KylinのCubeデザインを最適化する方法は何ですか？
KylinのCubeのデザインを最適化する方法は以下の通りです。
- 最も一般的次元と指標のみを含め、不必要なものを避けることで、Cubeのサイズと計算の複雑さを削減できます。
- ユーザーによるディメンション辞書の利用：ディメンション値を辞書テーブルにマッピングし、Cube内での重複するディメンション値の保存を避けてCubeのサイズを削減します。
- 効率的なストレージフォーマットを使用する：Parquet、ORCなど、データのクエリと圧縮に適したストレージフォーマットを選択することで、データの保存容量を減らし、クエリのスピードを向上させることができる。
- Cubeの階層聚合を使用すると、高い階層のCubeの計算結果をキャッシュして、クエリの計算量を減らすことができます。
- 頻繁にクエリされる指標を予め計算し、計算結果をキューブに保存することで、クエリ実行時の計算時間を短縮します。
- 適切なデータパーティションを使用する：データの特性とクエリ要件に合わせて、データパーティションを適切に設定して、クエリをより効率的に行う。
- Cubeの定期保守：Cubeの最適化や保守を定期的に行い、データのクリーニング、データの圧縮、インデックスの再構築などを行い、Cubeのパフォーマンスを安定させ信頼性を保つ。
