请阐述 Apache Kylin 的存储优化机制设计思路，并说明在实际应用中如何有效降低存储空间占用。

回答思路

1. 【回答框架 1】Kylin 的存储优化核心在于其预计算和多维立方体（Cube）的存储结构。它通过将聚合结果预先计算并存储在 HBase 中，避免了查询时的实时计算，从而减少计算开销，但存储开销可能增大。因此，优化存储空间的关键在于设计合理的 Cube 和维度组合。
2. 【回答框架 2】减少存储空间的主要方法包括：1）合理设计维度层次和组合，避免冗余的组合；2）使用字典编码对维度值进行编码，将长字符串映射为短整型，显著减小存储；3）采用聚合组和强制维度等手段，限制 Cuboid 的数量，避免维度组合爆炸。
3. 【回答框架 3】此外，Kylin 支持对度量进行编码和压缩，例如使用 HBase 的压缩算法（如 LZO、Snappy）减少数据文件大小。同时，通过调整 HBase 的表结构、块大小和缓存策略，也能优化存储效率。
4. 【回答框架 4】在实践上，应结合业务查询模式，分析常用维度组合，利用 Kylin 的 Cube Planner 推荐合理的 Cube 设计，并定期清理无用数据和重建 Cube，以平衡查询性能与存储成本。
5. 【关键点 1】Kylin 通过预计算聚合结果到 HBase，以空间换时间。
6. 【关键点 2】维度编码（如字典编码）能显著减少存储空间。
7. 【关键点 3】合理设计聚合组和 Cube 层次，控制 Cuboid 数量。
8. 【关键点 4】使用列式存储和压缩算法（如 Snappy）降低存储。
9. 【关键点 5】依靠 Cube Planner 和定期维护优化存储与性能。
10. 【易错点 1】过度压缩可能增加查询时解码开销，需权衡存储与性能。
11. 【易错点 2】盲目减少 Cuboid 数量可能导致查询无法命中预计算结果，引发实时计算。
12. 【易错点 3】忽略业务模式，导致 Cube 设计与实际查询不匹配，存储浪费。