创建表并准备数据使用 NOT LIKE 查询数据使用 NOT IN 查询数据优化查询测试和验证 详细步骤说明 1. 创建表并准备数据 在进行查询之前,首先需要创建一个表并插入一些测试数据。在 Hive 中,我们可以使用以下 SQL 语句: -- 创建一个包含用户信息的表CREATETABLEusers(user_idINT,user_name STRING);-- 向表中插入...
第二步:使用 LEFT JOIN 替代NOT IN的一个有效方法是使用LEFT JOIN结合WHERE子句来筛选结果。 SQL 查询示例 SELECTo.order_id,o.order_amountFROMorders oLEFTJOINcanceled_orders cONo.order_id=c.order_idWHEREc.order_idISNULL; 1. 2. 3. 4. 注释: 我们通过左连接 (LEFT JOIN) 将orders和canceled_orders...
使用NOT EXISTS NOT EXISTS子句在Hive中通常比NOT IN更高效,因为它在子查询中检查是否存在匹配行,而不是将结果集加载到内存中。 sql -- 优化后的查询 SELECT * FROM table1 t1 WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM table2 t2 WHERE t1.column1 = t2.column2); ...
目前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含一个字段,uid。 in查询 如果要查询当天登陆的注册用户,需要用in查询,hive sql如下: select login.uid...
目前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含一个字段,uid。 in查询 如果要查询当天登陆的注册用户,需要用in查询,hive sql如下: ...
(2)优化SQL(完成相同的目标,使用子查询避免数据出现倾斜而导致性能问题) select sex, count(1) as age_num from( select sex, age, count(1) as num group by sex, age ) a; 4、使用left join替代not in完成取A表中没有但B表中有的数据
目前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含一个字段,uid。 in查询如果要查询当天登陆的注册用户,需要用in查询,hive sql如下:select login.uid from ...
优化前: SELECT * FROM table1 WHERE id IN (SELECT id FROM table2 WHERE region = 'A'); 优化后: SELECT * FROM table1 t1 JOIN (SELECT id FROM table2 WHERE region = 'A') t2 ON t1.id = t2.id; 3.7 谓词下推 谓词下推是一种将过滤条件尽早应用于查询计划中的技术(即SQL语句中的WHERE谓...
关键词:Hive SQL;性能优化;调优方案;优化案例 1. 引言 随着大数据时代的到来,数据分析和挖掘变得越来越重要。Hive作为Hadoop生态系统中的数据仓库工具,扮演着重要的角色。然而,由于数据量庞大和查询复杂性,Hive SQL查询的执行效率往往较低。因此,深入了解Hive SQL调优技巧对于数据工程师和数据分析师来说至关重要。
union all两端的SQL都分别可以顺利执行,但是union all到一起就不行。推测是在union all的过程中自动触发了向量化执行优化,尝试将两端的SQL group by的结果拼接到一起组成batch,过程中编译器突然发现聚合函数之外本来应该只有六个字段,即KEY._col0~KEY._col5,有5个键。而此时眼前却分明还有一个distinct出来的KEY....