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Kylin的預計算模式是通過在數據源中構建多維數據模型來實現的。在預處理階段，Kylin會基于用戶定義的數據模型和聚合指標，對原始數據進行預計算并生成一個多維數據模型，存儲在Hadoop集群中的HBase或者Parquet格式的數據表中。
這個多維數據模型包含了各種維度和度量，并根據事先定義好的聚合規則進行計算，以便在用戶查詢時能夠快速提供結果。在用戶發起查詢時，Kylin會根據查詢條件和數據模型中的預計算結果，直接從已計算好的數據中獲取目標結果，而不需要再次對原始數據進行復雜的計算操作。
這種預計算模式能夠顯著提高查詢性能，尤其在對大規模數據進行多維分析時效果更為明顯。同時，Kylin還支持增量更新和動態擴展數據模型，以應對數據量逐漸增大或數據結構發生變化的情況。
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