キリンのクエリパフォーマンスはどのようにしてミリ秒のレスポンスを実現していますか？

Kylinがミリ秒単位のレスポンスを実現する鍵は、多次元データ解析エンジンと事前計算技術を採用している点にあります。Kylinは高性能なクエリ応答を実現するために、具体的に以下の方法で実装されています。

1. 多次元データ解析エンジン：KylinはOLAP（オンライン分析処理）エンジンを採用し、多次元データに対して効率的な查询と分析が可能です。このエンジンは大規模なデータセットを素早く集約、フィルター、グループ化し、迅速な查询応答を実現します。
2. 予測計算技術：KylinはCubeの構築過程で、合計、平均、カウントなどの様々な集計指標を予め計算して保存します。そのため、ユーザーがクエリを発行する際には、Kylinは予め計算されたデータから結果を直接取得でき、リアルタイム計算が不要となり、クエリの性能が大幅に向上します。
3. コンニノ観てしまいました。Kylinは列指向データストアエンジンにデータを格納し、このストレージ方法はアグリゲーションクエリを処理する際に明らかな優位性を持ち、クエリの性能向上に貢献する。

以上の理由から、Kylinは多次元データ分析エンジン、プリコンピューティング技術、列ストレージなどの技術手段を使用して、高性能なクエリ応答を実現し、大規模データセットの複雑なクエリ操作を秒単位で完了することができます。これにより、Kylinは大規模データ解析タスクを処理するための理想的なツールの1つとなります。