我们在写HQL有没有遇到过数据量特别大的时候比如,使用HQL 处理起来非常复杂,非常慢,这时候我们可以使用Hive给加个索引来提高我们的速度。多了就不说了,我们直接开始。
Hive 中的视图和 RDBMS 中视图的概念一致,都是一组数据的逻辑表示,本质上就是一条 SELECT 语句的结果集。视图是纯粹的逻辑对象,没有关联的存储 (Hive 3.0.0 引入的物化视图除外),当查询引用 视图 时,Hive 可以将视图的定义与查询结合起来,例如将查询中的 过滤器推送到视图 中。
创建视图注意事项
准备数据
创建一个测试视图
语法:
示例 :
通过 desc formatted default.user_view详情信息
Hive 在 0.7.0 引入了索引的功能,索引的 设计目标是提高表某些列的查询速度 。如果没有索引,带有谓词的查询(如'WHERE table1.column = 10')会加载 整个表或分区并处理所有行 。但是如果 column 存在索引,则只 需要加载和处理文件的一部分 。
我们在使用之前上面创建好的 user 表对 id 字段创建名字为 user_index ,索引存储在 user_index_table 索引表中
此时索引表中是没有数据的,需要重建索引才会有索引的数据。
Hive 会启动 MapReduce 作业去建立索引,建立好后查看索引表数据如下。三个表字段分别代表: 索引列的值 、 该值对应的 HDFS 文件路径 、 该值在文件中的偏移量 。
默认情况下,虽然建立了索引,但是 Hive 在查询时候是不会 自动去使用索引 的,需要 开启相关配置 。开启配置后,涉及到索引列的查询就会使用索引功能去 优化查询 。
删除索引会删除对应的索引表。
如果存在索引的表被删除了,其对应的索引和索引表都会被删除。如果被索引表的某个分区被删除了,那么分区对应的分区索引也会被删除。
在 指定列 上建立索引,会产生一张索引表( Hive的一张物理表 ),里面字段包括: 索引列的值 、 该值对应的 HDFS 文件路径 、 该值在文件中的偏移量 。
在执行索引字段查询时候,首先额外生成一个 MapReduce job ,根据对索引列的过滤条件,从索引表中过滤出索引列的值对应的 hdfs文件路径及偏移量 , 输出到hdfs上的一个文件中,然后根据这些文件中的hdfs路径和偏移量 ,筛选原始 input文件 ,生成 新的split ,作为整个job的split,这样就达到不用全表扫描的目的。
今天给大家分享了Hive中常用的视图和说索引,索引虽然能帮助我们提高查询效率和分组效率但它也有缺点的,创建好索引是无法自动 rebuild 也就意味着修改数据和添加数据都需要手动执行 rebuild 。如果频繁修改的数据就不建议使用 索引 了。信自己,努力和汗水总会能得到回报的。我是大数据老哥,我们下期见~~~
如何创建索引 : 使用T-SQL语句创建索引的语法: CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED|NONCLUSTERED] INDEX index_name ON table_name (column_name…) [WITH FILLFACTOR=x] UNIQUE表示唯一索引,可选 CLUSTERED、NONCLUSTERED表示聚集索引还是非聚集索引,可选 FILLFACTOR表示填充因子,指定一个0到依00之间的值,该值指示索引页填满的空间所占的百分比 在stuMarks表的writtenExam列创建索引: USE stuDB GO IF EXISTS (SELECT name FROM sysindexes WHERE name = 'IX_writtenExam') DROP INDEX stuMarks.IX_writtenExam /*--笔试列创建非聚集索引:填充因子为三0%--*/ CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_writtenExam ON stuMarks(writtenExam) WITH FILLFACTOR= 三0 GO /*-----指定按索引 IX_writtenExam 查询----*/ SELECT * FROM stuMarks (INDEX=IX_writtenExam) WHERE writtenExam BETWEEN 陆0 AND 90 虽然我们可以指定SQL Server按哪个索引进行数据查询,但一般不需要我们人工指定。SQL Server将会根据我们创建的索引,自动优化查询
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