1.3.3 工作原理

Apache Kylin的工作原理就是对数据模型做Cube预计算，并利用计算的结果加速查询。过程如下：

（1）指定数据模型，定义维度和度量。

（2）预计算Cube，计算所有Cuboid并将其保存为物化视图。

（3）执行查询时，读取Cuboid，进行加工运算产生查询结果。

由于Kylin的查询过程不会扫描原始记录，而是通过预计算预先完成表的关联、聚合等复杂运算，并利用预计算的结果来执行查询，因此其速度相比非预计算的查询技术一般要快一个到两个数量级。并且在超大数据集上其优势更明显。当数据集达到千亿乃至万亿级别时，Kylin的速度甚至可以超越其他非预计算技术1000倍以上。