Hive的优化

1. 查询join的优化

1. 尽量不使用子查询、尽量不使用in 或者not in (可以使用 [not] exists替代)
2. 尽量避免join连接查询，但是通常避免不了
3. 查询永远是小表驱动大表（小表作为驱动表）
  --注意：内连接时，默认是左表是驱动表，因此左表一定要是小表。
  --	 外连接看需求而定。

2. 半开连接

在hive中，有一种专有的join操作,left semi join,我们称之为半开连接。它是left join的一种优化形式，只能查询左表的信息，主要用于解决hive中左表的数据是否存在的问题。
-- (注意右表的字段只能在on子句中引用，而不能在其他的地方引用，包括select，where子句中)


select distinct * from student left semi join score on (score.s_id=student.s_id and score.c_id='01');

select distinct * from student
where exists (
select 1 from score where score.s_id=student.s_id and score.c_id='01'
)

-- 2.半开连接功能更加全，可以适应更多场景（可以比in/exists子查询更高效的实现功能）
-- 例如：对于以下的例子hive中的where子查询是不支持的（不是不支持where中的子查询，而是不支持这种非等值的where子查询）

select stu1.s_name,count(1)
from student stu1
where exists(
select 1 from student stu2 
where stu1.s_name=stu2.s_name and stu1.s_id!=stu2.s_id
)
group by stu1.s_name;

-- 而对于left semi join可以(但是是对2.2.0版本而言)
select stu1.s_name,count(1)
from student stu1 left semi join student stu2 on (stu1.s_name=stu2.s_name and stu1.s_id!=stu2.s_id) 
group by stu1.s_name;

关于join中的on子句的官方文档说明，在hive2.2后on子句才是可以在on子句中实现更为复杂的表达式，如：不等值表达式（!=,<>,>）等
关于hive中的join的on子句
hive中在0.13版本后就支持某些where的子查询，但是where子查询中只支持(not)in或exists的子查询（在(not)in/exists子句中将子查询的结果作为常量）。同时由于hive中对子查询的支持度较低，有如下官方文档限制：
关于hive中的子查询的官方介绍

3. map-side join

map-side join:正如这名字一样，在map端就join连接，从而减少了不必要的数据从map端shuffle到reducer端，从而提高了效率，减少网络io的占用。
-- 但是这种情况使用于小表和大表进行join的时候。
实现：先在setup方法(mapTask任务开始前会调用一次)中，通过分片信息找到小表，把小表的数据加载到内存中（Map,List）。然后再和map方法读取的大表的信息进行join.过滤掉不要的数据，从而提高查询效率。

4. count的优化

count的执行
1. 执行效果上：
	- count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候不会忽略null值
	- count(1)包括了所有列，用1代表行，在统计结果的时候也不会忽略null值
	- count(列名)只包括列名那一列，在统计结果时，会忽略null值

2.执行效率上：
	- 列名为主键，count(列名)会比count(1)快
	- 列名不为主键，count(1)会比count(列名)快
	- 如果表中有多个列并且没有主键，count（1）的效率高于count(*)
	- 如果有主键count(主键)效率是最高的
	- 如果表中只有一个字段count(*)效率最高

5. 分区与分桶

--分区
随着系统运行时间越来越长，表的数据量越来越大，而hive查询如果还是通过全表查询来进行查询，效率是极低的。而且我们所需查询的数据是从特定的一部分数据查询即可，从而引出了分区partition的概念。即在建表时，将整个存储在不同子目录中，每个目录对应一个分区。查询时，我们就可以指定分区查询，避免了hive做全表扫描，提高效率。

分区的类型：
1. 静态分区：直接加载数据文件到指定分区
2. 动态分区：数据未知，根据分区值来确定需要创建的分区（加载数据insert into模式）
3. 混合分区：静态和动态都有

注意事项：
1.hive的分区使用的是表外字段，分区字段是一个伪例，并不一定来源与原数据内。但是分区字段可以做查询过滤。
2.一般不建议使用动态分区，因为动态分区会使用MapReduce进行查询数据，如果分区数据过多，导致namenode和resourcemanager的性能瓶颈。所以建议在使用动态分区前尽可能预知分区数量。


-- 分桶
与MapReduce中的HashPartitioner的原理一模一样
其实简单来说就是，将数据平均的分在不同的“桶”里。分配规则是使用分桶字段的hash值对分桶的数量进行取模，通过分析余数来确定放入哪个桶中

分桶的主要意义：分桶表主要适合进行'数据的抽样'
注意：加载数据时：绝对不能使用load或者上传方式，而是需要类似与动态分区一样加载数据