【Hive】——DQL

news2024/11/13 11:12:49

1 SELECT

1.1 语法

从哪里查询取决于FROM关键字后面的table_reference。可以是普通物理表、视图、join结果或子查询结果。

[WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)*] 
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
  FROM table_reference
  [WHERE where_condition]
  [GROUP BY col_list]
  [ORDER BY col_list]
  [CLUSTER BY col_list
    | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list]
  ]
 [LIMIT [offset,] rows];

1.2 执行顺序

  1. from > where > group（含聚合）> having >order > select；
  2. 聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行
  3. where子句在查询过程中执行优先级别优先于聚合语句(sum,min,max,avg,count)

2 ALL、DISTINCT

用于指定查询返回结果中重复的行如何处理。

  1. 如果没有给出这些选项，则默认值为ALL（返回所有匹配的行）。
--返回所有匹配的行
select state from t_usa_covid19_p;
--相当于
select all state from t_usa_covid19_p;
  1. DISTINCT指定从结果集中删除重复的行。
  2. 多个字段distinct 整体去重。
--返回所有匹配的行 去除重复的结果
select distinct state from t_usa_covid19_p;
--多个字段distinct 整体去重
select  county,state from t_usa_covid19_p;
select distinct county,state from t_usa_covid19_p;
select distinct sex from student;

3 WHERE

  1. 在WHERE表达式中，可以使用Hive支持的任何函数和运算符，但聚合函数除外。那么为什么不能在where子句中使用聚合函数呢？
  2. 因为聚合函数要使用它的前提是结果集已经确定。而where子句还处于“确定”结果集的过程中，因而不能使用聚合函数。
  3. 从Hive 0.13开始，WHERE子句支持某些类型的子查询。
    案例
select * from t_usa_covid19_p where 1 > 2;  -- 1 > 2 返回false
select * from t_usa_covid19_p where 1 = 1;  -- 1 = 1 返回true
--where条件中使用函数 找出州名字母长度超过10位的有哪些
select * from t_usa_covid19_p where length(state) >10 ;
--where子句支持子查询
SELECT *
FROM A
WHERE A.a IN (SELECT foo FROM B);

反例：

--注意：where条件中不能使用聚合函数
--报错 SemanticException:Not yet supported place for UDAF 'count'
--聚合函数要使用它的前提是结果集已经确定。
--而where子句还处于“确定”结果集的过程中，因而不能使用聚合函数。
select state,count(deaths)
from t_usa_covid19_p where count(deaths) >100 group by state;

4 分区查询、分区裁剪

  1. 针对Hive分区表，在查询时可以指定分区查询，减少全表扫描，也叫做分区裁剪。
  2. 所谓分区裁剪指：对分区表进行查询时，会检查WHERE子句或JOIN中的ON子句中是否存在对分区字段的过滤，如果存在，则仅访问查询符合条件的分区，即裁剪掉没必要访问的分区。
--找出来自加州，累计死亡人数大于1000的县 state字段就是分区字段 进行分区裁剪 避免全表扫描
select * from t_usa_covid19_p where state ="California" and deaths > 1000;
--多分区裁剪
select * from t_usa_covid19_p where count_date = "2021-01-28" and state ="California" and deaths > 1000;

4 GROUP BY

  1. GROUP BY语句用于结合聚合函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。
  2. 出现在GROUP BY中select_expr的字段：要么是GROUP BY分组的字段；要么是被聚合函数应用的字段。
  3. 原因：避免出现一个字段多个值的歧义。
    分组字段出现select_expr中，一定没有歧义，因为就是基于该字段分组的，同一组中必相同；
    被聚合函数应用的字段，也没歧义，因为聚合函数的本质就是多进一出，最终返回一个结果。

在这里插入图片描述

--根据state州进行分组
--SemanticException:Expression not in GROUP BY key 'deaths'
--deaths不是分组字段 报错
--state是分组字段 可以直接出现在select_expr中
select state,deaths
from t_usa_covid19_p where count_date = "2021-01-28" group by state;

–被聚合函数应用
select state,sum(deaths)
from t_usa_covid19_p where count_date = “2021-01-28” group by state;

5 HAVING

  1. 在SQL中增加HAVING子句原因是，WHERE关键字无法与聚合函数一起使用。
  2. HAVING子句可以让我们筛选分组后的各组数据,并且可以在Having中使用聚合函数，因为此时where，group by已经执行结束，结果集已经确定。
--统计死亡病例数大于10000的州
--where语句中不能使用聚合函数 语法报错
select state,sum(deaths)
from t_usa_covid19_p where count_date = "2021-01-28" and sum(deaths) >10000 group by state;




