请解释 Apache Kylin 中增量构建模式的工作原理，并对比它与全量构建模式的主要差异。

回答思路

1. 【回答框架 1】增量构建针对新到达的批量数据，仅处理新增分区或时间范围对应的源数据，生成对应的新 Cube 段，而不重算历史数据。
2. 【回答框架 2】全量构建则基于全部源数据重新计算整个 Cube，适用于首次构建或数据修正场景。
3. 【回答框架 3】增量构建通常按时间维度划分分区，每次构建只扫描变化的数据，大幅减少计算量和构建时间。
4. 【回答框架 4】全量构建的优点是结构简单，但数据量大时耗时和资源消耗显著。
5. 【回答框架 5】增量构建需要维护分段信息，查询时需合并多个段，可能带来轻微的查询性能开销。
6. 【关键点 1】增量构建只处理新增数据，生成新段，保留历史段。
7. 【关键点 2】全量构建重新计算整个 Cube，确保数据一致但耗时长。
8. 【关键点 3】增量构建能显著减少构建时间和资源消耗，适合数据持续增长的场景。
9. 【关键点 4】增量构建依赖时间分区等策略，可能存在数据更新和合并的复杂性。
10. 【关键点 5】查询性能受段数量和合并策略影响。
11. 【易错点 1】不要认为增量构建能完全避免数据回溯，若历史数据变更仍需全量或分段刷新。
12. 【易错点 2】不要忽略段合并对查询的影响，过多段会降低查询效率。
13. 【易错点 3】增量构建的维度设计需考虑分区规则，并非所有场景都适用。