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kylin 4.0查询数据，需要指定 cube吗？

潮汐 已关注
10月20日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 256 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

根据 Apache Kylin 的官方文档，从 4.0 版本开始，Kylin 支持两种模式：实时模式（Realtime OLAP）和批量模式（Batch OLAP）。在这两种模式下，用户查询数据时不再需要指定特定的 cube。

在以前的版本中，你需要知道要查询数据的具体 cube 名称。但在 4.0 版本中，Kylin 进行了一些变化，提供了一个全局的视图，允许用户直接对整个数据库进行 SQL 查询，而不需要指定特定的 cube。

这意味着，在编写 SQL 查询时，你只需要关注你想要查询的数据，而不是在哪个 cube 中查询数据。

请注意，尽管不需要在查询中指定 cube，但在设计和构建数据模型（创建 cube）时，还需要明确指定你的数据如何存储和处理。这是在后端完成的，对于用户的 SQL 查询没有直接的影响。

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20条评论
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容容
10月22日

Kylin 4.0的新特性极大简化了SQL查询流程，让用户更专注于数据本身。

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从未： @容容

在使用 Kylin 4.0 进行 SQL 查询时，简化的查询流程确实使得数据分析变得更加高效。不过，关于是否需要指定 cube 这一问题，值得进一步思考。虽然新特性带来了方便，但在某些复杂查询的场景下，指定 cube 仍然具有重要意义，尤其是在处理数据量大且多维度的情况下，可以提高查询性能。

例如，在查询数据时，可以使用以下 SQL 示例，这里展示了如何通过指定 cube 获取更精准的结果：

SELECT SUM(sales)
FROM my_cube
WHERE country = 'China' 
  AND product = 'Laptop'
GROUP BY month;

在这个示例中，明确指定了 my_cube，这能够帮助 Kylin 更快地定位所需的数据，从而减少查询时间。

对于希望进一步了解 Kylin 4.0 查询优化的用户，不妨浏览 Apache Kylin 官方文档 ，其中包含了大量关于 cube 管理和性能优化的实用建议。

11月14日 回复 举报
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空誓
10月23日

不需要指定cube，这让数据查询更灵活，尤其是在实时数据分析中，减少出错的可能。

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夏末微凉： @空誓

对于不需要指定 Cube 的观点，这在实际应用中确实提升了查询的灵活性和便利性，尤其是在需频繁分析实时数据时。例如，如果我的数据集包含用户行为日志，只需编写以下简单的 SQL 查询即可，而无需先定义 Cube：

SELECT
    user_id,
    COUNT(*) AS event_count,
    DATE(event_time) AS date
FROM
    user_events
WHERE
    event_time >= NOW() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY
    user_id, DATE(event_time)
ORDER BY
    date DESC;

这种方式可以更快地获取 insights，而无需担心 Cube 的定义可能带来的约束。同时，保持数据模型的灵活性，为后续的需求变化或数据源的扩展提供了支持。如果需要更详细的使用方法，可以参考 Kylin 官方文档。

在处理实时数据分析时，建议也关注数据源的可用性和性能，确保 查询的效率达到预期，从而避免因数据延迟带来的误差。

11月14日 回复 举报
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韦正闵
10月27日

以前需要明确指定cube，使用门槛较高。现在只要会写SQL就能利用Kylin，这是个显著的进步。

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一样倔强： @韦正闵

这个变化确实使得Kylin的使用体验大为改善。以前需要手动指定cube，使得入门门槛较高，而现在只需掌握基本的SQL语法即可进行查询，这是对开发者非常友好的改进。

例如，假如我们有一个包含销售数据的表sales，可以直接用如下的SQL查询获取某个时间段内的销售总额：

SELECT SUM(sale_amount) AS total_sales
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

这段代码不需要涉及到cube的详细配置，简化了操作流程，让更多用户能够迅速上手并分析数据。

当然，要进一步挖掘Kylin的强大功能，可以参考官方文档，了解如何利用数据建模来提升查询效率。可以访问Apache Kylin Documentation获取更多信息和最佳实践。

