小树不修不直溜，Cube不修性能堪忧

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Apache Kylin的Cube的构建是根据维度来进行构建的，如果是m个维度，就会产生2的m次方个Cuboid，如果维度过多的话，产生的Cuboid也会增多，所以需要我们减少Cuboid，专业术语是Cube的剪枝，就像大树如果分支太多了就长不高，需要我们进行剪枝。那么对于Apache Kylin的Cube剪枝的手段有哪些呢？这篇文章就为大家讲一下

联合维度

使用联合维度组可以减少Cuboid的生成，所谓联合组就是将几个维度绑定在一起，比如维度a和b是一个联合组，c和d是一个联合组，那么a和c就不会组合在一起了，这样Cuboid就减少了。像一一对应的字段通常设置为联合维度

必需维度

必需维度就是group by 和where条件中出现的字段，以此作为的维度

衍生维度

什么是衍生维度，还是举个栗子🌰，有一个订单表，订单表中存储的是用户的id和订单金额，而用户表的数据有用户名、姓名、性别、出生年月等详细的信息，如何这些字段都用到的话将会产生非常多的Cuboid，而我们可以把用户名、姓名、性别等这些信息作为衍生维度，这些不会根据这些字段作为维度构建Cuboid数据了，从而减少Cuboid的生成，当查询的时候会根据这些衍生维度，找到对应的主键，从而获得相应的数据。

层级维度

层级维度也是我们经常遇到的，像省市县一层一层的树形结构的数据，省市县这样的数据可以将这个三个维度设置为层级维度，这样形成的Cuboid为以省为维度的Cuboid、以省市为维度的Cuboid和以省市县为维度的Cuboid。

总结

这篇文章我们讲了Cube剪枝的操作，如果不进行剪枝的话，m个维度就会组成2的m次方个Cuboid，有些Cuboid我们在查询的时候根本用不到，因此就有了对Cube剪枝的操作，具体有联合维度、必需维度、衍生维度和层级维度这些操作，通过这些操作可以减少Cuboid的数量，数量减少了构建Cube的过程也会变得很快，存储空间也大大减少。所以我们在构建的时候选择合适的维度进行合适维度类型的选择。

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