等会作为度量。

5、Settings设置

在 Settings 页面可以设置分区以及过滤条件，其中分区是为了系统可以进行增量构建而设计的，目前 Kylin 支持基于日期的分区，在 “Partition Date Column” 后面选择事实表或者维度表中的日期字段，然后选择日期格式即可；过滤条件设置后，Kylin 在构建的时候会选择符合过滤条件的数据进行构建。需要注意的几点：

时间分区列可以支持日期或更细粒度的时间分区；
时间分区列支持的数据类型有 time/date/datetime/integer等；
过滤条件不需要写 WHERE；
过滤条件不能包含日期维度。

6、模型总结

该处Snapshot Table 总结的很好，所以标明引用地址： juejin.im/post/5bcf37…

每一个 Snapshot 是和一个 Hive 维度表对应的，生成的过程是：

从原始的hive维度表中顺序得读取每一行每一列的值;
使用 TrieDictionary 方式对这些所有的值进行编码（一个值对应一个 Id）；
再次读取原始表中每一行的值，将每一列的值使用编码之后的 Id 进行替换，得到了一个只有 Id 的新表；
同时保存这个新表和 Dictionary 对象（Id 和值的映射关系）就能够保存整个维度表；
Kylin 将这个数据存储到元数据库中。

三：建立cube

1：维度剪枝优化

在选择维度时，每一个维度列可以作为普通维度（Normal），也可以作为衍生维度（Derived）。相对于普通维度来说，衍生维度并不参与维度的 Cuboid，衍生维度对应的外键（FK）参与维度 Cuboid，从而降低 Cuboid 数。在查询时，对衍生维度的查询会首先转换为对外键所在维度的查询，因此会牺牲少量性能（大部分情况下可以接受）。 1：维度剪枝优化在一个多维数据集合中，维度的个数决定着维度之间可能的组合数，而每一个维度中成员集合的大小决定着每一个可能的组合的个数，例如有三个普通的维度A、B、C，他们的不同成员数分别为10/100/1000，那么一个维度的组合有2的3次方个，分别是{空、A、B、C、AB、BC、AC、ABC}，每一个成员我们称为cuboid（维度的组合），而这些集合的成员组合个数分别为1、10、100、1000、10*100、100 1000、101000和10 *100 *1000。我们称每一个dimension中不同成员个数为cardinatily，我们要尽量避免存储cardinatily比较高的维度的组合。

在上面的例子中我们可以不缓存BC和C这两个cuboid，可以通过计算的方式通过ABC中成员的值计算出BC或者C中某个成员组合的值，这相当于是时间和空间的一个权衡吧。在kylin中存在的四种维度是为了减少cuboid的个数，而不是每一个维度是否缓存的，当前kylin是对所有的cuboid中的所有组合都进行计算和存储的，对于普通的dimension，从上面的例子中可以看出N个维度的cuboid个数为2的N次方，而kylin中设置了一些维度可以减少cuboid个数，当然，这需要使用者对自己需要的维度十分了解，知道自己可能根据什么进行group by。

1.1、Mandatory维度

这种维度意味着每次查询的group by中都会携带的，将某一个dimension设置为mandatory可以将cuboid的个数减少一半，如下图：

这是因为我们确定每一次group by都会携带A，那么就可以省去所有不包含A这个维度的cuboid了。

1.2、hierarchy维度

这种维度是最常见的，尤其是在mondrian中，我们对于多维数据的操作经常会有上卷下钻之类的操作，这也就需要要求维度之间有层级关系，例如国家、省、城市，年、季度、月等。有层级关系的维度也可以大大减少cuboid的个数。如下图：

这里仅仅局限于A/B/C是一个层级，例如A是年份，B是季度、C是月份，那么查询的时候可能的组合只有年、xx年的季度、xx年xx季度的xx月，这就意味着我们不能再单独的对季度和月份进行聚合了，例如我们查询的时候不能使用group by month，而必须使用group by year，quart，month。如果需要单独的对month进行聚合，那么还需要再使用month列定义一个单独的普通维度。

1.3、derived维度

这类维度的意思是可推导的维度，需要该维度对应的一个或者多个列可以和维度表的主键是一对一的，这种维度可以大大减少cuboid个数，如下图：

例如timeid是时间这个维度表的主键，也就是事实表的外键，时间只精确到天，那么year、month、day三列可以唯一对应着一个time_id，而time_id是事实表的外键，那么我们可以指定year、month、day为一个derived维度，实际存储的时候可以只根据timeid的取值决定维度的组合，但这就要求我们在查询的时候使用的group by必须指定derived维度集合中的所有列。 3.联合维度（Joint）每一个联合维度包括两个或者更多的维度，联合维度内的维度，要么不出现，要么必须一起出现。不同的联合之间不应当有共同的维度

1.4. 粒度优化

粒度优化对应的是提高Cube的并发度，其设置是在自定义属性中的一共有三个属性可以提高并发度。 1.kylin.hbase.region.cut（共使用几个分区） 2.kylin.hbase.region.count.min（最少使用几个分区） 3.kylin.hbase.region.count.max（最多使用几个分区）

根据相对应的情况调高最少使用分区，降低最大使用分区，能够有效增加系统的并行度。

1.5. RowKey优化

写的非常好，参考链接：juejin.im/post/5bd5c5…

Kylin 以 Key-Value 的方式将 Cube 存储到 HBase 中，HBase 的 key，也就是 Rowkey，是由各维度的值拼接而成的；为了更高效地存储这些值，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（Encoding）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：

dict：适用于大部分字段，默认推荐使用，但在超高基情况下，可能引起内存不足的问题；
boolean：适用于字段值为true, false, TRUE, FALSE, True, False, t, f, T, F, yes, no, YES, NO, Yes, No, y, n, Y, N, 1, 0；
integer：适用于字段值为整数字符，支持的整数区间为[ -2^(8N-1), 2^(8N-1)]；
date：适用于字段值为日期字符，支持的格式包括yyyyMMdd、yyyy-MM-dd、yyyy-MM-dd HH:mm:ss、yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS，其中如果包含时间戳部分会被截断；
time：适用于字段值为时间戳字符，支持范围为[ 1970-01-01 00:00:00, 2038/01/19 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：适用于超高基场景，将选取字段的前 N 个字节作为编码值，当 N 小于字段长度，会造成字段截断，当 N 较大时，造成 RowKey 过长，查询性能下降，只适用于 varchar 或 nvarchar 类型；
fixed_length_hex：适用于字段值为十六进制字符，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。
和Hbase 的RowKey优化类似，在查询的过程中，被用作过滤条件的维度可能放在其他维度的前面，经常出现的维度应该放在前面，基数比较大的维度应该放在前面