希望在后续使用中，大家能不断探索Kylin的各项特性，充分发挥其在大数据分析中的优势。

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冷瞳灬
11月02日

建议提供更多SQL查询的实际示例，尤其是结合用户案例，这样能帮助新人更好理解新特性。

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尘封： @冷瞳灬

在讨论Kylin 4.0的使用时，确实推荐提供更多SQL查询的实际示例，特别是结合真实用户案例，这样能让大家更直观地理解如何利用Kylin的强大功能。

例如，在查询Cube数据时，可以使用如下的SQL语句：

SELECT SUM(sales) AS total_sales, product
FROM sales_cube
WHERE date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31'
GROUP BY product;

这个示例展示了如何从特定的Cube（在此例中为sales_cube）中提取汇总数据。通过制定合适的筛选条件，可以精准地获取所需的信息。

另外，也可以参考Kylin的官方文档，里面有丰富的示例和使用指南，特别是新特性方面的内容：Apache Kylin Documentation。这样的资源能加深对Kylin的理解，并帮助在实际工作中更高效地使用它。

11月14日 回复 举报
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韦泽春
11月11日

对于实时OLAP需求，Kylin 4.0的全局视图非常有用，减少了繁复设置，数据建模时需要谨慎规划。

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-▲　浅袖： @韦泽春

对于Kylin 4.0的全局视图功能，确实能显著提升实时OLAP的使用体验。在数据建模阶段，合理规划是关键，这样才能发挥Kylin的优势。例如，可以通过定义合适的cube来优化查询性能，让用户在查询数据时不再为复杂的设置而烦恼。

在使用Kylin 4.0进行查询时，通常需要指明使用哪个cube。例如，以下是一个简单的查询示例：

SELECT COUNT(*) 
FROM my_cube 
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

这里的my_cube就是我们要指定的cube，通过这样的方式，能更高效地提取所需数据。同时，提现一个重要的点是，合理设计维度和度量可以进一步提升查询性能。

建议关注Kylin的文档，了解更多关于cube设计和全局视图的应用，以便在后续的数据分析中更加得心应手。可以访问 Apache Kylin Documentation 以获取更多详细信息。

11月10日 回复 举报
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念之
11月16日

文中提到的特性在大数据处理上非常关键，Kylin让SQL在海量数据中更加高效。

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醉生： @念之

在处理大规模数据集时，Kylin 的 Cube 是一个不可或缺的部分。通过预计算的方式，Cube 能够显著加快查询速度。在执行查询时，若未指定 Cube，系统会尝试使用默认的 Cube，可能会导致效率降低。因此，建议在查询时明确指定所需的 Cube，以确保获取最佳性能。

例如，你可以通过以下方式进行查询：

SELECT SUM(sales) 
FROM sales_cube 
WHERE product_line = 'Electronics' 
GROUP BY region;

在这个查询中，sales_cube 就是指定的 Cube，确保了对销售数据的高效计算。此外，可以利用 Kylin 的 REST API 来列出所有可用的 Cube，以便选择最适合的：

  1. GET /kylin/api/cubes

有关 Kylin 的更多使用技巧与最佳实践，可以参考官方文档 Apache Kylin Documentation。

11月13日 回复 举报
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隐隐作痛
11月18日

如果有进一步的优化技巧，比如如何提高查询性能的建议，将更为完善。

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枷锁： @隐隐作痛

对于提升Kylin 4.0查询性能的探讨，确实可以考虑多种优化手段。例如，适当的使用cube是关键之一，但是不仅限于此。我们可以进一步探索以下几种方法来改善查询性能：

  1. 合理设计cube维度：确保cube的维度设计符合业务需求，过多的维度会导致cube膨胀，查询也会相应变慢。比如，可以通过以下SQL语句来检查cube的维度：

    SELECT count(*) 
FROM YOUR_CUBE_TABLE 
GROUP BY dimension1, dimension2;

