Hive 数据库表的基本 *** 作，必须掌握的基本功

说明：hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的，默认是存放在该配置文件设置的路径下，也可在创建数据库时单独指定存储路径。

数据库有一些描述性的属性信息，可以在创建时添加：

查看数据库的键值对信息

修改数据库的键值对信息

与mysql查询语句是一样的语法

删除一个空数据库，如果数据库下面有数据表，那么就会报错

强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除(请谨慎 *** 作)

[]里的属性为可选属性，不是必须的，但是如果有可选属性，会使 sql 语句的易读性更好，更标准与规范。

例如：[comment '字段注释信息'][comment '表的描述信息']等，[external]属性除外

1. CREATE TABLE

创建一个指定名字的表，如果相同名字的表已存在，则抛出异常提示：表已存在，使用时可以使用IF NOT EXISTS语句来忽略这个异常。

如果创建的表名已存在，则不会再创建，也不会抛出异常提示：表已存在。否则则自动创建该表。

2. EXTERNAL

顾名思义是外部的意思，此关键字在建表语句中让使用者可以创建一个外部表，如果不加该关键字，则默认创建内部表。

外部表在创建时必须同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive在创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；

若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置作任何改变。

内部表在删除后，其元数据和数据都会被一起删除。

外部表在删除后，只删除其元数据，数据不会被删除。

3. COMMENT

用于给表的各个字段或整张表的内容作解释说明的，便于他人理解其含义。

4. PARTITIONED BY

区分表是否是分区表的关键字段，依据具体字段名和类型来决定表的分区字段。

5. CLUSTERED BY

依据column_name对表进行分桶，在 Hive 中对于每一张表或分区，Hive 可以通过分桶的方式将数据以更细粒度进行数据范围划分。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。

6. SORTED BY

指定表数据的排序字段和排序规则，是正序还是倒序排列。

7. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '

指定表存储中列的分隔符，这里指定的是' '，也可以是其他分隔符。

8. STORED AS SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE

指定表的存储格式，如果文件数据是纯文本格式，可以使用STORED AS TEXTFILE，如果数据需要压缩，则可以使用STORED AS SEQUENCEFILE。

9. LOCATION

指定 Hive 表在 hdfs 里的存储路径，一般内部表（Managed Table）不需要自定义，使用配置文件中设置的路径即可。

如果创建的是一张外部表，则需要单独指定一个路径。

1. 使用create table语句创建表

例子：

2. 使用create table ... as select...语句创建表

例子：

使用 create table ... as select ...语句来创建新表sub_student，此时sub_student 表的结构及表数据与 t_student 表一模一样， 相当于直接将 t_student 的表结构和表数据复制一份到 sub_student 表。

注意：

(1). select 中选取的列名（如果是 * 则表示选取所有列名）会作为新表 sub_student 的列名。

(2). 该种创建表的方式会改变表的属性以及结构，例如不能是外部表，只能是内部表，也不支持分区、分桶。

如果as select后的表是分区表，并且使用select *，则分区字段在新表里只是作为字段存在，而不是作为分区字段存在。

在使用该种方式创建时，create 与 table 之间不能加 external 关键字，即不能通过该种方式创建外部目标表，默认只支持创建内部目标表。

(3). 该种创建表的方式所创建的目标表存储格式会变成默认的格式textfile。

3.使用like语句创建表

例子：

注意：

(1). 只是将 t_student 的表结构复制给 sub1_student 表。

(2). 并不复制 t_student 表的数据给 sub1_student 表。

(3). 目标表可以创建为外部表，即:

1.查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；

2.数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；

3.数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；

4.数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新；

5.索引：hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，也造成了hive查询数据速度很慢的原因，而mysql有索引；

6.延迟性：hive延迟性高，原因就是上边一点所说的，而mysql延迟性低；

7.数据规模：hive存储的数据量超级大，而mysql只是存储一些少量的业务数据；

8.底层执行原理：hive底层是用的mapreduce，而mysql是excutor执行器；

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