大数据 Apache Hive SQL基础（HQL 入门篇）

Hive SQL 几乎是每一位互联网分析师的必备技能，相信每一位面试过大厂的童鞋都有被面试官问到 Hive 优化问题的经历。所以掌握扎实的 HQL 基础尤为重要，既能帮分析师在日常工作中“如鱼得水”提高效率，也能在跳槽时获得一份更好的工作 offer。

本篇为 Hive 入门篇，主要为 Hive SQL 基础语法介绍 ，文章争取做到言简意赅，让大家 30 分钟入门 HQL。

文中视角多处 HQL 对比 关系型数据库 SQL，适合有一定 SQL 基础的童鞋。 （未掌握基础 SQL 童鞋请移步「w3c school - SQL」快速上手 SQL）

---------- Hive 优化篇敬请期待

一、Hive 介绍

简单来说，Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具。

Hive 的计算基于 Hadoop 实现的一个特别的计算模型 MapReduce，它可以将计算任务分割成多个处理单元，然后分散到一群家用或服务器级别的硬件机器上，降低成本并提高水平扩展性。

Hive 的数据存储在 Hadoop 一个分布式文件系统上，即 HDFS。

需明确的是，Hive 作为数仓应用工具，对比 RDBMS（关系型数据库） 有3个“不能”：

1. 不能像 RDBMS 一般实时响应，Hive 查询延时大；
2. 不能像 RDBMS 做事务型查询，Hive 没有事务机制；
3. 不能像 RDBMS 做行级别的变更操作（包括插入、更新、删除）。

另外，Hive 相比 RDBMS 是一个更“宽松”的世界，比如：

• Hive 没有定长的 varchar 这种类型，字符串都是 string；
• Hive 是读时模式，它在保存表数据时不会对数据进行校验，而是在读数据时校验不符合格式的数据设置为NULL。

二、Hive 查询语句

Hive select 常规语法与 Mysql 等 RDBMS SQL 几乎无异，下面附注语法格式，具体不做详细讲解。本节重点介绍 Hive 中出现的一些比较特殊且日常中我有用到的一些技巧给到大家参考。

2.1 附注 select 语法及语序，

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...
FROM table_reference
[WHERE where_condition]
[GROUP BY col_list]
[ORDER BY order_condition]
[DISTRIBUTE BY distribute_condition [SORT BY sort_condition] ]
[LIMIT number]

2.2 多维度聚合分析 grouping sets/cube/roolup，

以一个示例来说明 3者作用及区别。request 表为后端请求表，现需分别统计3种不同维度的聚合：总共多少请求？不同系统、设备多少请求？不同城市多少请求。

不使用多维聚合方法，

SELECT NULL, NULL, NULL, COUNT(*)
FROM requests
UNION ALL
SELECT os, device, NULL, COUNT(*)
FROM requests GROUP BY os, device
UNION ALL
SELECT null, null, city, COUNT(*)
FROM requests GROUP BY city;

使用 grouping sets，

SELECT os, device, city ,COUNT(*)
FROM requests
GROUP BY os, device, city GROUPING SETS((os, device), (city), ());

cube 会枚举指定列的所有可能组合作为 grouping sets，而 roolup 会以按层级聚合的方式产生 grouping sets。如，

GROUP BY CUBE(a, b, c)  
--等价于以下语句。  
GROUPING SETS((a,b,c),(a,b),(a,c),(b,c),(a),(b),(c),())

GROUP BY ROLLUP(a, b, c)
--等价于以下语句。  
GROUPING SETS((a,b,c),(a,b),(a), ())

2.3 正则方法指定 select 字段列

说是指定，其实是排除，如：(num|uid)?+.+ 排除 num 和 uid 字段列。

另外，where 使用正则可以如此：where A Rlike B、where A Regexp B。

2.4 Lateral View（一行变多行）

Lateral View 和表生成函数（例如Split、Explode等函数）结合使用，它能够将一行数据拆成多行数据，并对拆分后的数据进行聚合。

假设您有一张表pageAds，它有两列数据，第一列是pageid string，第二列是adid_list，即用逗号分隔的广告ID集合。

现需要统计所有广告在所有页面的出现次数，则先用 Lateral View + explode 做处理，即可正常分组聚合统计。

SELECT pageid, adid 
 FROM pageAds LATERAL VIEW explode(adid_list) adTable AS adid;

2.5 窗口函数

Hive 的窗口函数非常丰富，这在很多 RDBMS 中是少见的。（至少在 mysql 的较早期版本一直没有支持窗口函数，一个分组排序得用上非常复杂的 SQL 自定义变量）

