要加速数据仓库的查询性能，可以通过以下方法优化Kylin：
- 数据建模优化：优化数据模型，包括合理设计维度表和事实表，减少冗余字段，避免多余的关联等。
- 调整Kylin配置：调整Kylin的配置参数，如调整内存分配、并发查询数、并行度等，以提高查询性能。
- 建立索引：在Kylin中建立合适的索引，可以加快查询速度。可以考虑在常用的查询字段上建立索引。
- 数据分区和分桶：对数据进行分区和分桶，可以减少查询数据量，提高查询性能。
- 定期优化Cube：定期对Cube进行优化，包括重新构建Cube、合并小文件等操作，以提高查询性能。
- 使用缓存：Kylin支持缓存机制，可以将热点数据缓存到内存中，减少查询时间。
- 数据清洗和压缩：对数据进行清洗和压缩，可以减少数据量，提高查询性能。
- 使用预聚合表：对需要频繁查询的数据可以通过预聚合表来提前计算好结果，避免每次查询都进行复杂计算。
