源数据中没有你想要的数据？源数据中的列不能满足分析所需要的格式？这些问题，在KAP v2.4版本中都得到了修复！你可以用KAP生成新的可计算列，并把它应用在Cube中，利用Cube预计算而获得性能优势。今天，我们将详细介绍可计算列的使用方法。
Kyligence Analytics Platform (KAP) 大数据智能分析平台是基于Apache Kylin的，在超大数据集上提供亚秒级分析能力的企业级数据仓库产品，为业务用户、分析师及工程师提供简便、快捷的大数据分析服务。在继承Apache Kylin的高性能查询、易用建模，多协议支持、非侵入式架构等突出优点的同时，KAP在企业用户所关注的实施效率、安全可控、性能优化、自助式敏捷BI、系统监控等方面进行了全方位的创新，被誉为目前最为成熟的OLAP on Hadoop产品。
概念介绍
如果你的源数据中没有你想要的数据，或者源数据中的列不能满足分析所需要的格式，现在你可以用KAP生成新的可计算列，并把它应用在Cube中，以利用Cube预计算而获得性能优势。举个例子，你可以使用销量减去成本计算出利润，或者你可以把数字文字混合的字段拆分成两个可计算列，你也可以使用函数对数据的类型进行转换。
你可以利用源数据中的字段搭配运算符或函数定义可计算列，如A= B*C 或A= Year (B)。可计算列是定义在KAP（Kylin）数据模型层上的，可计算列定义后在Cube构建阶段和一般源数据列无异，也会被一起进行预计算，这样一方面方便分析师灵活自主的创建所需的可计算列，另一方面也使可计算列利用预计算技术，充分发挥Cube的性能优势。
可计算列是KAP 2.4新推出的一个功能，下面我们就将详细介绍可计算列的使用方法。
使用引导
我们以Learn_kylin这个KAP自带的样例数据集为例子，介绍如何使用可计算列。关于样例数据集的具体介绍可以参考KAP用户手册中的介绍，这里不再做详细介绍。
在KAP中打开learn_kylin自带的数据模型，点击下图箭头所示的计算器按钮，就可以创建可计算列。
首先我们建立几个可计算列：
total_sales=price*item_count
part_year= year (part_dt)
part_month =month (part_dt)
其中需要填写：
· 列：定义可计算列的名称
· 表达式：可计算列的表达式定义。注意：允许使用当前表上的列进行计算，暂不支持跨表的表达式
· 数据类型：定义可计算列的返回结果类型
参考下图我们可以创建这三个可计算列。
这样我们就在数据模型中生成了几个可计算列，下面不要忘记给可计算列定义数据类型，在Kylin_Sales表中下拉到列表最下方可以看到刚才定义的可计算列，在列名左侧点击切换列为度量或者维度。
其中Total_sales为度量（Measure）设置为字母M，Part_Year和Part_Month为维度，设置为D。
在模型中定义完可计算列后，需要在创建Cube添加维度/度量的时候选入可计算列，可计算列被放在Cube中预计算后，才能利用上Cube的性能优势。
Cube构建好后就可以使用可计算列了，可以在KAP的分析页面中测试一下，在可查询的列表中，可以看到之前定义的可计算列PART_YEAR, PART_MONTH和 TOTAL_SALES
接下来我们在KAP的分析页面中运行一段SQL测试一下：
select part_year
,part_month
, sum(total_sales) as total_sales
from kylin_sales
group by part_year
,part_month
如下图所示，可以看到在模型中定义的可计算列PART_YEAR, PART_MONTH和 TOTAL_SALES可以正常返回结果了。
使用Tableau连接KAP，运行同一查询也可返回结果，这样就可以把可计算列中计算出来的额外字段应用在分析中了。
可计算列使用的一些规则
· KAP 2.4中，仅支持在事实表上定义可计算列（暂不支持跨表定义或在维度表上定义）。
· 用户可以在多个模型上定义不同的可计算列。
· 同一张表中，可计算列的名字和表达式（计算逻辑）是一一对应的。
利用隐式查询使用可计算列
在一个表上创建了可计算列后，逻辑上这个可计算列就被加入到了这个表的列集合中。用户可以像查询普通的列一样查询这个列。在上面的kylin_sales例子中，如果用户创建并构建了一个包含sum(total_sales)度量的cube，用户可以直接查询select sum(total_sales) from kylin_sales。我们将这种查询方式成为可计算列的显式查询。
