1.3 Apache Kylin的工作原理
Apache Kylin的工作原理本质上是MOLAP（Multidimensional Online Analytical Processing）Cube，也就是多维立方体分析。这是数据分析中相当经典的理论，在关系数据库年代就已经有了广泛的应用，下面将对其做简要介绍。
1.3.1 维度和度量简介
在说明MOLAP Cube之前需要先介绍一下维度（Dimension）和度量（Measure）这两个
概念。
简单来讲，维度就是观察数据的角度。比如电商的销售数据，可以从时间的维度来观察（如图1-2的左侧所示），也可以进一步细化，从时间和地区的维度来观察（如图1-2的右侧所示）。维度一般是一组离散的值，比如时间维度上的每一个独立的日期，或者商品维度上的每一件独立的商品。因此统计时可以把维度值相同的记录聚合在一起，然后应用聚合函数做累加、平均、去重复计数等聚合计算。
图1-2 维度和度量的例子
度量就是被聚合的统计值，也是聚合运算的结果，它一般是连续的值，如图1-2中的销售额，抑或是销售商品的总件数。通过比较和测算度量，分析师可以对数据进行评估，比如今年的销售额相比去年有多大的增长，增长的速度是否达到预期，不同商品类别的增长比例是否合理等。
1.3.2 Cube和Cuboid
有了维度和度量，一个数据表或数据模型上的所有字段就可以分类了，它们要么是维度，要么是度量（可以被聚合）。于是就有了根据维度和度量做预计算的Cube理论。
给定一个数据模型，我们可以对其上的所有维度进行组合。对于N个维度来说，组合的所有可能性共有2N种。对于每一种维度的组合，将度量做聚合运算，然后将运算的结果保存为一个物化视图，称为Cuboid。所有维度组合的Cuboid作为一个整体，被称为Cube。所以简单来说，一个Cube就是许多按维度聚合的物化视图的集合。
下面来列举一个具体的例子。假定有一个电商的销售数据集，其中维度包括时间（Time）、商品（Item）、地点（Location）和供应商（Supplier），度量为销售额（GMV）。那么所有维度的组合就有24=16种（如图1-3所示），比如一维度（1D）的组合有[Time]、[Item]、[Location]、[Supplier]4种；二维度（2D）的组合有[Time, Item]、[Time, Location]、[Time、Supplier]、[Item, Location]、[Item, Supplier]、[Location, Supplier]6种；三维度（3D）的组合也有4种；最后零维度（0D）和四维度（4D）的组合各有1种，总共就有16种组合。
图1-3 一个四维Cube的例子
计算Cuboid，即按维度来聚合销售额。如果用SQL语句来表达计算Cuboid [Time, Loca-tion]，那么SQL语句如下：
select Time, Location, Sum(GMV) as GMV from Sales group by Time, Location
将计算的结果保存为物化视图，所有Cuboid物化视图的总称就是Cube。
1.3.3 工作原理
Apache Kylin的工作原理就是对数据模型做Cube预计算，并利用计算的结果加速查询，具体工作过程如下。
1）指定数据模型，定义维度和度量。
2）预计算Cube，计算所有Cuboid并保存为物化视图。
3）执行查询时，读取Cuboid，运算，产生查询结果。
由于Kylin的查询过程不会扫描原始记录，而是通过预计算预先完成表的关联、聚合等复杂运算，并利用预计算的结果来执行查询，因此相比非预计算的查询技术，其速度一般要快一到两个数量级，并且这点在超大的数据集上优势更明显。当数据集达到千亿乃至万亿级别时，Kylin的速度甚至可以超越其他非预计算技术1000倍以上。
