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在数据仓库中,可以在数学上求和的事实属性称为度量。例如,可以对度量进行总计、平均、以百分比形式使用等。度量是维度模型的核心。通常,在单个查询中检索数千个或数百万个事实行,其中对结果集执行数学方程。   AThere are currently two ways to vote for contestants on “The Voice.”    G

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Dictionary编码:字典编码是将所有此维度下的值构建成一张映射表,从而大大节约存储空间。另外,字典是保持顺序的,这样可以使得在HBase中进行比较查询的时候,依然使用编码后的值,而无须解码。Dictionary的优势是,产生的编码非常紧凑,尤其在维度的值基数小且长度大的情况下,Dictionary编码特别节约空间。由于产生的字典在使用时加载进构建引擎和查询引擎,所以在维度的基数大、长度也大的情况下,容易造成构建引擎或者查询引擎的内存溢出。在Apache Kylin中,字典编码允许的基数上限默认是500万(由其参数“kylin.dictionary.max.cardinality”配置)。 Date编码:将日期类型的数据使用三个字节进行编码,支持从0000-01-01到9999-01-01中的每一个日期。 Time编码:仅支持表示从1970-01-01 00:00:00到 2038-01-19 03:14:07的时间,且Timestamp类型的维度经过编码和反编码之后,会失去毫秒信息,所以说Time编码仅仅支持到秒。但是Time编码的优势是每个维度仅使用四个字节,相比普通的长整数编码节约了一半空间。如果能够接受秒级的时间精度,可以选择Time来编码代表时间的维度。 Integer编码:Integer编码适合于对int或bigint类型的值进行编码,它无须额外存储,同时可以支持很大的基数。使用时需要提供一个额外的参数“Length”来代表需要多少个字节。“Length”的长度为1~8。如果用来编码int32类型的整数,可以将“Length”设为“4”;如果用来编int64类型的整数,可以将“Length”设为“8”。在多数情况下,如果我们知道一个整数类型维度的可能值都很小,那么就能使用“Length”为“2”甚至是“1”的int编码来存储,这能够有效避免存储空间的浪费。 Fixed_length编码:该编码需要提供一个额外的参数“Length”来代表需要多少个字节。对于基数大、长度也大的维度来说,使用Dict可能不能正常执行,于是可以采用一段固定长度的字节来存储代表维度值的字节数组,该数组为字符串形式的维度值的UTF-8字节。如果维度值的长度大于预设的Length,那么超出的部分将会被截断。此编码方式其实只是将原始值截断或补齐成相同长度的一组字节,没有额外的转换,所以空间效率较差,通常只是一种权宜手段。    F ?   L

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事实表的数据不是按时间增长的; 事实表的数据比较小或更新频率很低,全量构建不会造成太大的存储空间浪费。   B

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过滤(Filter)条件是指,如果想把一些记录忽略掉,那么这里可以设置一个过滤条件。Apache Kylin在向Hive请求源数据的时候,会带上此过滤条件。如图2-8所示,会只保留金额(price)大于0的记录。   A

step3、下载SPARK   铮?C

减小了事实表的大小; 便于维度的管理和维护,增加、删除和修改维度的属性时,不必对事实表的大量记录进行改动; 维度表可以为多个事实表同时使用,减少重复工作。    N 嘉善夜篮商贸有限公司亚博体育官网-亚博体育平台官网   J

6、再执行SQL查询,获取结果   D    I

半个世纪以前,图像识别就已经是一个火热的研究课题。   S   D

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图2-29所示为提交刷新的请求页面,用户需要在下拉列表中选择一个时间区间。 铮? R 绍兴靥此传媒广告有限公司亚博体育官网-亚博体育平台官网

在Apache Kylin一条查询的执行过程主要分成四个部分:词法分析、逻辑执行计划、物理执行计划和执行。以如下SQL语句为例: ?  X

  铮?W而Segment Dictionary虽然也是用于精确计算 COUNT DISTINCT的字典,但与Global Dictionary不同的是,它是基于一个segment的值构建的,因此不支持跨segments的汇总计算。如果你的cube不是分区的或者能保证你的所有SQL按照partition column进行group by, 那么最好使用Segment Dictionary而不是Global Dictionary,这样可以避免单个字典过大的问题。   T

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   B在未来,Apache Kylin还有可能为特定场景、特定类型的维度量身定制特别的编码方式,如在很多行业,身份证号码可能是一个重要的维度。但是身份证号码由于其特殊性而不能使用整数类型的编码(身份证号码的最后一位可能是X),其高基数的特点也决定了其不能使用Dict编码,在目前的版本中只能使用Fixed_length编码,但显然Fixed_length不能充分利用身份证号码中大部分字节是数字的特性来进行深度编码,因此存在一定程度的存储空间的浪费。   E

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