如何使用kylin数据库进行数据建模（kylin构建cube）

Apache Kylin 是一个专为交互式 OLAP（在线分析处理）而设计的开源分布式分析引擎，允许用户对大型数据集执行多维数据分析和查询。 使用 Kylin 进行数据建模的步骤如下：

1. 数据建模：

• 创建数据模型：Kylin 通过创建 Cube 来完成数据建模。 Cube是一种由多个维度和度量组成的数据模型，用于数据的多维分析和聚合。
• 定义尺寸：在“尺寸”选项卡上定义模型的尺寸。 您可以选择现有维度表或创建新维度表。
• 定义度量：在“度量”选项卡上定义模型的度量。 您可以选择现有度量列或创建新度量列。
• 定义多维数据集长方体：在“长方体”选项卡上定义多维数据集长方体或多维数据集的聚合级别。 您可以选择维度和度量的组合。

2. 构建立方体：

• 多维数据集构建过程：完成模型定义后，单击“保存”按钮保存模型。 在模型管理页面选择创建好的模型，点击“Build”按钮构建Cube。

3. 数据预处理:

• 数据预处理的重要性：在构建cube之前，主要应该进行一些数据预处理是必需的。 数据清洗、数据转换、数据加载等步骤。
• 数据加载方式：Kylin 提供了多种数据加载方式，包括全量加载和增量加载。 您可以根据自己的实际需要选择合适的加载方式。

4. 优化策略：

• 优化数据模型设计：维度基数不能太大，主键不能唯一，维度表不能是Hive。 看法。
• 多维数据集构建优化：设置自动合并阈值、最短数据保留时间和第一个分段开始时间。

通过以上步骤，您可以在 Kylin 中有效地进行数据建模和多维数据分析。

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