  2. 使用合适的预聚合策略：在构建cube时，选择合适的预聚合，可以帮助大幅度提高查询效率。例如：

    CREATE CUBE your_cube_name 
DIMENSION dimension1, dimension2 
MEASURE SUM(measure_field) 
REFRESH INTERVAL '1 hour';

  3. 索引优化：合理创建索引，避免全表扫描，通过添加索引可以加速查找和过滤操作。

  4. 查询时间段映射：如果你的数据在特定时间段内查询频率更高，可以为这些时间段创建独立的cube。

  5. 查询时利用FILTER：在查询中加上合适的FILTER条件，能够减少返回的数据量，从而加快响应速度。

    SELECT * 
FROM your_cube 
WHERE date_col BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

结合这些技巧，不仅可以提升查询性能，还能在实际应用中带来更优化的体验。可以参考更多的实用技巧和案例例如Apache Kylin官方文档来获得更详细的信息。

11月12日 回复 举报
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韦苗
11月21日

这个变更提高了数据分析的易用性，不再纠结于背后复杂的cube选择，非常人性化的更新。

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风掠： @韦苗

对于不需要指定 cube 的变化，确实让数据查询变得更加直接和流畅。以前在选择 cube 时，往往需要进行多个步骤，不仅需要了解每个 cube 的细节，还要考虑数据的展示方式。现在这种简化流程的设计，极大提升了用户体验，尤其是对于不太熟悉 Kylin 的新手。

举个例子，如果要查询某个特定维度的数据，之前可能需要手动选择合适的 cube，现在只需调用简单的 SQL 语句，例如：

SELECT SUM(sales) FROM your_table WHERE product_id = '1234';

省去了复杂的选择过程，使得数据分析成为一种更为高效和直观的工作。函数接口的设计也可以参考 Apache Kylin 的官方文档，里面有更详细的示例和最佳实践，网址是 Apache Kylin Documentation。这种变化真的很人性化，期待未来在使用上的更多优化。

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轻烟袅袅
11月26日

虽然新版本不要求指定cube，但后端cube设计仍然需要精细化，这方面的文档建议再详细些。

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海上追风： @轻烟袅袅

在Kylin 4.0中，虽然不再强制要求指定cube，但在实际应用中，cube的设计仍然对查询性能影响巨大。细化后端cube设计，能确保在复杂查询场景中获得更优的性能表现，特别是在大数据量的情况下。

例如，合理使用维度和度量可以显著提高查询效率。若在一个大数据集上进行查询，可以通过创建适当的cube进行数据预聚合。这样，即使不明显指定cube，系统也能有效利用预计算结果。下面是一个示例：

SELECT SUM(sales) AS total_sales, product_id 
FROM sales_data 
WHERE sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' 
GROUP BY product_id

在这个查询中，如果事先为sales_data设计了有效的cube，结果的返回速度会显著加快。建议关注相关的最佳实践文档，比如Kylin的官方文档中的cube设计部分，可以帮助深入理解如何优化cube的创建和使用，达到更佳的查询效果。

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潜移
11月27日

可参考Kylin官方文档获取更多详细信息，与4.0新特性对比直接体验到变化。

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文清姐姐： @潜移

在查询 Kylin 4.0 数据时，指定 cube 通常是必要的，因为 Kylin 的查询框架依赖于预构建的 cube 来高效获取数据。了解 cube 的结构和特性将有助于提升查询性能。

例如，可以使用以下 SQL 查询示例来指定您的 cube：

SELECT *
FROM your_cube_name
WHERE your_conditions
LIMIT 100;

这样，不仅能确保查询的快速响应，还能利用 Kylin 强大的 OLAP 查询能力。同时，了解 Kylin 4.0 的新特性，比如支持多种 SQL 扩展和更多的查询优化选项，也是十分重要的。推荐查看 Kylin 官方文档 来深入了解与之前版本的对比，体验到的变化可能对数据分析工作带来显著提升。

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