Kylin中可以通过以下方法优化Cube的设计：
精简维度和指标：只包含最常用的维度和指标，避免不必要的维度和指标，可以减少Cube的大小和计算复杂度。
使用维度字典：将维度值映射到字典表中，避免在Cube中存储重复的维度值，减小Cube的大小。
使用高效的存储格式：选择适合数据查询和压缩的存储格式，例如Parquet、ORC等，可以减少数据存储空间和加快查询速度。
使用分层聚合：对Cube进行分层聚合，将较高层级的Cube缓存计算结果，减少查询时的计算量。
使用预计算指标：对频繁查询的指标进行预计算，将计算结果保存在Cube中，减少查询时的计算时间。
使用合适的数据分区：根据数据的特点和查询需求，合理设置数据分区，使查询更加高效。
定期维护Cube：定期进行Cube的优化和维护，包括数据清洗、数据压缩、索引重建等，保持Cube性能的稳定性和可靠性。