术语表

• Table - 源数据表。在创建模型并加载数据之前，系统需要从数据源（通常为 Hive）同步表的元数据，包含表名、列名、列属性等。

• Model - 模型，也是逻辑语义层。模型是一组表以及它们间的关联关系 (Join Relationship)。模型中定义了事实表、维度表、度量、维度和索引。通过构建索引来完成预计算和数据加载。系统支持基于星型模型和雪花模型的多维模型。

• Index - 索引，在数据加载时将构建索引，索引将被用于加速查询。索引分为聚合索引与明细索引。

• Load Data - 加载数据。为了加速查询，需要将数据从源表加载入模型，在此过程中也将构建索引，整个过程即是数据的预计算过程。每一次数据加载将产生一个 Segment。载入数据后的模型可以服务于查询，由于预计算，在模型上执行的查询将获得极大的加速。

  • Rebuild Index - 重建索引。用户可以随时调整模型和索引的定义。对于已加载的数据，其上的索引需要按新的定义重新构建。此外在智能推荐模式下，Kyligence 会基于用户的查询历史推荐模型及索引优化建议，待用户确认后，将触发重建索引任务。

• Recommendation - 系统可以根据查询历史和源数据的特征，推荐模型和索引优化建议。

• AI Augmented Engine - AI 增强引擎根据业务方实际的数据特征和查询习惯，利用机器学习算法预测业务分析场景，提供模型设计建议，用户仅需简单地接受优化建议即可快速优化模型。