Hive3：数据随机抽样查询

一、适用场景

大数据体系下，在真正的企业环境中，很容易出现很大的表，比如体积达到TB级别。
对这种表一个简单的SELECT * 都会非常的慢，哪怕LIMIT 10想要看10条数据，也会走MapReduce流程，这个时间等待是不合适的。

于是，Hive提供了快速抽样的解决办法，可以快速从大表中随机抽取一些数据供用户查看。

二、实操

1、基于随机分桶抽样

语法

SELECT ... FROM tbl TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y ON(colname | rand()))

y表示将表数据随机划分成y份（y个桶）
x表示从y个桶中，抽取第x个桶的数据
colname表示随机的依据基于某个列的值，进行分桶
rand()表示随机的依据基于整行，进行分桶

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例如
将orders表数据，按照username列，根据hash取模，分成10个桶，取第1桶数据。
查询结果不变

SELECT username, orderId, totalmoney FROM itheima.orders TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 10 ON username);

将orders表数据，随机分成10个桶，取第1桶数据。
查询结果每次都不同

SELECT * FROM itheima.orders TABLESAMPLE(BUCKET 1 OUT OF 10 ON rand());

2、基于数据块抽样

语法

SELECT ... FROM tbl TABLESAMPLE(num ROWS | num PERCENT | num(K|M|G));

num ROWS 表示抽样num条数据
num PERCENT 表示抽样num百分百比例的数据
num(K|M|G) 表示抽取num大小的数据，单位可以是K、M、G表示KB、MB、GB

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例如

-- 抽取100条
select * from itheima.orders tablesample(100 rows);
	
-- 取1%数据
select * from itheima.orders tablesample(1 percent);
	
-- 取 1KB数据
select * from itheima.orders tablesample(1K);

注意
使用这种语法抽样，条件不变的话，每一次抽样的结果都一致
即无法做到随机，只是按照数据顺序从前向后取。