--先where分组前过滤（此处是分区裁剪），再进行group by分组， 分组后每个分组结果集确定 再使用having过滤
select state,sum(deaths)
from t_usa_covid19_p
where count_date = "2021-01-28"
group by state
having sum(deaths) > 10000;

--这样写更好 即在group by的时候聚合函数已经作用得出结果 having直接引用结果过滤 不需要再单独计算一次了
select state,sum(deaths) as cnts
from t_usa_covid19_p
where count_date = "2021-01-28"
group by state
having cnts> 10000;
  1. having 和 where 的区别:
    having是在分组后对数据进行过滤
    where是在分组前对数据进行过滤
    having后面可以使用聚合函数
    where后面不可以使用聚合函数

6 LIMIT

  1. LIMIT用于限制SELECT语句返回的行数。
  2. LIMIT接受一个或两个数字参数，这两个参数都必须是非负整数常量。
    第一个参数指定要返回的第一行的偏移量（从 Hive 2.0.0开始），第二个参数指定要返回的最大行数。当给出单个参数时，它代表最大行数，并且偏移量默认为0。
--没有限制返回2021.1.28 加州的所有记录
select * from t_usa_covid19_p
where count_date = "2021-01-28"
  and state ="California";

--返回结果集的前5条
select * from t_usa_covid19_p
where count_date = "2021-01-28"
  and state ="California"
limit 5;

--返回结果集从第1行开始 共3行
select * from t_usa_covid19_p
where count_date = "2021-01-28"
  and state ="California"
limit 2,3; --注意 第一个参数偏移量是从0开始的

7 ORDER BY

  1. Hive SQL中的ORDER BY语法类似于标准SQL语言中的ORDER BY语法，会对输出的结果进行全局排序。
    因此当底层使用MapReduce引擎执行的时候，只会有一个reducetask执行。如果输出的行数太大，会导致需要很长的时间才能完成全局排序。
  2. 默认排序为升序（ASC），也可以指定为DESC降序。
    在Hive 2.1.0和更高版本中，支持在ORDER BY子句中为每个列指定null类型结果排序顺序。
    ASC顺序的默认空排序顺序为NULLS FIRST，而DESC顺序的默认空排序顺序为NULLS LAST。

8 CLUSTER BY

8.1 概述

  1. 根据指定字段将数据分组，每组内再根据该字段正序排序（只能正序）。
    概况起来就是：根据同一个字段，分且排序。
  2. 分组规则hash散列（分桶表规则一样）：Hash_Func(col_name) % reducetask个数
  3. 分为几组取决于reducetask的个数

在这里插入图片描述

8.2 案例

select * from student;
--不指定reduce task个数
--日志显示：Number of reduce tasks not specified. Estimated from input data size: 1
select * from student cluster by num;

--手动设置reduce task个数
set mapreduce.job.reduces =2;
select * from student cluster by num;

在这里插入图片描述

8.3 限制性

CLUSTER BY无法单独完成，因为分和排序的字段只能是同一个;
ORDER BY更不能在这里使用，因为是全局排序，只有一个输出，无法满足分的需求。

9 DISTRIBUTE BY+SORT BY

  1. DISTRIBUTE BY +SORT BY就相当于把CLUSTER BY的功能一分为二：
  2. DISTRIBUTE BY负责根据指定字段分组；
  3. SORT BY负责分组内排序规则。
  4. 分组和排序的字段可以不同。
--案例：把学生表数据根据性别分为两个部分，每个分组内根据年龄的倒序排序。
select * from student distribute by sex sort by age desc;

在这里插入图片描述
5. 如果DISTRIBUTE BY +SORT BY的字段一样，则：CLUSTER BY=DISTRIBUTE BY +SORT BY

--下面两个语句执行结果一样
select * from student distribute by num sort by num;
select * from student cluster by num;

10 ORDER BY, CLUSTER BY,DISTRIBUTE BY对比

  1. order by全局排序，因此只有一个reducer，结果输出在一个文件中，当输入规模大时，需要较长的计算时间。
  2. distribute by根据指定字段将数据分组，算法是hash散列。sort by是在分组之后，每个组内局部排序。
  3. cluster by既有分组，又有排序，但是两个字段只能是同一个字段。
  4. 如果distribute和sort的字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by