另一方面，由于不少查询语句是BI工具自动生成的，并不能直接显式使用可计算列。这种情况下，KAP支持直接使用可计算列背后的表达式进行查询。接着上面的例子，用户可以查询select sum(price*item_count) from kylin_sales。KAP会分析到price*item_count可以由可计算列total_sales替代，且sum(total_sales)已经在某个cube中被预计算完毕，为了更好的性能，KAP会将用户原始查询重写为select sum(total_sales) from kylin_sales，以求更佳的性能。我们将这种查询方式称为可计算列的隐式查询。
隐式查询默认没有被开启，为了开启它，用户需要在KYLIN_HOME/conf/kylin.properties中添加kylin.query.transformers=org.apache.kylin.query.util.ConvertToComputedColumn
如下图所示我们在SQL中同时使用显式查询和隐式查询，可以得到同样的结果，而且这两个查询都击中了Cube中的可计算列。
select part_year
,part_month
, sum(total_sales) as total_sales
,sum(price*item_count) as total_sales_2
from kylin_sales
group by part_year
,part_month
请注意使用隐式查询击中Cube在KAP 2.4版中暂不支持加法或乘法的交换律，如在上例中可计算列Total_sales 被定义为price*item_count，那么在查询中只能使用sum(price*item_count)才能击中Cube中的可计算列，而使用sum(item_count* price)则无法击中。
高级函数的使用
当前KAP 2.4可计算列的计算是直接下沉到数据源进行处理的，而当前Hive是KAP的默认数据源，因此可计算列的表达式定义默认需要以hive SQL的语法为准。
下面我们示范三个高级函数在可计算列中的使用，欲在可计算列中使用更多的函数，请在下面链接中参考Hive SQL函数的使用规范。
使用条件函数CASE WHEN
在Hive SQL的语法为:
CASE WHEN a THEN b [WHEN c THEN d]* [ELSE e] END
使用CASE语句可以方便的对字段进行分组，是分析中最常用的条件函数。
仍以Learn_kylin样例数据集为例，我们将样例数据集中的OPS_REGION进行进一步分组，分为大陆和香港，可计算列定义如下：
CASE WHEN OPS_REGION='Hongkong' then 'HongKong'
ELSE 'Mainland'
END
使用字符串函数Concat
使用concat可以快速的将两个或多个字符串进行连接。
在Hive SQL的语法为concat(string|binary A, string|binary B...)
注意这里仅能关联两个字符串函数，如果类型不是字符串的需要先对类型进行转换。示例中，我们把两个字符串进行连接，如下图：
concat(OPS_REGION,'-',LSTG_FORMAT_NAME)
使用字符串函数Substr
Substr可以用来截取字符串中的一部分，函数中三个变量分别可以指定截取的字符串，字符串截取的开始位置和截取长度。
在Hive SQL的语法为substr(string|binary A, int start, int len)
我们定义示例可计算列如下：
substr(LSTG_FORMAT_NAME,1,5)
分析场景中，经常会需要对一个字符串针对一个特定的连接符进行截取，而连接符的位置不固定，这种情况下可以配合使用函数locate(string substr, string str[, int pos])找到连接符的位置，再使用substr进行截取。
使用模型监测检查函数语法
增加了新的可计算列后建议对新修改的模型进行健康监测，由于可计算列中的函数是由用户手写输入的，有可能会有语法错误，如出现语法错误或函数不支持的情况，使用模型检测可以提前发现，以避免构建Cube长时间后出现运行失败的情况。
模型检测在保存模型的窗口处就可以勾选。
模型检测成功后，模型名称右侧会出现绿色打勾符号。
接下来把新定义的可计算列放入Cube中，并进行Cube构建，过程与前文一致，在此不做赘述。Cube构建成功后，在KAP中的页面运行SQL即可调用到这些已定义好的可计算列了。
