3.1 Kylin工作原理

简单来说，Kylin的核心思想是预计算，即对多维分析可能用到的度量进行预计算，将计算好的结果保存成Cube并存在HBase中，供查询时直接访问。把高复杂度的聚合运算、多表连接等操作转换成对预计算结果的查询，这决定了Kylin能够拥有很好的快速查询和高并发能力。

Kylin的理论基础：空间换时间。

几个概念先说一下：

● Cuboid:Kylin中将维度任意组合成为一个Cuboid。

● Cube:Kylin中将所有维度组合成为一个Cube，即包含所有的Cuboid。

如图3-1所示就是一个Cube的例子，假设我们有4个dimensions（time, item, location, supplier），这个Cube中每个节点（称作Cuboid）都是这4个dimension的不同组合，每个组合定义了一组分析的dimension（如group by time, item）, measure的聚合结果就保存在这每个Cuboid上。查询时根据SQL找到对应的Cuboid，读取measure的值，即可返回。

为了更好地适应Hadoop大数据环境，Kylin从通常用来做数据仓库的Hive中读取源数据，使用MapReduce作为Cube构建的引擎，并把预计算结果保存在HBase中，对外暴露Restful API/JDBC/ODBC的查询接口。因为Kylin支持标准的ANSI SQL，所以可以和常用分析工具（如Tableau、Excel等）进行无缝对接。