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聚合组（Aggregation Group）是一个强大的剪枝工具，可以在Cube Designer的Advanced Settings里设置不同的聚合组。聚合组将一个Cube的所有维度根据业务需求划分成若干组（当然也可以只有一个组），同一个组内的维度更可能同时被同一个查询用到，因此表现出更加紧密的内在关联。不同组之间的维度在绝大多数业务场景里不会用在同一个查询里，因此只有在很少的Cuboid里它们才有联系。所以如果一个查询需要同时使用两个聚合组里的维度，一般从一个较大的Cuboid在线聚合得到结果，这通常也意味着整个查询会耗时较长。
每个分组的维度集合是Cube的所有维度的一个子集，分组之间可能有相同的维度，也可能完全没有相同的维度。每个分组各自独立地根据自身的规则产生一批需要被物化的Cuboid，所有分组产生的Cuboid的并集就形成了Cube中全部需要物化的Cuboid。不同的分组有可能会贡献出相同的Cuboid，构建引擎会察觉到这点，并且保证每一个Cuboid无论在多少个分组中出现，都只会被物化一次。
举例来说，假设有四个维度A、B、C、D，如果知道业务用户只会进行维度AB的组合查询或维度CD的组合查询，那么该Cube可以被设计成两个聚合组，分别是聚合组AB和聚合组CD。生成的Cuboid的数量从24=16个缩减成8个。
假设创建了一个分析交易数据的Cube，它包含以下维度：顾客ID（buyer_id）、交易日期（cal_dt）、付款的方式（pay_type）和买家所在的城市（city）。有时分析师需要通过分组聚合city、cal_dt和pay_type来获知不同消费方式在不同城市的情况；有时分析师需要通过聚合city、cal_dt和buyer_id，来查看不同城市的顾客的消费行为。
聚合组1：包含维度[cal_dt，city，pay_type]
聚合组2：包含维度[cal_dt，city，buyer_id]
这样设置聚合组后，组之间会有重合的Cuboid（上图浅灰色部分），对于这些Cuboid只会构建一次。在不考虑其他干扰因素的情况下，这样的聚合组设置将节省不必要的3个Cuboid：[pay_type，buyer_id]、[city，pay_type，buyer_id]和[cal_dt，pay_type，buyer_id]，这样就节省了存储资源和构建的执行时间。
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联合维度（Joint Dimension）一般用在同时查询几个维度的场景，它是一个比较强力的维度剪枝工具，往往能把Cuboid的总数降低几个数量级。
举例来说，如果用户的业务场景中总是同时进行A、B、C三个维度的查询分析，而不会出现聚合A、B或者聚合C这些更上卷的维度组合，那么这类场景就是联合维度所适合的。可以将维度A、B和C定义为联合维度，Kylin就仅仅会构建Cuboid[A，B，C]，而Cuboid[A，B][B，C][A]等都不会被生成。Cuboid的数量从16个减至4个。
假设创建一个交易数据的Cube，它具有很多普通的维度，像是交易日期cal_dt、交易的城市city、顾客性别sex_id和支付类型pay_type等。分析师常用的分析总是同时聚合交易日期cal_dt、交易的城市city和顾客性别sex_id，有时可能希望根据支付类型进行过滤，有时又希望看到所有支付类型下的结果。那么，在上述实例中，推荐设立一组聚合组，并建立一组联合维度，所包含的维度和组合方式下：
聚合组（Aggregation Group）：[cal_dt，city，sex_id，pay_type]
联合维度（Joint Dimension）：[cal_dt，city，sex_id]
联合维度的适用场景：
