kylin维度优化指南
先说一下维度表需要遵循的规范：
- 维表需要有code和name，比如:city_code city_name
- code字段的类型最好使用整数，这样可以加快kylin的构建速度和查询速度
- 如果维表是层级维表，比如是国家、省份、城市的层级需要对每个层级都要有对应的code和name，比如:country_code country_name province_code province_name city_code city_name
本文主要介绍Apache Kylin进行维度优化的常见方法。
为什么需要维度优化
因为如果不进行任何维度优化，直接将所有的维度放在一个聚集组里，Kylin就会计算所有的维度组合（cuboid）。
比如，有12个维度，Kylin就会计算2的12次方即4096个cuboid，实际上查询可能用到的cuboid不到1000个，甚至更少。 如果对维度不进行优化，会造成集群计算和存储资源的浪费，也会影响cube的build时间和查询性能，所以我们需要进行cube的维度优化。
当你在保存cube时遇到下面的异常信息时，意味1个聚集组的维度组合数已经大于 4096 ，你就必须进行维度优化了。
或者发现cube膨胀率过大
如何计算1个聚集组的维度组合数
当有层次维度时，公式如下：
(hierarchy.size() + 1) * hierarchyDimsList.size() * (1 << jointDimsList.size()) * (1 << normalDims.size())
当没有层次维度时，公式如下：
1 << jointDimsList.size()) * (1 << normalDims.size()
hierarchyDimsList.size(): 层次维度的个数。
hierarchy.size(): 每个层次维度包含的维度个数。
jointDimsList.size(): 联合维度的个数。
normalDims.size(): 正常维度的个数,即不是强制维度，层次维度，联合维度的维度数目。
如何进行维度优化
首先请确认你设置的cube维度都是你查询时会使用到的。
目前Kylin可以使用的维度优化手段有以下几种：
- 聚集组
- 衍生纬度
- 强制维度
- 层次维度
- 联合维度
- Extended Column
下文会详细介绍以上维度优化手段的基本概念，以及何时使用这些优化手段。
聚集组
聚集组：用来控制哪些cuboid需要计算。
适用场景：不是只需要计算base cuboid的情况下，都需要聚集组。
注意事项：一个维度可以出现在多个聚集组中，但是build期间只会计算一次。
如果不设置聚集组，默认情况下只会计算 base cuboid。
聚集组不宜太多。
衍生维度
衍生维度：维表中可以由主键推导出值的列可以作为衍⽣维度。
使用场景：以星型模型接入时。例如用户维表可以从userid推导出用户的姓名，年龄，性别。
优化效果：维度表的N个维度组合成的cuboid个数会从2的N次方降为2。
图示： 
强制维度
强制维度：所有cuboid必须包含的维度，不会计算不包含强制维度的cuboid。
适用场景：可以将确定在查询时一定会使用的维度设为强制维度。例如，时间维度。
优化效果：将一个维度设为强制维度，则cuboid个数直接减半。
图示： 
层次维度
层次维度：具有一定层次关系的维度。
使用场景：像年，月，日；国家，省份，城市这类具有层次关系的维度。
优化效果：将N个维度设置为层次维度，则这N个维度组合成的cuboid个数会从2的N次方减少到N+1。
图示： 
联合维度
联合维度：将几个维度视为一个维度。
适用场景： 1 可以将确定在查询时一定会同时使用的几个维度设为一个联合维度。
2 可以将基数很小的几个维度设为一个联合维度。
3 可以将查询时很少使用的几个维度设为一个联合维度。
优化效果：将N个维度设置为联合维度，则这N个维度组合成的cuboid个数会从2的N次方减少到1。
Extended Column
在OLAP分析场景中，经常存在对某个id进行过滤，但查询结果要展示为name的情况，比如user_id和user_name。这类问题通常有三种解决方式：
a. 将ID和Name都设置为维度，查询语句类似
select name, count(*) from table where id = 1 group by id,name。这种方式的问题是会导致维度增多，导致预计算结果膨胀；b. 将id和name都设置为维度，并且将两者设置为联合。这种方式的好处是保持维度组合数不会增加，但限制了维度的其它优化，比如ID不能再被设置为强制维度或者层次维度；
c. 将ID设置为维度，Name设置为特殊的Measure，类型为Extended Column。这种方式既能保证过滤id且查询name的需求，同时也不影响id维度的进一步优化。
所以此类需求我们推荐使用 Extended Column。
HBase Rowkey顺序
简单的讲，查询频率越高/基数越大的维度在Rowkey中的顺序需要越靠前。
“shard by”维度列
选择基数高的维度做分片（sharding),如useid列
可以使MR构建过程按照该列进行重新分布，加快构建速度
维度编码
· Dict编码：使用字典将长的值映射成短的ID，适合中低基数的维度，默认推荐编码。但由于字典要被加载到Kylin内存中，在超高基情况下，可能引起内存不足的问题。
· Fixed_Length编码：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编码：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。
· Integer编码：将数值类型字段直接用数字表示，不做编码转换。Integer编码需要提供一个额外的参数“Length”来代表需要多少个字节。Length的长度为1到8，支持的整数区间为[ -2^(8*N-1), 2^(8*N-1)]
· Date编码：将日期类型的数据使用三个字节进行编码，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编码：对时间戳字段进行编码，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。
· Boolean编码：用一个byte表示布尔值，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
对于超高基数维度（千万），Too high cardinality is not suitable for dictionary
使用integer(支持int和long), fixed_length