本文參考斯坦福著名**：implementing data cubes efficiently。
在kylin（麒麟）中，有一項關鍵技術叫做預計算：簡單的說，我們預先計算出使用者可能查詢的結果，每一種可能我們稱之為乙個cuboid，所有的cuboid組合起來叫乙個cube。我們把cube儲存起來，當使用者需要查詢資料的時候，就不用查詢原始資料表，直接查詢cube就能得到想要的資料，這是讓kylin能在秒級甚至亞秒級查詢億級以上的資料保證。
乙個原始表n個dimension（維度），理論上就有2^n個cuboid
所以，存在乙個問題，乙個原始表的維度可能很多，我們不可能將所有的可能都儲存起來，這將極大的耗費資源，為此我們需要將需要的cuboid建立出來，優化kylin系統
在這裡介紹乙個概念：rollup
在tcp-d 資料庫中有三個屬性（dimension）：part，supplier，customer和measure：total sales。我們有八種可能聚合這些屬性.
1、part，supplier，customer（6m，600萬行）
2、part，supplier（0.8m）
3、part，customer（6m）
4、supplier，customer（6m）
5、part（0.2m）
6、supplier（0.1m）
7、customer（0.1m）
8、none（1）
**中定義了乙個符號 q1 =我們選擇構建哪個cuboid的依據是我們構建了這個cuboid後所帶來的查詢效益（benefit），這裡我們判斷的依據是查詢表減少的行數，或者花銷（cost）減少的量。
**中使用貪心演算法對cuboid進行選擇，例子如下：
每乙個數代表查詢這個cuboid的花銷（cost）
base view a是一定要構建的，假設我們要選擇構建三個cuboid的，那接下來選擇那個呢？
我們分別計算構建 b c d e f g h的效益，如下：
這就是kylin所使用的選擇構建物化檢視的演算法
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