●维度经常同时在查询where或group by条件中同时出现，甚至本来就是一一对应的，如customer_id和customer_name，将它们组成一个联合维度。
●将若干个低基数（建议每个维度基数不超过10，总的基数叉乘结果小于10000）的维度合并组成一个了联合维度，可以大大减少Cuboid的数量，利用在线计算能力，虽然会在查询时多耗费有限的时间，但相比能减少的存储空间和构建时间而言是值得的。
●必要时可以将两个有强关系的高基维度组成一个联合维度，如合同日期和入账日期。
●可以将查询时很少使用的若干维度组成一个联合维度，在少数查询场景中承受在线计算的额外时间消耗，但能大大减少存储空间和构建时间。
目前Cube中只有一个分组，点击左下角的“New Aggregation Group”按钮可以添加一个新的分组。在某一分组内，首先需要指定这个分组包含（Include）哪些维度，然后才可以进行必需维度、层级维度和联合维度的创建。除了“Include”选项，其他三项都是可选的。此外，还可以设置“Max Dimension Combination”（默认为0，即不加限制），该设置表示对聚合组的查询最多包含几个维度，注意一组层级维度或联合维度计为一个维度。在生成聚合组时会不生成超过“Max Dimension Combination”中设置的数量的Cuboid，因此可以有效减少Cuboid的总数。
聚合组的设计非常灵活，甚至可以用来描述一些极端的设计。假设我们的业务需求非常单一，只需要某几个特定的Cuboid，那么可以创建多个聚合组，每个聚合组代表一个Cuboid。具体的方法是在聚合组中先包含某个Cuboid所需的所有维度，然后把这些维度都设置为强制维度。这样当前的聚合组就只包含我们想要的那一个Cuboid了。
再如，有时我们的Cube中有一些基数非常大的维度，如果不做特殊处理，它会和其他维度进行各种组合，从而产生大量包含它的Cuboid。所有包含高基数维度的Cuboid在行数和体积上都会非常庞大，这会导致整个Cube的膨胀率过大。如果根据业务需求知道这个高基数的维度只会与若干个维度（而不是所有维度）同时被查询，那么就可以通过聚合组对这个高基数维度做一定的“隔离”。我们把这个高基数的维度放入一个单独的聚合组，再把所有可能会与这个高基数维度一起被查询到的其他维度也放进来。这样，这个高基数的维度就被“隔离”在一个聚合组中了，所有不会与它一起被查询到的维度都不会和它一起出现在任何一个分组中，也就不会有多余的Cuboid产生。这大大减少了包含该高基数维度的Cuboid的数量，可以有效地控制Cube的膨胀率。
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A股三大指数收涨：软件与半导体板块领涨 北向资金净买入逾90亿元
A股三大指数今日集体收涨，沪指涨0.49%，深证成指涨0.87%，创业板指涨1.08%。市场成交额接近7000亿元，行业板块涨多跌少，软件开发、半导体、医疗服务板块涨幅居前，教育、光伏、商业百货板块跌幅居前
1月18日，北向资金在前一日刷新单月净买入历史纪录后，并未收手，全天净买入47.35亿元。凭借1月12个交易日中连续11日净买入的战绩，北向资金净买入金额达到938.81亿元。
截至目前的1月数据，不仅刷新北向资金11月开通以来99个月的单月纪录，也分别超过了、、以及全年净买入总额。
再来个干货！炒股嘛，我感觉还是手机操作快人一步！你们都好奇，都以为我用电脑操作的，我好久都不用电脑了，用电脑看数据确实比手机强百倍，像竞买率，大单棱镜，封单数据，分时成交什么的，一眼就可以看到了
我不喜欢盯电脑，用了一段时间，发现腰酸腿疼，眼睛还疼，关键还是它对皮肤不好，于是乎我再也不用电脑了
一部手机完全可以搞定了，打开手机，进入软件，那个板块选项里什么数据都能看出来，像快速涨幅，资金去向，什么的，跟着这里面的数据在去京沪深那个选项里看下大盘走势，看下个股快速涨幅榜，里面能看出哪些个股比板块走的强
然后去弱留强，一个涨停个股就出来了，这篇文章干货不，非常非常硬，记得点赞
