kylin 揭开亚秒级查询的神秘面纱

1. kylin之所有亚秒级别的查询，主要在于存储结构，kylin的数据都是写入了hbase,cube的重点就是维度和度量列，在hbase中rowkey就是由各维度值拼接起来的，这里列一个比较形象的例子，这篇文章的目标就达到了
2. cube id的维度值 1，2 dt的维度值是25，26，27，下面根据cube的概念完成下在这个表,一共11条记录，按照cube 维度的n次方还有一种就情况就是没有维度这种，应该在hbase中理想条件下会有12条数据，经验证后hbase只有11条数据，没有维度这种情况，完全可以根据只有一个维度的数据去做聚合数据

   序号	维度数量	id(维度)	dt(维度)	noney（度量列）	salary（度量列）	rowkey	value
   1	1个维度	1		xx	xx	1	xx/xx
   2	1个维度	2		xx	xx	2	xx/xx
   3	1个维度		25	xx	xx	25	xx/xx
   4	1个维度		26	xx	xx	26	xx/xx
   5	1个维度		27	xx	xx	27	xx/xx
   6	2个维度	1	25	xx	xx	1-25	xx/xx
   7	2个维度	1	26	xx	xx	1-26	xx/xx
   8	2个维度	1	27	xx	xx	1-27	xx/xx
   9	2个维度	2	25	xx	xx	2-25	xx/xx
   10	2个维度	2	26	xx	xx	2-26	xx/xx
   11	2个维度	2	27	xx	xx	2-27	xx/xx

    

3. sql如何查hbase数据，sum的结果就是value中的

   select id,sum(money)
   from
   table
   group by id 

   取序号为1，2的两条数据就行了

   select dt,sum(money)
   from 
   table 
   group by dt

   取序号为3，4，5的数据就行了

   select id,dt,sum(money)
   from 
   table 
   group by id ,dt

   取6，7，8，9，10，11的数据就行了，这下明白为什么kylin为什么这么快了吧，对于这种多维度的计算，先在hbase中对所有的维度进行，然后在查询时直接在hbase中查数就行了，因为hbase这种随机查询很强，所有kylin查数能控制在亚秒级别了

4. kylin中的优化主要也是围绕hbase中生成的数据来的，下篇再介绍