申请/专利权人：中电福富信息科技有限公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117873382A

主分类号：G06F3/06

分类号：G06F3/06;G06F16/25;G06F16/28;G06F16/22;G06F16/182;G06F16/242;G06F16/2453

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开一种基于Kylin逐层算法的Cube存储优化方法，Cube模型设计时通过指定跳跃层数，在预计算时据此进行层级裁剪，当跳跃层数N时，预计算cuboid数量约降为原来的1N+1，大幅降低预计算结果数据量，实现存储空间优化。Cube构建时通过层级裁剪策略过滤无需预计算的cuboid，降低预计算cuboid数量，并利用逐层算法低维可从高维获取的特性，提升预计算速度。多维分析查询时，采用最近层级依赖原则，选择与当前查询语句涉及的模型中相应的cuboid最贴近且维度更高的cuboid进行二次计算，提升查询性能，满足业务多维分析的要求。本发明通过合理的减少预计算的cuboid，降低预计算结果所占用的存储空间。

主权项：1.一种基于Kylin逐层算法的Cube存储优化方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤1，Cube配置：获取Hive事实表和维度表信息进行Cube配置，在创建Cube的基础模型的基础上新建Cube配置基本信息，并在高级配置中指定跳跃层数，自动计算cube的所有cuboid、直接依赖的更高维度cuboid以及标识是否需要预计算；步骤2，Cube构建：扫描数据源得到Cube的元数据以创建扁平化的中间表，并计算所有维度的cuboid；再从元数据库中读取并过滤需要预计算的cuboid依赖关系，从高维到低维逐步完成计算并将结果保存到HDFS中；步骤3，多维度查询：获取一个多维分析查询SQL，Kylin查询引擎通过查询语句中的维度和指标信息确定查询涉及的cuboid；根据最近层级依赖原则找到cuboid依赖的更高维度的且已完成预计算的上级cuboid，并进行二次计算返回查询结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中电福富信息科技有限公司 一种基于Kylin逐层算法的Cube存储优化方法

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