其中最常用的窗口函数当属 row_number() over(partition by col order col_2)，它可以实现按指定字段的分组排序。

其它更丰富的窗口函数，我这不赘述，篇幅太大，完全可以重开一篇新的文章。建议参考阿里云 MaxCompute 的这份「窗口函数」的文档，写得非常详细，强烈推荐！

2.6 代码复用

• CTE复用：with t1 as();
• 阿里云 MaxCompute 支持创建 SQL Script 脚本：允许使用 @var:= 方式创建变量，实现复用。

with t1 as(
    select user_id
    from user
    where ...
)

@var:= select
         shop_id
       from shop
       where ...;

select *
from user_shop
where user_id in(select * from t1)
and shop_id in(select * from @var);

三、Hive 定义语句（DDL）

3.1 Hive 建表语句格式，

方法一：独立声明

CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [DEFAULT value] [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[CLUSTERED BY (col_name [, col_name, ...]) [SORTED BY (col_name [ASC | DESC] [, col_name [ASC | DESC] ...])] INTO number_of_buckets BUCKETS] 
[STORED BY StorageHandler] -- 仅限外部表
[WITH SERDEPROPERTIES (Options)] -- 仅限外部表
[LOCATION OSSLocation]; -- 仅限外部表
[LIFECYCLE days]
[AS select_statement]

方法二：从已有表直接复制

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
 LIKE existing_table_name

下面对当中关键的声明语句做解释：

• [EXTERNAL]：声明为外部表，往往在该表需要被多个工具共享时声明，外部表删表不会删数据，只会删元数据。
• col_name data type：data_ type 一定要严谨定义，避免 bigint、double 等等统统用 string 的偷懒做法，否则不知某天数据就出错了。（团队内曾有同事犯过此错误）
• [if not exists]：创建时不指定，若存在同名表则返回出错。指定此选项，若存在同名表忽略后续，不存在则创建。
• [DEFAULT value]：指定列的默认值，当INSERT操作不指定该列时，该列写入默认值。
• [PARTITIONED BY]：指定表的分区字段，当利用分区字段对表进行分区时，新增分区、更新分区内数据和读取分区数据均不需做全表扫描，可以提高处理效率。
• [LIFECYCLE]：是表的生命周期，分区表则每个分区的生命周期与表生命周期相同
• [AS select_statement]：意味着可直接跟 select 语句插入数据

简单示例：创建表sale_detail来保存销售记录，该表使用销售时间 sale_date 和销售区域 region 作为分区列。

create table if not exists sale_detail
(
shop_name     string,
customer_id   string,
total_price   double
)
partitioned by (sale_date string, region string);

创建成功的表可以通过 desc 查看定义信息，

desc ;
desc extended ; --查看外部表信息。

如果需要不记得完整的表名，可以通过 show tables 在 db（数据库）范围内查找，

use db_name;
show tables ('tb.*'); --- tb.* 为正则表达式

3.2 Hive 删表语句格式，

DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;  --- 删除表
ALTER TABLE table_name DROP [IF EXISTS] PARTITION (partition_col1 = partition_col_value1,  ...); --- 删除某分区

3.3 Hive 变更表定义语句格式，

ALTER TABLE table_name RENAME TO table_name_new;  --- 重命名表
ALTER TABLE table_name ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION (partition_col1 = partition_col_value1 ...);  --- 增加分区
ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name1 type1 comment 'XXX');  --- 增加列，同时定义类型与注释
ALTER TABLE table_name CHANGE COLUMN old_col_name new_col_name column_type COMMENT column_comment;  --- 修改列名和注释
ALTER TABLE table_name SET lifecycle days;  --- 修改生命周期

四、Hive 操作语句

Hive insert语句格式，

INSERT OVERWRITE|INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1...]
select_statement
FROM from_statement;

下面对当中关键的声明语句做解释：

• into|overwrite：into-直接向表或表的分区中追加数据；先清空表中的原有数据，再向表或分区中插入数据。
• [PARTITION (partcol1=val1…]：不允许使用函数等表达式，只能是常量。

关于 PARTITION 这里展开说明指定分区插入和动态分区插入，

• 输出到指定分区：在INSERT语句中直接指定分区值，将数据插入指定的分区。
• 输出到动态分区：在INSERT语句中不直接指定分区值，只指定分区列名。分区列的值在SELECT子句中提供，系统自动根据分区字段的值将数据插入到相应分区。

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以上为 Hive 入门篇，希望对分析师的你有帮助。