Kylin 新手必看：Cube 越用越好，存储越用越少

本文作者：

薛开琪，Kyligence 产品经理 & Scrum Master，Apache Kylin Contributor，帮助管理 Kylin Sprint 和 JIRA issue，并为 Kylin 贡献了许多优质内容和文档的改进。

Kylin 通过预计算技术加速大数据分析，但是依赖预计算，将所有可能分析的维度组合对应的数据都存储下来，会带来一定的存储压力和性能瓶颈。因此，如何剪枝优化 Cuboid，旨在花费尽量少的存储空间即可获得符合预期的查询效率，是运维好 Kylin 的必修课。

通常情况下，用户可以通过人工剪枝优化 Cuboid，但由于分析场景的多变性和复杂性，经过人工剪枝优化后的 Cuboid 不一定能够满足所有分析场景。Cube Planner 使得 “剪枝” 这件事变得更自动化、更简单，它能够根据原始数据特征和用户的查询习惯自动地、持续地优化 Cube。

在之前的初入门系列视频中，我们已经分享了 Kylin 三步入门，平衡查询性能和资源消耗和业务指标分析等内容。本次将由来自 Kyligence 的薛开琪，为大家带来 Cuboid 剪枝优化的相关介绍。下面这个视频你可以 get 到 Cuboid 剪枝优化的方法，尤其是 Cube Planner 和 System Cube 的原理及使用方法，还有更多 Cuboid 剪枝优化实战中的建议，助力你更好地运维 Cube！

视频亮点

• 从 0 到 1 介绍 Cuboid 剪枝优化的必要性，展示从静态规则优化到动态调整优化的演进过程

• 图文结合，通俗易懂，即使对 Kylin 了解不多，看了也能理解 Cube Planner 和 贪心算法 的原理

• 详细介绍了 Cube Planner 和 System Cube 的依赖关系，列出相关配置和使用建议，方便大家灵活使用

• 分享了多种 Cuboid 剪枝优化实战中的建议与操作方法，例如通过 “parent_forward” 与 MDC 的结合，优化查询模式难以预测的分析场景

• 逐步、完整地演示了使用 Cube Planner 进行 Cuboid 剪枝优化的全过程，包括 System Cube 的启用方法

看了就能减少 Cube 存储空间，提升分析师查询效率的 B 站视频请👇

没办法看视频的小伙伴也不要担心，我们还精心准备了文字稿，需要请戳 Kylin 的官方 wiki：

Cuboid Pruning Optimization in Kylin：

https://cwiki.apache.org/confluence/display/KYLIN/Cuboid+Pruning+Optimization+In+Kylin_CN

System Cube Introduction：

https://cwiki.apache.org/confluence/display/KYLIN/System+Cube+Introduction_CN 

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请大家持续关注，敬请期待哦！

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