大数据BI分析之三招提速 OLAP 数据刷新

大数据 OLAP 技术实现了海量数据的在线交互式分析，但在海量数据场景下，当源数据发生变动时，OLAP 系统数据的全量刷新，往往需要很长的刷新时间，同时耗费大量计算资源。如何在给定的 ETL 时间窗口内尽快刷新 OLAP 系统的数据，保障业务能够查询分析最新数据？

Kyligence 通过多种 Cube 增量刷新策略，在保障高并发、高性能查询服务的同时，将数据的刷新时间缩短至分钟级。今天将为大家简要介绍一下 3 种数据增量刷新方式和 Cube 分区。

1  按时间/日期

Kyligence 支持按日期/时间列的数据增量刷新，将最近1 周/ 1 天/ 1 小时，甚至任意时间段内的数据增量刷新进入 Cube。如果您的数据中包含有时间戳字段，比如交易日期、更新日期等，我们建议您使用该字段进行 Cube 数据的增量刷新。每次向Kyligence 提交数据刷新任务时（对应着 Kyligence Cube 构建任务），需要同时提交一个时间区间，这个任务会在 Cube 中生成一个新的 Segment （即数据文件块），正常情况下这些 Segment 的时间区间会形成一个连续不重叠的时间轴，如下图所示：

提示：在实际存储时，Kyligence Enterprise 会将每个 Segment 的时间区间值转换为 Long 类型的数值，因此时间轴实际上是一个 Long 类型的连续数值区间。

对于不会更改的数据，如用户网页浏览记录，这些数据在数据源产生后就不会发生更改，因此每次刷新时仅需将新数据增量刷新进入 Cube (对应 Kyligence 系统提交新的 Cube 构建任务)；而对于可能发生更改的数据，比如销售订单，需要留意在提交新数据增量刷新任务的同时，还需要根据发生了更改的数据，对已经构建成功的历史 Segment 进行刷新。

另外，为了避免 Cube 中 Segment 过多，数据文件块过于碎片化从而导致查询性能变慢，我们建议定期对数据不再发生更改的 Segment 进行合并，从而优化存储空间和查询性能。

2 按文件

Kyligence 也支持按文件进行数据增量刷新，以文件为单位将其中的数据增量刷新进入 Cube。如果您的新数据是按批次以若干个文件形式更新至源系统，那么就可能适用 Kyilgence 按文件的增量数据刷新。

对于按文件的增量刷新，Kyligence 会将以每个小时为单位，对每个小时的 N 个批次数据文件进行处理，其中 N 为文件编号。因此，在提交数据刷新任务时，Segment 区间的起始或截止将由日期/小时与文件编号拼接而成，其对应的 Segment 区间序列如下图所示：

3 自定义

大部分情形下，我们推荐您尽可能使用日期/时间列来进行 Cube 数据的增量刷新。但某些场景下，数据并不一定都包含日期/时间列，或者新数据并不能够通过日期/时间列来识别，比如自增型数据编号（类似流式数据的 offset ），财务期间（比如201901，201913等），或者日期 + 数据更新批次号的组合。

因此 Kyligence Enterprise 支持自定义增量刷新，您可以在系统中自定义特定的 Cube 增量构建方法，以满足特定的数据增量刷新需求。您可以实现自定义增量刷新的逻辑，将 Kyligence Cube Segment 区间（Long 类型的数值区间）映射至时间轴区间，并在提交 Cube 构建任务时实现该区间值至数据筛选条件的自定义映射，如下图显示：

另外对于使用Cube 分区，Kyligence 可以实现将结构相同但数据不同的 Cube 统一管理，而无需创建多个 Cube，Cube 数据刷新可以按特定分区进行。比如某个分析主题的 Cube 可以按省份或组织机构设定 Cube 分区，特定省份或组织机构的数据准备完成后，即可刷新 Cube，而无需等待所有省份或组织机构数据准备完成。如下图所示：

同时，每一个分区的数据刷新不仅可以全量刷新，还可以搭配按日期/时间方式，进行增量刷新，以周/天/小时为单位将新增数据构建进入 Cube 中。

总结

通过多种增量刷新策略，Kyligence 在保障高并发、高性能查询服务的同时，避免了海量数据全量刷新带来的时间与计算资源成本，大大缩短了数据刷新时间，保障数据尽快能够服务于业务查询。

更多使用细节，请点击下载用户手册 。