【Kylin】Kylin入门

1. Kylin介绍

Apache Kylin是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，它提供在Hadoop/Spark之上的SQL查询接口以及多维分析（OLAP）能力，用于支持超大规模数据。最初由eBay开发并贡献至开源社区。Kylin特别适用于大数据环境，能够通过其预计算技术，将大数据的 SQL 查询速度提升到亚秒级别，相比传统查询速度有显著提升。更多详细信息，可以参考Apache Kylin官网。

Apache Kylin 主要是通过 SQL 来进行数据查询的，其基础语法与标准的SQL语法非常相似。以下是一些在 Kylin 中使用的 SQL 基础语法示例：

1.1 查询数据

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

例如，查询销售事实表中特定日期的销售总额：

SELECT SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales_fact
WHERE sale_date = '2023-01-01';

1.2 聚合函数

Kylin支持各种聚合函数，如SUM, COUNT, AVG, MAX, MIN等。

SELECT COUNT(*) AS total_count, SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales_fact;

1.3 分组

使用GROUP BY语句可以对数据进行分组。

SELECT region, SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales_fact
GROUP BY region;

1.4 排序

使用ORDER BY语句可以对查询结果进行排序。

SELECT product_category, SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales_fact
GROUP BY product_category
ORDER BY total_sales DESC;

1.5 连接

Kylin支持多种类型的连接，包括INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN。

SELECT a.column1, b.column2
FROM table1 a
INNER JOIN table2 b ON a.id = b.id;

1.6 子查询

可以在WHERE或FROM子句中使用子查询。

SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE column1 IN (SELECT column1 FROM another_table);

1.7 Exists和Not Exists

使用EXISTS和NOT EXISTS进行子查询，判断记录是否存在。

SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM another_table WHERE another_table.column1 = table_name.column1);

1.8 Limit

使用LIMIT限制返回的记录数。

SELECT *
FROM table_name
LIMIT 10;

注意事项

Kylin的 SQL 查询是基于预计算好的 Cube，因此并不是所有的 SQL 语法都支持。
在执行查询之前，需要确保相应的 Cube 已经被正确构建。
查询性能很大程度上取决于 Cube 的设计和优化。
以上是 Kylin 中一些基础的 SQL 语法用法，实际使用时，可能还需要根据具体的业务需求和 Kylin 的版本特性进行相应的调整。

2. 使用 Kylin 进行性能优化

使用 Apache Kylin 进行性能优化时，可以考虑以下几个方面：

合理设计Cube：
- 选择合适的维度和度量。
- 合理设置Cube的聚合组，避免不必要的聚合。
- 使用必要的Cube修剪策略，如排除不必要的历史数据。
优化数据模型：
- 确保星型模式或雪花模式的合理性，减少复杂join操作。
- 使用衍生维度（Derived Dimensions）减少维度数量。
调整系统配置：
- 优化Hadoop和HBase的配置，以适应Kylin的工作负载。
- 增加HBase的region服务器和内存配置，以提高查询响应速度。
查询优化：
- 避免使用SELECT *，只查询需要的列。
- 使用限制条件（WHERE子句）减少查询数据量。
- 利用缓存机制，对频繁查询的结果进行缓存。
监控和维护：
- 定期监控Kylin的性能指标，如查询延迟、系统负载等。
- 定期进行Cube的重建和合并，以维持查询性能。
资源管理：
- 根据查询负载动态调整资源，如增加计算资源以加快Cube构建速度。
- 使用资源队列管理不同优先级的查询任务。
使用最新版本：
- 关注Kylin的版本更新，使用最新版本以获得性能改进和bug修复。
  这些优化技巧需要根据具体的使用场景和数据特点进行适当调整。在实际应用中，可能还需要结合具体的业务需求和系统环境进行更细致的优化。

3. 如何设置 Cube

设置 Cube 的聚合组是 Apache Kylin 中优化 Cube 结构的重要步骤。合理的聚合组设置可以减少Cube的存储空间，提高查询性能。以下是一些设置聚合组的建议：

理解聚合组的概念：
- 聚合组是一组维度的集合，这些维度在查询中经常一起出现。
- 在构建Cube时，每个聚合组都会生成一组基础立方体（base cuboid），其他所有立方体都可以通过这些基础立方体计算得出。
识别常用维度组合：
- 分析历史查询模式，找出经常一起出现的维度组合。
- 将这些常用的维度组合设置为一个聚合组。
合并维度：
- 如果某些维度在查询中总是同时出现，可以将它们合并为一个聚合组。
- 这可以减少Cube中存储的立方体数量，从而减少存储空间和提高查询速度。
排除不常用维度：
- 对于不经常一起查询的维度，不要将它们放在同一个聚合组中。
- 可以单独设置聚合组或将它们与其他维度组合，以减少不必要的计算和存储。
使用星型模式：
- 在设计聚合组时，利用星型模式的特点，将事实表和维度表的关系考虑进去。
- 通常，与事实表直接关联的维度应该放在同一个聚合组中。
设置聚合组的高级属性：
- 使用“强制聚合组”（Mandatory）属性确保某些维度总是包含在聚合组中。
- 使用“层次结构”（Hierarchy）属性定义维度之间的层次关系，这有助于优化Cube的构建和查询。

测试和调整：

在设置聚合组后，进行测试以验证查询性能是否有所提升。
根据测试结果调整聚合组设置，以达到最佳性能。
以下是一个设置聚合组的简单示例：

-- 假设我们有一个销售事实表，维度包括时间、地区、产品类别和销售渠道
-- 创建聚合组
CREATE AGGREGATION GROUP ON 
(time_dim, region_dim
)
INCLUDE 
(product_category_dim,sales_channel_dim
)

在这个例子中，time_dim和region_dim是经常一起查询的维度，因此它们被放在同一个聚合组中。product_category_dim和sales_channel_dim则是根据实际情况可能被包含在查询中的维度，因此它们被添加到聚合组中，但不是强制性的。

记住，合理的聚合组设置需要根据实际的业务需求和查询模式来定制，因此上述建议需要根据具体情况灵活应用。

4. 在 Kylin 中实现数据的安全访问

在 Apache Kylin 中实现数据的安全访问涉及多个层面，以下是一些关键措施：

用户认证：
- 集成LDAP/AD：Kylin 可以与LDAP（轻量级目录访问协议）或Active Directory集成，使用现有的企业用户目录进行认证。
- 集成SSO（单点登录）：通过集成SSO解决方案，如OAuth、SAML等，实现用户身份的统一认证。
用户授权：
- 角色和权限管理：在Kylin中，可以为用户分配不同的角色，如管理员、开发者、分析师等，每个角色有不同的权限。
- 项目级别权限：可以为用户或角色设置项目级别的权限，如查询、编辑 Cube、管理项目等。
数据访问控制：
- 行级过滤：通过配置行级过滤规则，可以限制用户只能查询到他们有权限查看的数据。
- 列级安全：可以为用户或角色设置列级权限，限制对敏感列的访问。
安全配置：
- Kylin配置文件：在kylin.properties配置文件中设置安全相关的参数，如启用HTTPS、设置密码加密等。
- Kylin Web界面：在 Kylin 的 Web 界面中配置用户和角色权限。

以下是一些具体步骤来实现数据的安全访问：

集成LDAP/AD进行用户认证：

在kylin.properties中配置 LDAP/AD 的连接信息：

kylin.security.profile=ldap
kylin.ldap.connection-string=ldap://ldap-server:389
kylin.ldap.user-search-base=dc=example,dc=com
kylin.ldap.user-search-pattern=(uid={0})