1：Local Model(本地模式):
select user,item from table limit 10;(生成mapreduce)
select * from table limit 10;(不会生存mapreduce)
2：列剪裁 ：hive在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列
3：分区剪裁：在查询的过程中减少不必要的分区
使用explain dependency语法，获取table和partition
4：hive的优化机制减少job数：如果join的key相同，不管有多少个表，都会合并为一个mapreduce
(1) select a.val,b.val,c.val from a join b on (a.key = b.key1) join c on (c.key = b.key1) 1个mapreduce
(2) select a.val,b.val,c.val from a join b on (a.key = b.key1) join c in (c.key = b.key2) 2个
5：job输入输出优化
(1) insert overwrite table tmp1 select .. from a where 条件1
(2) insert overwrite table tem1 select .. from a where 条件2
上述合为1个
from a
insert overwrite table tmp1 select ... where 条件1
insert overwrite table tmp2 select ... where 条件2
6：避免笛卡儿积
select ... from woa_all_device_info_his A
left outer join(
select * from woa_all_info_his B
where 条件
) C
on A.app_id = C.app_id and A.imei = C.imei
7: 在join前过滤掉不需要的数据：包括分区过滤和条件过滤
8：小表放前大表放后：因为在Reduce阶段，位于join操作符左边的表的内容会被加载进内存，载入条目较少的表，可以有效减少内存溢出。当小表与大表join时，采用mapjoin，即在map端完成。可以避免数据倾斜。
select /*+mapjoin(b)*/ a.key,a.value from a join b on a.key = b.key
9: left semi join : 限制条件只能在on子句中设置过滤条件，在where子句，select子句或其他地方过滤不行
select a.key,b.key from a left semi join b on (a.key = b.key)
left semi join 与 join 的区别：b表有重复值的情况下left semi join 产生一条，join会产生多条
10：union all优化：局限于非嵌套查询
(1)
select * from (
select c1,c2,c3 from t1 group by c1,c2,c3
union all
select c1,c2,c3 from t2 group by c1,c2,c3
) t3;
(2)
select * from (
select * from t1
union all
select * from t2
) t3 group by c1,c2,c3
11: Distinct 与 Group by（去重优化）：使用group by替代distinct
12：排序优化
1、order by实现全局排序，一个reduce实现，由于不能并发执行，所以效率低,在hive.mapred.mode=strict模式下，使用order by时必须添加limit限制，能够大幅减少reducer数据规模
2、distribute by,sort by实现部分有序，单个reduce输出的结果是有序，效率高，和distribute by一起使用
3、cluster by col1 = distribute col1 sort by col1
13: 数据倾斜：任务进度只有reduce子任务未完成，因为处理的数据量和其他的reduce差异过大
http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842860.html
14：视图可以允许保存一个查询并像对待表一样对待这个查询进行操作。
(1): 使用视图来降低查询复杂度（当具有嵌套查询时）
from(select * from people join cart on ( cart.people_id = people.id) where firstname='john') select a.lastname where a.id =3
create view shorter join as select * from people join cart on (cart.people_id = people.id) where firstname = 'john'
select lastname from shorter where id = 3
(2): 使用视图来限制基于条件过滤的数据:通过创建视图来限制数据访问可以用来保护信息不被随意查询
(3): 动态分区中的视图和map类型
(4): hive会先解析视图，然后使用解析结果再来解析整个查询语句，（查询语句和视图语句可能会合并一个单一的实际查询，如果视图有个limit 100，使用整个视图有个limit 200，最终只会limit100）
(5):没有固化视图
15: hive应该避免对非标准化数据进行连接操作。
16: 同一份数据多种处理
如：
insert overwrite table sales select * from history where action = ‘purchased’
insert overwrite table credits select * from history where action = ‘returned’
修改为
from history
insert overwrite table sales select * where action = ‘purchased’
insert overwrite table sales select * where action = ‘returned’
17: 分桶表数据存储(当不能形成合理的分区时，避免创建太多的分区，可以采用分桶技术)
分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的技术
同样需要一个分桶字段