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kylin中，derived参数

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10月19日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 174 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

在Apache Kylin中，"derived"参数通常用于定义衍生列。衍生列（Derived Column）是基于现有列通过某种转换或计算得到的新列。这个功能可以帮助用户更灵活地处理和分析数据。

例如，你可能有一个日期字段（例如2023-10-19），你可以创建一个衍生列来只获取年份（例如2023）。在Kylin的模型设置中，你可以这样设置：

  1. {  
  2.   "name": "YEAR",  
  3.   "table": "DATE_TABLE",  
  4.   "column": "DATE_COLUMN",  
  5.   "derived": ["year"]  
  6. }

以上设置表示从DATE_TABLE表的DATE_COLUMN列派生出一个新的列YEAR，它只包含原始日期的年份部分。

衍生列的具体语法和功能可能会因你使用的Kylin版本和配置而有所不同。一般来说，你可以参考Kylin的文档或者界面提示来了解如何正确地使用衍生列。

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20条评论
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彩色控
10月24日

概述了Kylin中衍生列的用途，帮助明确数据处理的灵活性。

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脆弱的空气： @彩色控

在讨论Kylin中衍生列的用途时，确实值得关注其所带来的数据处理灵活性。衍生列不仅可以提高查询效率，还可以帮助预处理和格式化数据，使得后续分析变得更为高效。通过适当的衍生列，你可以将复杂的计算逻辑提前，进而优化查询性能。

例如，假设你有一个销售数据表，其中包含“销售额”和“成本”两列。可以通过创建一个衍生列“利润”来提前计算利润：

SELECT
    *,
    (销售额 - 成本) AS 利润
FROM
    销售数据

通过创建这样的衍生列，后续的查询只需针对“利润”列进行操作，从而减少了计算的重复性。此外，可以参考Kylin的官方文档，以更深入理解衍生列的最佳实践和使用场景：Apache Kylin Documentation。

这样做不仅提升了计算的便捷性，也能在数据分析时显著提高效率。对于复杂业务场景，合理使用衍生列会是一个很好的选择。

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覆水
10月26日

衍生列在维度建模中非常重要，尤其是对日期、时间字段操作时，提供了简单的转换方式。

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余温： @覆水

在维度建模中，衍生列的灵活性确实提供了许多便利，特别是在处理复杂的数据场景时。关于日期、时间字段的转换，衍生列能够显著简化数据准备流程。例如，可以通过简单的SQL语句实现常见的日期转换：

SELECT 
    order_id,
    customer_id,
    order_date,
    DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS order_month,
    YEAR(order_date) AS order_year
FROM 
    orders;

在这个示例中，使用了DATE_FORMAT和YEAR函数来创建衍生列，以便更清晰地分析订单数据。这种方式使得从原始数据中提取有用的信息变得高效。

此外，考虑到业务需求的多样性，可以结合使用Kylin的衍生列功能和一些ETL工具，如Apache NiFi或Talend。这能够在数据流转的过程中进行更多的转换和处理，进一步提升数据质量和分析效果。

想要深入了解Kylin中的衍生列和维度建模，可以参考以下链接，内容会更为丰富：Apache Kylin Documentation。

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合久
10月29日

虽然文章提到衍生列的设置，但缺少更多代码示例。建议增加如从日期字段提取月份的例子。可以参考Kylin官方文档。

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七旬： @合久

在处理衍生列时，确实可以增加一些实用的代码示例来帮助理解。例如，从日期字段中提取月份的操作，可以使用 Kylin 的 date_format 函数。以下是一个简单的示例，展示如何在 Kylin 的模型中创建一个衍生列来提取日期字段的月份：

SELECT
    date_column,
    date_format(date_column, 'MM') AS month
FROM your_table

上述代码通过 date_format 函数将 date_column 中的日期格式化为月份。这样，可以轻松处理时间序列分析等场景。如果需要更深入的理解，可以参考 Kylin官方文档 中关于衍生列的部分，可能会发现更多的函数和具体用法。

