1.6 与其他开源产品比较
与Apache Kylin一样致力于解决大数据查询问题的其他开源产品也有不少，比如Apache Drill、Apache Impala、Druid、Hive、Presto（Facebook）、SparkSQL等。本节试图将Kylin与它们做一个简单的比较。
从底层技术的角度来看，这些开源产品有很大的共性，一些底层技术几乎被所有的产品一致采用，Kylin也不例外。
大规模并行处理：可以通过增加机器的方式来扩容处理速度，在相同的时间里处理更多的数据。
列式存储：通过按列存储提高单位时间里数据的I/O吞吐率，还能跳过不需要访问的列。
索引：利用索引配合查询条件，可以迅速跳过不符合条件的数据块，仅扫描需要扫描的数据内容。
压缩：压缩数据然后存储，使得存储的密度更高，在有限的I/O速率下，在单位时间里读取更多的记录。
综上所述，我们可以注意到，所有这些方法都只是提高了单位时间内处理数据的能力，当大家都一致采用这些技术时，它们之间的区别将只停留在实现层面的代码细节上。最重要的是，这些技术都不会改变一个事实，那就是处理时间与数据量之间的正比例关系。当数据量翻倍时，MPP（在不扩容的前提下）需要翻倍的时间来完成计算；列式存储需要翻倍的存储空间；索引下符合条件的记录数也会翻倍；压缩后的数据大小也还是之前的两倍。因此查询速度也会随之变成之前的两倍。当数据量成十倍百倍地增长时，这些技术的查询速度就会成十倍百倍地下降，最终变得不能接受。
Apache Kylin的特色在于，在上述的底层技术之外，另辟蹊径地使用了独特的Cube预计算技术。预计算事先将数据按维度组合进行了聚合，将结果保存为物化视图。经过聚合，物化视图的规模就只由维度的基数来决定，而不再随着数据量的增长呈线性增长。以电商为例，如果业务扩张，交易量增长了10倍，只要交易数据的维度不变（供应商/商品数量不变），聚合后的物化视图将依旧是原先的大小，查询的速度也将保持不变。
与那些类似产品相比，这一底层技术的区别使得Kylin从外在功能上呈现出了不同的特性，具体如下。
SQL接口：除了Druid以外，所有的产品都支持SQL或类SQL接口。巧合的是，Druid也是除了Kylin以外，查询性能相对更好的一个。这点除了Druid有自己的存储引擎之外，可能还得益于其较为受限的查询能力。
大数据支持：大多数产品的能力在亿级到十亿级数据量之间，再大的数据量将显著降低查询的性能。而Kylin因为采用预计算技术，因此查询速度不受数据量限制。有实际案例证明数据量在千亿级别时，Kylin系统仍然能够保有秒级别的查询性能。
查询速度：如前文所述，一般产品的查询速度都会不可避免地随着数据量的增长而下降，而Kylin则能够在数据量成倍增长的同时，查询速度保持不变，而且这个差距也将随着数据量的成倍增长而变得愈加明显。
吞吐率：根据之前的实验数据，Kylin的单例吞吐量一般在每秒70个查询左右，并且可以线性扩展，而普通的产品因为所有计算都在查询时完成，所以需要调动集群的更多资源才能完成查询，通常极限在每秒20个查询左右，而且扩容成本较高，需要扩展整个集群。相对的，Kylin系统因为瓶颈不在整个集群，而在于Kylin服务器，因此只需要增加Kylin服务器就能成倍地提高吞吐率，扩容成本低廉。
