Hello，多维数据分析！

前阵子，朋友送了我一本多维数据分析的工具书。今天打算当个伪数据分析师跟大家分享一下学习心得。

提到数据分析和应用的行家，就不得不提阿里巴巴。它从电子商务起家，逐渐发展成为信息技术（IT）公司，到现在演进成为数据技术（DT）公司。无疑，阿里是成功的。

数据是新能源，有了阿里的前车之鉴，无数的企业都认知到数据的重要性。大家纷纷加快推进数字化转型，同时数据中台项目也借助中台战略遍地开花，真是无中台，不企业。

数据库的应用类型

先交代一些基础概念，数据库的主要应用类型分为两类，OLTP和OLAP。随着大数据技术的发展，混合场景（HTAP）也成了一种主流特征。

• OLTP：联机交易处理（Online Transaction Processing）

  
  

  交易，就是做业务。比如一家汽车4S店，客户买车就是交易，数据库会记录交易的客户买了哪款车型，还包括交易的时间、金额，以及车的颜色和配置。OLTP的主要特征是，数据增、删、改比较频繁，数据以行的格式存储。

  
  

• OLAP：联机分析处理（Online Analytical Processing）
  

  
  

  一家汽车4S连锁企业，或汽车生产厂商，在全国各地有很多家4S店，如果想进行经营决策，就需要结合历史交易数据进行整体数据分析，比如，某季度，不同车型在不同城市的销售情况，哪款车型卖的最好，什么颜色的车最受欢迎等。OLAP的主要特征是，通常有配套的数据模型，以统计分析为主，数据以列的格式存储。

  
  

• HTAP：混合模式处理（Hybrid Transaction Analytical Processing）

  
  

  随着技术的发展，在之前学习SequoiaDB的时候，看到了HTAP这个概念，就是一个产品和架构可以同时支撑OLTP和OLAP场景。传统的商业数据库Oracle和DB2在当前版本中，也都提供了行列混存的模式，需要创建数据表的时候声明以列的形式存储。但我感觉他们这种玩法，前景已然黯淡。

把刚才的这套理论，搬到产品数量更多，交易频次更高的环境中，就会发现传统的架构支撑乏力。所以，在互联网系统架构演进过程中，交易层面需要基于分库分表和读写分离化解，分析领域就只能是分布式和MPP的大数据架构进行支撑了。

多维立方体，属于你的数据魔方

今天不是要讨论行式和列式数据库的技术，而是分享OLAP数据应用中的一个细分领域，多维数据分析。

说到多维数据分析，就会提到立方体，专业术语叫Cube，就是把多个维度数据和度量指标存放在一个数据立方体中。比如时间，机构，产品是维度，销售数量和金额是度量。

我对Cube最初的认知，源于工作早期使用Cognos的经验。Cognos给我最好的体验就是，可以通过鼠标拖拽自由组合自己想要的维度进行分析，还能下钻。

Cognos后来被IBM收购，想想那个时候厂商的竞争，就是你有的，我也要有。在这之前，Oracle收购了Hyperion ESSBASE，这两个都是曾经的企业级多维数据存储分析产品，一切为了对标。

随着技术的发展，产品更新迭代，如今大数据时代，对于OLAP又有了有两个细分概念。

• MOLAP：Multidimesional OLAP，基于多维数据的立方体，以Kylin为代表

• ROLAP：Relational OLAP  ，基于关系型的宽表，以Druid为代表

Kylin的是什么？

Kylin，全称Apache Kylin，一种MOLAP的数据分析引擎。特别值得一提的是，这是由中国人主导开发的Apache基金会顶级开源项目，最早脱胎于eBay中国研发中心。

去年，跟Kyligence（Kylin的商业支持公司）做过一次技术交流，当时收获并不是很大。后来，无意间看了他们出的一本书，才对Kylin有了比较深入的了解。

时代就是这样，互联网公司是科技浪潮中的弄潮儿，遇到的问题有可能是现有产品无法解决的，又或者是现有方案成本高昂。不过，互联网企业往往都有很强的技术研发能力，自研也就顺理成章。

当年，eBay使用的传统数据仓库和商业智能平台出现“瓶颈”，而当时Hadoop平台虽然可以批量处理大规模数据，但无法提供高效的数据交互分析。

于是，Kylin被eBay孵化了！

Kylin的定位

Kylin就是一个BI on Hadoop大数据解决方案，提供多维数据分析（MOLAP）的秒级响应。目前国内美团和小米等互联网公司都在使用Kylin。

总结一些我对Kylin体系和模块的理解：

数据源和模型：主要支持Hive，RDBMS和Kafka，但只支持星型模型。

构建引擎：早期支持MapReduce计算引擎，新版本支持Spark计算引擎。除了全量构建外，对基于时间的分区特性，支持增量构建。简单说就是，支持批流一体化的Lambda架构。

存储引擎：构建好的Cube以Key-Value的形式存储在HBase中，通过优化Rowkey加速查询。每一种维度的排列组合计算结果被保存为一个物化视图，叫Cuboid。

优化算法：Cube本身就是用空间换时间，但也会根据算法，剪枝优化掉一些多余的Cuboid，寻求平衡。

访问接口：支持标准SQL接口，可以对接Tableau和Zeppelin等BI工具。SQL通过查询引擎，可以被路由到对应的Cuboid上。

当下，也听到了业界的另一种声音，因为列式数据库的优势，可以承载更多的分析查询，会降低了对于Cube的需求，我个人对这个看法持保留意见。

虽然MPP和列式存储提高了计算和存储的速度，但并没有改变查询本身的复杂度，也没有改变查询时间随数据量增长而增长的事实。

还好，Kylin可以无缝集成Cognos BI，而仅仅替换掉Cognos Power Cube，这样可以在保留用户使用习惯的同时，提升多维分析的性能和用户体验。

让决策的速度配得上你的激情

在数据分析世界里，套路就是常规报表，按既定的维度展开，汇总。

已知的叫套路，未知的才叫挖掘。有些销售线索，不同维度间的关联性分析，可能需要业务运营人员和数据分析师的一些创意。找到一些隐性相关性，说不定就是一个被忽视掉的利润增长点。

如果可以提供足够快速的数据分析能力，支持业务分析，也是对业务的一种赋能。这样，分析人员可以花更多的时间和精力在模型构建上，而不是等待查询结果。

今天，希望你看完这篇文章后，知道当下这个多维的数据世界中，你能遇见的最好的样子。也希望能给正在从事数据分析的你，一个选择的权利，而不是每一次无奈的等待，消耗掉你的激情。

请记住，大数据时代，你期待的多维分析依然是秒级响应！