对于复杂的衍生列需求，探索 Kylin 的自定义表达式也很有帮助，例如结合多列或执行条件转换。希望这一补充能够帮助更好地理解 Kylin 中的衍生列部分。

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开不了口
11月02日

很实用的介绍，但是我建议在讲解中加入更多关于何时选择衍生列的示例，例如在复杂分析场景中。

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与世隔绝的鱼： @开不了口

对于衍生列的选择，确实可以通过具体示例来更好地理解其应用场景。在处理复杂分析时，有时我们需要根据已有数据派生出新的字段，以便于进一步分析。例如，假设我们在用户行为分析中，想要计算用户的活跃天数，可以创建一个衍生列来统计每个用户在某段时间内的独立登录天数。

可以使用类似这样的 SQL 语句来实现：

SELECT user_id, COUNT(DISTINCT login_date) AS active_days
FROM user_logins
WHERE login_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY user_id;

在这个例子中，active_days 就是从 user_logins 表中的数据派生出来的一个新列。这种方法在数据建模和复杂的数据分析中非常有用。

另外，在选择衍生列时，可以考虑使用 Kylin 的计算视图，将复杂的计算逻辑集中在一个地方，提高查询性能和易用性。可以参考 Kylin 的官网文档，了解如何创建和使用计算视图：Apache Kylin Documentation。

这类实践能帮助数据分析师在具体场景中更灵活地应对复杂的数据需求。

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韦伟如
11月11日

值得注意的是，衍生列不仅适用于简单的日期操作，还可用于复杂转换，例如文本分割获取特定字符串部分。

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雨界： @韦伟如

在处理衍生列时，的确可以利用其强大的功能来进行更复杂的操作。例如，对于文本分割的需求，可以使用Kylin中的SUBSTRING_INDEX函数来提取特定部分的字符串。这样，我们就能够从一个包含多个部分的字段中，方便地提取出我们所需的内容。

例如，假设我们有一个包含邮箱地址的列，我们想从中提取出用户名部分，可以使用如下的SQL语句：

SELECT SUBSTRING_INDEX(email, '@', 1) AS username
FROM user_data;

这种方法不仅适用于邮箱地址的分割，还可以扩展到其他形式的文本处理，比如处理CSV格式字段，提取特定的元素等。

为了更深入地学习Kylin中的各种衍生列功能，建议查阅官方文档或相关教程，其中概括了许多有用的示例和最佳实践。可以参考Kylin Documentation以获取更多信息与实例。

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太滥情
11月18日

Kylin的‘derived’参数是一个强有力的工具，但使用时应注意性能影响，尤其是处理大量数据时。

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徒留： @太滥情

在使用Kylin的‘derived’参数时，确实要考虑到性能优化。可以通过适当的字段选择和分区策略来减轻对性能的影响。例如，可以在创建模型时，仅选取那些对最终分析最为关键的字段，以减少不必要的数据处理。

SELECT
    user_id,
    SUM(order_amount) AS total_spent
FROM
    orders
WHERE
    order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY
    user_id;

此外，采用适当的缓存策略也可以显著提高查询效率。通过提高缓存命中率，能够减少对底层数据源的访问，从而进一步提升整体性能。

对于大数据量的处理，建议使用分布式计算框架，如Apache Spark，来更高效地处理数据，可能会更加灵活和高效。

有关Kylin中性能优化的更多信息，可以参考Apache Kylin 的官方文档 以获取更多最佳实践和示例。

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负债赌博
11月28日

Kylin的衍生列功能为ETL前处理提供了简便的解决方案，允许在查询时做预处理，提高效率。

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心都： @负债赌博

在Kylin中使用衍生列确实能大幅简化数据的ETL处理流程。通过在模型中配置动态计算的字段，用户可以直接在查询中引入这些字段，而无需在数据源中预处理。这个功能特别适合大规模数据集，使得实时分析变得更加高效。

例如，当需要对销售数据进行季度分析时，可以直接在模型中定义一个衍生列来计算季度销售额：

CASE 
    WHEN MONTH(sale_date) IN (1, 2, 3) THEN 'Q1'
    WHEN MONTH(sale_date) IN (4, 5, 6) THEN 'Q2'
    WHEN MONTH(sale_date) IN (7, 8, 9) THEN 'Q3'
    ELSE 'Q4'
END AS quarter