在这里插入图片描述

11 UNION

11.1 概述

  1. UNION用于将来自于多个SELECT语句的结果合并为一个结果集。
  2. 使用DISTINCT关键字与只使用UNION默认值效果一样，都会删除重复行。1.2.0之前的Hive版本仅支持UNION ALL，在这种情况下不会消除重复的行。
  3. 使用ALL关键字，不会删除重复行，结果集包括所有SELECT语句的匹配行（包括重复行）。
  4. 每个select_statement返回的列的数量和名称必须相同。
  5. 如果要将ORDER BY，SORT BY，CLUSTER BY，DISTRIBUTE BY或LIMIT应用于单个SELECT，则将子句放在括住SELECT的括号内。
  6. 如果要将ORDER BY，SORT BY，CLUSTER BY，DISTRIBUTE BY或LIMIT子句应用于整个UNION结果，则将将ORDER BY，SORT BY，CLUSTER BY，DISTRIBUTE BY或LIMIT放在最后一个之后。

11.2 语法

select_statement
  UNION [ALL | DISTINCT]
select_statement 
  UNION [ALL | DISTINCT] 
select_statement ...;

--使用DISTINCT关键字与使用UNION默认值效果一样，都会删除重复行。
select num,name from student_local
UNION
 select num,name from student_hdfs;
--和上面一样
select num,name from student_local
UNION DISTINCT
 select num,name from student_hdfs;

--使用ALL关键字会保留重复行。
select num,name from student_local
UNION ALL
 select num,name from student_hdfs;

--如果要将ORDER BY，SORT BY，CLUSTER BY，DISTRIBUTE BY或LIMIT应用于单个SELECT
 --请将子句放在括住SELECT的括号内
SELECT num,name FROM (select num,name from student_local LIMIT 2) subq1
UNION
 SELECT num,name FROM (select num,name from student_hdfs LIMIT 3) subq2

--如果要将ORDER BY，SORT BY，CLUSTER BY，DISTRIBUTE BY或LIMIT子句应用于整个UNION结果
--请将ORDER BY，SORT BY，CLUSTER BY，DISTRIBUTE BY或LIMIT放在最后一个之后。
select num,name from student_local
UNION
 select num,name from student_hdfs
order by num desc;

12 Subqueries（子查询）

12.1 from 子句中的子查询

  1. 在Hive0.12版本，仅在FROM子句中支持子查询。
    必须要给子查询一个名称，因为FROM子句中的每个表都必须有一个名称。子查询返回结果中的列必须具有唯一的名称。子查询返回结果中的列在外部查询中可用，就像真实表的列一样。子查询也可以是带有UNION的查询表达式。
  2. Hive支持任意级别的子查询，也就是所谓的嵌套子查询。
  3. Hive 0.13.0和更高版本中的子查询名称之前可以包含可选关键字AS。
--from子句中子查询（Subqueries）
--子查询
SELECT num
FROM (
         select num,name from student_local
     ) tmp;

--包含UNION ALL的子查询的示例
SELECT t3.name
FROM (
         select num,name from student_local
         UNION distinct
         select num,name from student_hdfs
     ) t3;

12.2 where 子句中的子查询

  1. 不相关子查询：该子查询不引用父查询中的列，可以将查询结果视为IN和NOT IN语句的常量；
  2. 相关子查询：子查询引用父查询中的列；
--where子句中子查询（Subqueries）
--不相关子查询，相当于IN、NOT IN,子查询只能选择一个列。
--（1）执行子查询，其结果不被显示，而是传递给外部查询，作为外部查询的条件使用。
--（2）执行外部查询，并显示整个结果。　　
SELECT *
FROM student_hdfs
WHERE student_hdfs.num IN (select num from student_local limit 2);

--相关子查询，指EXISTS和NOT EXISTS子查询
--子查询的WHERE子句中支持对父查询的引用
SELECT A
FROM T1
WHERE EXISTS (SELECT B FROM T2 WHERE T1.X = T2.Y);

13 CTE(Common table Expressions)

13.1 概述

  1. 公用表表达式（CTE）是一个临时结果集：该结果集是从WITH子句中指定的简单查询派生而来的，紧接在SELECT或INSERT关键字之前。
  2. CTE仅在单个语句的执行范围内定义。
  3. CTE可以在 SELECT，INSERT， CREATE TABLE AS SELECT或CREATE VIEW AS SELECT语句中使用。
    在这里插入图片描述

13.2 案例

--select语句中的CTE
with q1 as (select num,name,age from student where num = 95002)
select *
from q1;

-- from风格
with q1 as (select num,name,age from student where num = 95002)
from q1
select *;

-- chaining CTEs 链式
with q1 as ( select * from student where num = 95002),
     q2 as ( select num,name,age from q1)
select * from (select num from q2) a;


