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• 第一阶段发生于初次构建 Segment 时，Kylin 通过算法及采样数据计算出 Cuboid 推荐列表（是 Cuboid 推荐列表吗？还是维度推荐列表？），然后根据此列表剪枝维度，构建 Cube
• 第二阶段发生于 Cube 被使用一段时间之后，此时我们拥有了一些查询该 Cube 的指标数据，这些数据就存储在上述 Hive 表中，也能通过 System Cube 被记录。有了这些指标数据后，Kylin 就能够判断哪些 Cuboid 很少被利用，并通过 Cube Planner 推荐用户“剪去”这些 Cuboid，从而得到一个更精炼的 Cube。

1.4 模块关系图

1.3 待完成的内容

原理性的问题，待学习：

• Cube Planner 的阶段 1，两种算法是如何剪枝的，不明白的话会影响该部分的测试，这个我看了多次但是不太明白
• Cube Planner 的阶段 2，多么冷的 Cuboid 会被剪枝？

实践性的问题，待验证：

• Dashboard 的指标和 Hive 表列字段及 System Cube 中维度/度量列的关系

2. 在测试中，需要完成以下内容：

2.1 目标：

• 本 Test Plan 应该覆盖 Cube Planner，System Cube，Dashboard 的所有内容。
• 本 Test Plan 能够从用户视角验证 System Cube 生效，Dashboard 指标数据正确，Cube Planner 能够按照预期正确剪枝。

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• 测试 Hive 表：在 Kylin 中做一些操作，如查询，Job 构建，然后查看 Hive 表中的数据是否有变化，变化是否正确 → 
• 测试 System Cube & Dashboard：构建 System Cube，查看 Dashboard 中的数据是否有变化，变化是否正确 →
• 测试 Cube Planner 阶段 1 ：构建某 Cube 对应的特定的数据集（注意数据量，基数等），构建该 Cube，查看按照 Cube Planner 的算法是否有效的进行 Cuboid 减枝。
• 测试 Cube Planner 阶段 2：构建某 Cube 下的特定的查询集（如某些 Cuboid 从不击中，某些 Cuboid 总是被击中），执行查询集，构建 System Cube 后通过 Cube Planner 优化 Cube，查看 Cuboid 冷热是否正确，优化建议是否正确 

2.

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3 待完成的内容

原理性的问题，待学习：

• Cube Planner 的阶段 1，两种算法是如何剪枝的，不明白的话会影响该部分的测试，这个我看了多次但是不太明白
• Cube Planner 的阶段 2，多么冷的 Cuboid 会被剪枝？

实践性的问题，待验证：

• Dashboard 的指标和 Hive 表列字段及 System Cube 中维度/度量列的关系

• 测试前环境、数据集的准备工作：2.2 中的第 3、4

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• 条中的数据集和查询集，这也是比较难设计的
• 细化 Test Plan，按步骤写 test case 和预期结果