1.5　Apache Kylin的主要特点

Apache Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大数据集、秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。

1.5.1　标准SQL接口

Apache Kylin以标准SQL作为对外服务的主要接口。因为SQL是绝大多数分析人员最熟悉的工具，同时也是大多数应用程序使用的编程接口。尽管Kylin内部以Cube技术为核心，对外却没有选用MDX（MultiDimensional eXpressions）作为接口。虽然MDX作为OLAP查询语言，从学术上来说，它是更加适合Kylin的选择，然而实践表明，SQL简单易用，代表了绝大多数用户的第一需求，这也是Kylin能够快速推广的一个关键。

SQL需要以关系模型作为支撑。Kylin使用的查询模型是数据源中的关系模型表，一般而言，也就是指Hive表。终端用户只需要像原来查询Hive表一样编写SQL，就可以无缝地切换到Kylin，几乎不需要额外的学习，甚至原本的Hive查询也因为与SQL同源，大多都无须修改就能直接在Kylin上运行。

Apache Kylin在将来也可能会推出MDX接口。事实上已经有方法可以通过MDX转SQL的工具，让Kylin也能支持MDX。

1.5.2　支持超大数据集

Apache Kylin对大数据的支撑能力可能是目前所有技术中最为领先的。早在2015年eBay的生产环境中Kylin就能支持百亿记录的秒级查询，之后在移动的应用场景下又有了千亿记录秒级查询的案例。这些都是实际场景的应用，而非实验室中的理论数据。

因为使用了Cube预计算技术，在理论上，Kylin可以支撑的数据集大小没有上限，仅受限于存储系统和分布式计算系统的承载能力，并且查询速度不会随数据集的增大而减慢。Kylin在数据集规模上的局限性主要在于维度的个数和基数。它们一般由数据模型来决定，不会随着数据规模的增长而线性增长，这也意味着Kylin对未来数据的增长有着更强的适应能力。

如今（截至2016年5月），对于Apache Kylin，除了eBay将其作为孵化公司有广泛应用之外，国内外一线的互联网公司对此几乎都有大规模的使用，包括百度、网易、京东、美团、唯品会、Expedia等。此外，其在传统行业中也有非常多的实际应用，包括中国移动、银联、国美等。据不完全统计，真实上线的Apache Kylin用户已经超过了一百多家，在开源后一年多一点的时间内能有如此大的全球用户基础，足见Kylin在处理超大规模数据集上的能力和优势。

1.5.3　亚秒级响应

Apache Kylin拥有优异的查询响应速度，这点得益于预计算，很多复杂的计算，比如连接、聚合，在离线的预计算过程中就已经完成，这大大降低了查询时刻所需要的计算量，提高了响应速度。

根据可查询到的公开资料可以得知，Apache Kylin在某生产环境中90%的查询可以在3s内返回结果。这并不是说一小部分SQL相当快，而是在数万种不同SQL的真实生产系统中，绝大部分的查询都非常迅速；在另外一个真实的案例中，对1000多亿条数据构建了立方体，90%的查询性能都在1.18s以内，可见Kylin在超大规模数据集上表现优异。这与一些只在实验室中，只在特定查询情况下采集的性能数据不可同日而语。当然并不是使用Kylin就一定能获得***的性能。针对特定的数据及查询模式，往往需要做进一步的性能调优、配置优化等，性能调优对于充分利用好Apache Kylin至关重要。

1.5.4　可伸缩性和高吞吐率

在保持高速响应的同时，Kylin有着良好的可伸缩性和很高的吞吐率。图1-5是来自网易的性能分享。图1-5中左侧是Kylin查询速度与Mondrian/Oracle的对比，可以看到在3个测试查询中，Kylin分别比Mondrian/Oracle快147倍、314倍和59倍。

同时，图1-5中右侧展现了Kylin的吞吐率及其可伸缩性。在只有1个Kylin实例的情况下，Kylin每秒可以处理近70个查询，已经远远高于每秒20个查询的一般水平。更为理想的是，随着服务器的增加，吞吐率也呈线性增加，存在4个实例时可达到每秒230个查询左右，而这4个实例仅部署在一台机器上，理论上添加更多的应用服务器后可以支持更大的并发率。

图1-5　Kylin的可伸缩性和吞吐率

这主要还是归功于预计算降低了查询时所需的计算总量，令Kylin可以在相同的硬件配置下承载更多的并发查询。

1.5.5　BI及可视化工具集成

Apache Kylin提供了丰富的API，以与现有的BI工具集成，具体包括如下内容。

ODBC接口，与Tableau、Excel、Power BI等工具集成。

JDBC接口，与Saiku、BIRT等Java工具集成。

Rest API，与JavaScript、Web网页集成。

分析师可以沿用他们最熟悉的BI工具与Kylin一同工作，或者在开放的API上做二次开发和深度定制。

另外，Kylin核心开发团队也贡献了Apache Zeppelin的插件，现在已经可以用Zeppelin来访问Kylin服务。