kylin 维度优化，Aggregation Group，Joint，Hierachy，Mandatory等解析

众所周知，Apache Kylin 的主要工作就是为源数据构建 N 个维度的 Cube，实现聚合的预计算。理论上而言，构建 N 个维度的 Cube 会生成 2n 个 Cuboid， 如图 1 所示，构建一个 4 个维度（A，B，C, D）的 Cube，需要生成 16 个Cuboid。 随着维度数目的增加，Cuboid 的数量会爆炸式地增长。为了缓解 Cube的构建压力，Apache Kylin 引

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