1.数据立方体
Cube物理模型
如上图所示，一个常用的3维立方体，包含：时间、地点、产品。假如data cell 中存放的是产量，则我们可以根据时间、地点、产品来确定产量，同时也可以根据时间、地点来确定所有产品的总产量等。
Apache Kylin就将所有（时间、地点、产品）的各种组合实现算出来，data cell 中存放度量，其中每一种组合都称为cuboid。估n维的数据最多有2^n个cuboid，不过Kylin通过设定维度的种类，可以减少cuboid的数目。
https://www.cnblogs.com/en-heng/p/cube-model-of-kylin.html
2.常见概念
OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点：
OLAP与OLTP
| 数据处理类型 | OLTP | OLAP |
| 面向对象 | 业务开发人员 | 分析决策人员 |
| 功能实现 | 日常事务处理 | 面向分析决策 |
| 数据模型 | 关系模型 | 多维模型 |
| 数据量 | 几条或几十条记录 | 百万千万条记录 |
| 操作类型 | 查询、插入、更新、删除 | 查询为主 |
钻取（Drill-down）：在维的不同层次间的变化，从上层降到下一层，或者说是将汇总数据拆分到更细节的数据，比如通过对2010年第二季度的总销售数据进行钻取来查看2010年第二季度4、5、6每个月的消费数据，如上图；当然也可以钻取浙江省来查看杭州市、宁波市、温州市……这些城市的销售数据。
上卷（Roll-up）：钻取的逆操作，即从细粒度数据向高层的聚合，如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据，如上图。
切片（Slice）：选择维中特定的值进行分析，比如只选择电子产品的销售数据，或者2010年第二季度的数据。
切块（Dice）：选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析，比如选择2010年第一季度到2010年第二季度的销售数据，或者是电子产品和日用品的销售数据。
旋转（Pivot）：即维的位置的互换，就像是二维表的行列转换，如图中通过旋转实现产品维和地域维的互换。
Mandatory Dimension 必要维度
hierarchy维度 层级维度