众所周知，Apache Kylin 的主要工作就是为源数据构建 N 个维度的 Cube，实现聚合的预计算。理论上而言，构建 N 个维度的 Cube 会生成 2N 个 Cuboid， 如图 1 所示，构建一个 4 个维度（A，B，C, D）的 Cube，需要生成 16 个Cuboid。

（图1）

随着维度数目的增加 Cuboid 的数量会爆炸式地增长，不仅占用大量的存储空间还会延长 Cube 的构建时间。为了缓解 Cube 的构建压力，减少生成的 Cuboid 数目，Apache Kylin 引入了一系列的高级设置，帮助用户筛选出真正需要的 Cuboid。这些高级设置包括聚合组（Aggregation Group）、联合维度（Joint Dimension）、层级维度（Hierarchy Dimension）和必要维度（Mandatory Dimension）等。

本文将着重介绍层级维度（Hierarchy Dimension）的实现原理与适用的场景实例。

层级维度

用户选择的维度中常常会出现具有层级关系的维度。例如对于国家（country）、省份（province）和城市（city）这三个维度，从上而下来说国家／省份／城市之间分别是一对多的关系。也就是说，用户对于这三个维度的查询可以归类为以下三类:

1. group by country

2. group by country, province（等同于group by province）

3. group by country, province, city（等同于 group by country, city 或者group by city）

以图 2 所示的 Cube 为例，假设维度 A 代表国家，维度 B 代表省份，维度 C 代表城市，那么ABC 三个维度可以被设置为层级维度，生成的Cube 如图 2 所示。

（图2）

例如，Cuboid [A,C,D]=Cuboid[A, B, C, D]，Cuboid[B, D]=Cuboid[A, B, D]，因而 Cuboid[A, C, D] 和 Cuboid[B, D] 就不必重复存储。

图 3 展示了 Kylin 按照前文的方法将冗余的Cuboid 剪枝从而形成图 2 的 Cube 结构，Cuboid 数目从 16 减小到 8。

（图3）

应用实例

假设一个交易数据的 Cube，它具有很多普通的维度，像是交易的城市 city，交易的省 province，交易的国家 country， 和支付类型 pay_type等。分析师可以通过按照交易城市、交易省份、交易国家和支付类型来聚合，获取不同层级的地理位置消费者的支付偏好。在上述的实例中，建议在已有的聚合组中建立一组层级维度（国家country／省province／城市city），包含的维度和组合方式如图 4：

（图4）

聚合组：[country, province, city，pay_type]

层级维度： [country, province, city]

Case 1 当分析师想从城市维度获取消费偏好时：

SELECT city, pay_type, count(*) FROM table GROUP BY city, pay_type 则它将从 Cuboid [country, province, city, pay_type] 中获取数据。

Case 2 当分析师想从省级维度获取消费偏好时：

SELECT province, pay_type, count(*) FROM table GROUP BY province, pay_type则它将从Cuboid [country, province, pay_type] 中获取数据。

Case 3 当分析师想从国家维度获取消费偏好时：

SELECT country, pay_type, count(*) FROM table GROUP BY country, pay_type则它将从Cuboid [country, pay_type] 中获取数据。

Case 4 如果分析师想获取不同粒度地理维度的聚合结果时：

无一例外都可以由图 3 中的 cuboid 提供数据 。

例如，SELECT country, city, count(*) FROM table GROUP BY country, city 则它将从 Cuboid [country, province, city] 中获取数据。