剪枝優(yōu)化工具【區(qū)一等獎】

剪枝優(yōu)化工具聯(lián)合維度0102聚合組Content目錄01

聯(lián)合維度聯(lián)合維度

聯(lián)合維度（JointDimension）一般用在同時查詢幾個維度的場景，它是一個比較強力的維度剪枝工具，往往把Cuboid的總數(shù)降低幾個量級。

距離來說，如果用戶的業(yè)務場景中總是同時進行A、B、C三個維度的查詢分析，而不會出現(xiàn)聚合A、B或者聚合C這些更上卷的維度組合，那么這類場景就是聯(lián)合維度所適合的。

可以將維度A、B和C定義為聯(lián)合維度，Kylin就僅僅構建Cuboid[A,B,C]，而Cuboid[A,B][B,C][A]等不會被生成。聯(lián)合維度最終的Cube結果下圖所示，Cuboid的數(shù)量從16個減至4個。聯(lián)合維度情況1（查詢包含所有的聯(lián)合維度）：selectcal_dt,city,sex_id,count(*)fromtablegroupbycal_dt,city,sex_id

它將從Cuboid[cal_dt,city,sex_id,pay_type]中直接獲取數(shù)據(jù)；情況2（如果有一條不常用的查詢，只聚合了部分聯(lián)合維度）：selectcal_dt,city,count(*)fromtablegroupbycal_dt,city沒有現(xiàn)成的Cuboid，Kylin會通過在線計算的方式，從現(xiàn)有的Cuboid[cal_dt,city,sex_id]中計算出最終結果。聯(lián)合維度聯(lián)合維度使用場景：

維度經(jīng)常同時在查詢where或groupby條件中同時出現(xiàn)，甚至本來就是一一對應。如customer_id何customer_name，將他們組合成一個維度。

將若干個低基數(shù)（建議每個維度基數(shù)不超過10，總的基數(shù)叉乘結果小于10000）的維度合并組成一個聯(lián)合維度，可大大減少Cuboid的數(shù)量，利用在線計算能力，雖然會在查詢時多耗費有限的時間，但相比能減少的存儲空間何構建時間而言是值得的

必要時可以將兩個有強關系的高基維度組成一個聯(lián)合維度，如合同日期何入賬日期。

可以將查詢時很少使用的若干維度組成一個聯(lián)合維度，在少數(shù)查詢場景中承受在線計算的額外時間消耗，但能大大減少存儲空間和構建時間。02

聚合組聚合組聚合組（AggregationGroup）是一個強大的減枝工具，可以在CubeDesigner的AdvancedSettings里設置不同的聚合組。聚合組將一個Cube的所有維度根據(jù)業(yè)務需求劃分成若干組(當然也可以只有一個組)，同一個組內(nèi)的維度更可能被同一個查詢用到，因此表現(xiàn)出更加緊密的內(nèi)在關聯(lián)。不同組之間的維度在絕大多數(shù)業(yè)務場景里面不會用在同一個查詢里，因此只有在很少的Cuboid里他們才有聯(lián)系。所以如果一個查詢需要同時使用兩個聚合組里的維度，一般從一個較大的Cuboid在線聚合得到結果，這通常也意味這整個查詢會比較耗時。聚合組每個分組的維度集合是Cube的所有維度的一個子集，分組之間可能有相同的維度，也可能完全沒有相同的維度。每個分組各自獨立地根據(jù)自身的規(guī)則產(chǎn)生一批需要被物化的Cuboid，所有分組產(chǎn)生的Cuboid的并集就形成了Cube中全部需要物化的Cuboid。不同的分組有可能會貢獻出相同的Cuboid，