-- union
with q1 as (select * from student where num = 95002),
     q2 as (select * from student where num = 95004)
select * from q1 union all select * from q2;

--视图，CTAS和插入语句中的CTE
-- insert
create table s1 like student;

with q1 as ( select * from student where num = 95002)
from q1
insert overwrite table s1
select *;

select * from s1;

-- ctas
create table s2 as
with q1 as ( select * from student where num = 95002)
select * from q1;

-- view
create view v1 as
with q1 as ( select * from student where num = 95002)
select * from q1;

select * from v1;

14 JOIN

14.1 概述

  1. 在Hive中，当下版本3.1.2总共支持6种join语法。分别是：
    inner join（内连接）、left join（左连接）、right join（右连接）、full outer join（全外连接）、left semi join（左半开连接）、cross join（交叉连接，也叫做笛卡尔乘积）。
  2. 从Hive 0.13.0开始，支持隐式联接表示法（请参阅HIVE-5558）。允许FROM子句连接以逗号分隔的表列表，而省略JOIN关键字。
  3. 从Hive 2.2.0开始，支持ON子句中的复杂表达式，支持不相等连接（请参阅HIVE-15211和HIVE-15251）。在此之前，Hive不支持不是相等条件的联接条件。

14.2 语法规则

table_reference：是join查询中使用的表名，也可以是子查询别名（查询结果当成表参与join）。
table_factor：与table_reference相同,是联接查询中使用的表名,也可以是子查询别名。
join_condition：join查询关联的条件，如果在两个以上的表上需要连接，则使用AND关键字。

join_table:
    table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition]
  | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition
  | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition
  | table_reference CROSS JOIN table_reference [join_condition] (as of Hive 0.10)

 join_condition:
    ON expression

14.3 inner join 内连接

在这里插入图片描述

14.4 left join 左连接

在这里插入图片描述

14.5 right join 右连接

在这里插入图片描述

14.6 full outer join 全外连接

在这里插入图片描述

14.7 left semi join 左半开连接

左半开连接（LEFT SEMI JOIN）会返回左边表的记录，前提是其记录对于右边的表满足ON语句中的判定条件。
从效果上来看有点像inner join之后只返回左表的结果。

select *
from employee e left semi join employee_address e_addr
on e.id =e_addr.id;

--相当于 inner join 只不过效率高一些
select e.*
from employee e inner join employee_address e_addr
on e.id =e_addr.id;

14.8 cross join 交叉连接

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

14.9 join注意事项

  1. 允许使用复杂的联接表达式,支持非等值连接
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id AND a.department = b.department)
SELECT a.* FROM a LEFT OUTER JOIN b ON (a.id <> b.id)
  1. 同一查询中可以连接2个以上的表
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
  1. 如果每个表在联接子句中使用相同的列，则Hive将多个表上的联接转换为单个MR作业
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)
--由于联接中仅涉及b的key1列，因此被转换为1个MR作业来执行
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
--会转换为两个MR作业，因为在第一个连接条件中使用了b中的key1列，而在第二个连接条件中使用了b中的key2列。
-- 第一个map / reduce作业将a与b联接在一起，然后将结果与c联接到第二个map / reduce作业中。
  1. join时的最后一个表会通过reducer流式传输，并在其中缓冲之前的其他表，因此，将大表放置在最后有助于减少reducer阶段缓存数据所需要的内存
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)
--由于联接中仅涉及b的key1列，因此被转换为1个MR作业来执行，并且表a和b的键的特定值的值被缓冲在reducer的内存中。然后，对于从c中检索的每一行，将使用缓冲的行来计算联接。
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
--计算涉及两个MR作业。其中的第一个将a与b连接起来，并缓冲a的值，同时在reducer中流式传输b的值。
-- 在第二个MR作业中，将缓冲第一个连接的结果，同时将c的值通过reducer流式传输。
5.	在join的时候，可以通过语法STREAMTABLE提示指定要流式传输的表。如果省略STREAMTABLE提示，则Hive将流式传输最右边的表。

SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)
--a,b,c三个表都在一个MR作业中联接，并且表b和c的键的特定值的值被缓冲在reducer的内存中。
-- 然后，对于从a中检索到的每一行，将使用缓冲的行来计算联接。如果省略STREAMTABLE提示，则Hive将流式传输最右边的表。
6.	join在WHERE条件之前进行
7.	如果除一个要连接的表之外的所有表都很小，则可以将其作为仅map作业执行（mapjoin）。

SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a JOIN b ON a.key = b.key
--不需要reducer。对于A的每个Mapper，B都会被完全读取。限制是不能执行FULL / RIGHT OUTER JOIN b。

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