提升Apache Kylin SQL的效率是一个多方面的过程，涉及到数据模型设计、查询优化、系统配置调整等多个方面。以下是一些关键的策略和步骤，可以帮助你提升Kylin SQL的查询效率：
数据模型设计优化
- 合理调整RowKey中维度的排列顺序：将过滤字段和高基维放在Rowkey的前列，以提升数据扫描和I/O读取的效率。
- 避免全表扫描：通过合理的条件过滤和索引来减少需要扫描的数据量。
- 使用合适的数据分区和索引：对数据进行合理的分区和建立索引，可以加快查询速度。
查询优化
- **避免使用SELECT ***：只查询必要的字段，避免检索不需要的数据。
- 避免复杂的查询语句：简化查询逻辑，避免使用子查询。
- 使用Kylin的缓存功能：缓存查询结果，减少查询时间。
- 使用预计算的Cube：通过预计算技术，将多维数据预先聚合存储在Cube中，减少查询时的计算量。
系统配置调整
- 合理配置Kylin引擎参数：调整内存大小、并发连接数等，以提高查询性能。
- 监控和调优：定期监控Kylin的性能指标，根据监控数据进行性能调优。
其他优化策略
- 优化Hadoop集群配置：调整YARN资源管理器、HDFS配置等，以提升Kylin的性能。
- 升级Kylin版本：新版本通常会修复一些性能问题和bug，提升系统性能。
通过上述方法的综合应用，可以有效地提高Kylin SQL的查询性能，加快数据分析和查询的速度。不过，具体的优化策略需要根据实际的业务需求和系统环境进行调整。