通过这个衍生列，可以在查询时快速获得季度信息，进一步分析销售趋势。

值得关注的是，Kylin还支持使用多个衍生列组合复杂的数据转化，甚至可以通过自定义函数来增强其灵活性。有关Kylin中的更多高级用法，可以参考以下链接：Apache Kylin Documentation。

在使用衍生列的同时，保持对性能的关注也很重要，确保设计的衍生列不会造成查询负担。实践中多做优化和测试，将会取得更佳的结果。

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韦顺朵
12月08日

文章中简洁介绍了衍生列设置，但可补充更多关于性能优化的建议。

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敏楠： @韦顺朵

对于衍生列的设置，确实可以探讨一些性能优化的策略。考虑到 Kylin 的计算和存储特性，正确配置衍生列的使用可以显著提高查询性能。建议在创建衍生列时，优先考虑以下几个优化方法：

  1. 合理选择数据类型：选择合适的数据类型对于性能至关重要，过大的数据类型会增加存储成本和查询时间。例如，对于日期字段，使用 DATE 类型而不是 STRING 类型会节省空间并加快处理速度。

  2. 预计算衍生列：对于频繁使用的衍生列，可以选择在 ETL 过程中进行预计算，而不是在每次查询时动态计算。这样可以显著减少计算负载。

  3. 避免冗余的衍生列：在设计模型时，尽量避免创建重复的或相似的衍生列。可以考虑合并相似的逻辑，减少存储和维护的复杂性。

  4. 利用 CUBE：使用 CUBE 来进行多维计算，能够在汇总数据时大幅度提升查询性能。通过对衍生列的分析，可以更有效地利用 CUBE。

  5. 代码示例：

    -- 创建衍生列时，使用合适的数据类型
SELECT 
   CAST(order_date AS DATE) AS order_day,
   SUM(order_amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY CAST(order_date AS DATE);

可以参考更深入的优化指南，比如 Apache Kylin 的 官方文档 来获取更多有用的信息和示例。通过实施这些建议，可以显著提高使用衍生列时的查询效率。

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止于心
12月11日

参考示例中只获取年份，类似的操作也可以扩展到提取其他日期部分，如月、日等。

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头发总也长不长： @止于心

在提取日期的过程中，除了获取年份外，确实可以通过类似的方法提取其他部分，如月份和日期。利用 Kylin 的 derived 参数，可以实现更灵活的日期处理。

例如，如果需要提取月份，可以使用如下 SQL 示例：

SELECT 
    EXTRACT(MONTH FROM your_date_column) AS month
FROM 
    your_table

同理，可以提取日期，示例如下：

SELECT 
    EXTRACT(DAY FROM your_date_column) AS day
FROM 
    your_table

通过这种方式，数据分析时就能更加细致地获取想要的结果。针对不同业务需求，结合 Kylin 的强大分析能力，可以实现多种复杂的日期处理方法。

如需进一步了解 Kylin 的日期函数，可以参考官方文档：Apache Kylin Documentation。

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颤动
12月16日

理解'衍生'参数如何在数据建模中简化操作是一项重要技能，可以提升SQL查询的灵活性和可维护性。

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可乐加冰： @颤动

在数据建模中，衍生参数的确是一个很有趣的概念，它们能够帮助简化复杂的SQL查询。通过利用衍生参数，可以在数据查询中直接引用计算结果而无需重复复杂的计算步骤，提升了查询的可读性和可维护性。

例如，假设我们有一个销售数据表，并希望计算每个产品的总销售额与销售数量的比值。可以通过定义衍生参数来简化这一过程，具体示例如下：

SELECT 
    product_id,
    SUM(sales_amount) AS total_sales,
    COUNT(sales_id) AS total_count,
    (SUM(sales_amount) / COUNT(sales_id)) AS average_sales 
FROM 
    sales_data 
GROUP BY 
    product_id;

在这个例子中，average_sales就是一个衍生参数，它使得查询更加简洁，并能够动态响应数据的变化。

对于进一步学习，或许可以参考一些优秀的SQL优化策略或数据建模的书籍，例如《SQL Performance Explained》或相关在线资源SQL Tutorial，帮助更好地理解如何灵活使用衍生参数。

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