Apache Kylin 是一個為超大規模數據設計的、開源的、分布式的分析引擎，旨在提供 Hadoop/Spark 之上的 SQL 查詢接口及多維在線分析（OLAP）能力。以下是關于如何優化 Kylin 數據庫存儲的相關信息：
Kylin 數據庫存儲優化方法
- 使用 JuiceFS：JuiceFS 是一個面向云原生環境設計的分布式文件系統，完全兼容 POSIX 和 HDFS，適用于大數據、機器學習訓練、Kubernetes 共享存儲、海量數據歸檔管理場景。
- 數據建模優化：優化數據模型，包括合理設計維度表和事實表，減少冗余字段，避免多余的關聯等。
- 調整 Kylin 配置：調整 Kylin 的配置參數，如調整內存分配、并發查詢數、并行度等，以提高查詢性能。
- 建立索引：在 Kylin 中建立合適的索引，可以加快查詢速度。
- 數據分區和分桶：對數據進行分區和分桶，可以減少查詢數據量，提高查詢性能。
- 定期優化 Cube：定期對 Cube 進行優化，包括重新構建 Cube、合并小文件等操作，以提高查詢性能。
- 使用緩存：Kylin 支持緩存機制，可以將熱點數據緩存到內存中，減少查詢時間。
- 數據清洗和壓縮：對數據進行清洗和壓縮，可以減少數據量，提高查詢性能。
- 使用預聚合表：對需要頻繁查詢的數據可以通過預聚合表來提前計算好結果，避免每次查詢都進行復雜計算。
Kylin 數據庫存儲優化技術
- 列式存儲和字典編碼：Kylin 使用列式存儲和字典編碼技術來優化存儲空間，并且支持不同的數據壓縮算法，如 LＺ４、Snappy 等。
- 數據壓縮算法：利用 Kylin 的字典編碼功能、列式存儲、壓縮算法和數據分區功能，可以實現大數據的壓縮存儲。
Kylin 數據庫存儲優化實踐案例
- 末端物流場景優化：在末端物流場景下，通過優化 Kylin 的存儲性能和查詢性能，實現了亞秒級的查詢響應和低于 500% 的存儲膨脹率，節省了約 3 倍的磁盤資源。
Kylin 數據庫存儲優化效果
- 性能提升：通過上述優化措施，可以有效地提升 Kylin 數據庫的查詢性能和存儲效率，滿足大規模數據分析的需求。
通過上述方法和技術，可以有效地優化 Kylin 數據庫的存儲性能，提高數據查詢和處理的效率。
