大数据离线阶段 09：HQL数据查询（DQL）语言

我就是我 2023-10-15 18:12 32阅读 0赞

### 1.基础查询 ###

####  ####

#### 语法树 ####

\[WITH CommonTableExpression (, CommonTableExpression)\*\]  
SELECT \[ALL | DISTINCT\] select\_expr, select\_expr, ...  
FROM table\_reference  
\[WHERE where\_condition\]  
\[GROUP BY col\_list\]  
\[ORDER BY col\_list\]  
\[CLUSTER BY col\_list  
| \[DISTRIBUTE BY col\_list\] \[SORT BY col\_list\]  
\]  
\[LIMIT \[offset,\] rows\]

table\_reference指示查询的输入。它可以是普通物理表，视图，join查询结果或子查询结果。

表名和列名不区分大小写。

####  ####

案例：美国Covid-19新冠select查询

下面来准备一下语法测试环境，在附件资料中有一份数据文件《us-covid19-counties.dat》，里面记录了2021-01-28美国各个县累计新冠确诊病例数和累计死亡病例数。

在Hive中创建表，加载该文件到表中：

\--step1:创建普通表t\_usa\_covid19  
drop table t\_usa\_covid19;  
CREATE TABLE t\_usa\_covid19(  
count\_date string,  
county string,  
state string,  
fips int,  
cases int,  
deaths int)  
row format delimited fields terminated by ",";  
\--将源数据load加载到t\_usa\_covid19表对应的路径下  
load data local inpath '/root/hivedata/us-covid19-counties.dat' into table t\_usa\_covid19;  
  
\--step2:创建一张分区表 基于count\_date日期,state州进行分区  
CREATE TABLE itcast.t\_usa\_covid19\_p(  
county string,  
fips int,  
cases int,  
deaths int)  
partitioned by(count\_date string,state string)  
row format delimited fields terminated by ",";  
  
\--step3:使用动态分区插入将数据导入t\_usa\_covid19\_p中  
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;  
  
insert into table t\_usa\_covid19\_p partition (count\_date,state)  
select county,fips,cases,deaths,count\_date,state from t\_usa\_covid19;

![图片][baf21a4d536331b7d6701724577fc822.png]

####  ####

#### select\_expr ####

每个select\_expr表示您要检索的列。必须至少有一个 select\_expr。

\--select\_expr  
\--查询所有字段或者指定字段  
select \* from t\_usa\_covid19\_p;  
select county, cases, deaths from t\_usa\_covid19\_p;  
  
\--查询匹配正则表达式的所有字段  
SET hive.support.quoted.identifiers = none; --带反引号的名称被解释为正则表达式  
select \`^c.\*\` from t\_usa\_covid19\_p;  
\--查询当前数据库  
select current\_database(); --省去from关键字  
\--查询使用函数  
select count(county) from t\_usa\_covid19\_p;

####  ####

#### ALL 、DISTINCT ####

ALL和DISTINCT选项指定是否应返回重复的行。如果没有给出这些选项，则默认值为ALL（返回所有匹配的行）。DISTINCT指定从结果集中删除重复的行。

\--ALL DISTINCT  
\--返回所有匹配的行  
select state  
from t\_usa\_covid19\_p;  
\--相当于  
select all state  
from t\_usa\_covid19\_p;  
\--返回所有匹配的行 去除重复的结果  
select distinct state  
from t\_usa\_covid19\_p;  
\--多个字段distinct 整体去重  
select distinct county,state from t\_usa\_covid19\_p;

####  ####

#### WHERE ####

WHERE条件是一个布尔表达式。在WHERE表达式中，您可以使用Hive支持的任何函数和运算符，但聚合函数除外。

从Hive 0.13开始，WHERE子句支持某些类型的子查询。

select \* from t\_usa\_covid19\_p where state ="California" and deaths > 1000;  
select \* from t\_usa\_covid19\_p where 1 > 2; -- 1 > 2 返回false  
select \* from t\_usa\_covid19\_p where 1 = 1; -- 1 = 1 返回true  
  
\--where条件中使用函数 找出州名字母超过10个  
select \* from t\_usa\_covid19\_p where length(state) >10 ;  
  
\--WHERE子句支持子查询  
SELECT \*  
FROM A  
WHERE A.a IN (SELECT foo FROM B);  
  
\--where条件中不能使用聚合函数  
\--报错 SemanticException:Not yet supported place for UDAF 'sum'  
select state,sum(deaths)  
from t\_usa\_covid19\_p where sum(deaths) >100 group by state;

那么为什么不能在where子句中使用聚合函数呢？

因为聚合函数要使用它的前提是结果集已经确定。而where子句还处于“确定”结果集的过程中，因而不能使用聚合函数。

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#### 分区查询、分区裁剪 ####

通常，SELECT查询将扫描整个表（所谓的全表扫描）。如果使用PARTITIONED BY子句创建的分区表，则在查询时可以指定分区查询，减少全表扫描，也叫做分区裁剪。

所谓分区裁剪指的是：对分区表进行查询时，会检查WHERE子句或JOIN中的ON子句中是否存在对分区字段的过滤，如果存在，则仅访问查询符合条件的分区，即裁剪掉没必要访问的分区。

\--找出来自加州，累计死亡人数大于1000的县 state字段就是分区字段 进行分区裁剪 避免全表扫描  
select \* from t\_usa\_covid19\_p where state ="California" and deaths > 1000;  
  
\--多分区裁剪  
select \* from t\_usa\_covid19\_p where count\_date = "2021-01-28" and state ="California" and deaths > 1000;

####  ####

#### GROUP BY ####

GROUP BY 语句用于结合聚合函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。需要注意的是，出现在GROUP BY中select\_expr的字段：要么是GROUP BY分组的字段；要么是被聚合函数应用的字段。原因很简单，避免出现一个字段多个值的歧义。

分组字段出现select\_expr中，一定没有歧义，因为就是基于该字段分组的，同一组中必相同；

被聚合函数应用的字段，也没歧义，因为聚合函数的本质就是多进一出，最终返回一个结果。

![图片][997c7fd1b47705734bc90a1d5c98e162.png]

如上图所示，基于category进行分组，相同颜色的分在同一组中。

在select\_expr中，如果出现category字段，则没有问题，因为同一组中category值一样，但是返回day就有问题了，day的结果不一样。

下面针对t\_usa\_covid19\_p进行演示：

\--根据state州进行分组  
  
\--SemanticException:Expression not in GROUP BY key 'deaths'  
\--deaths不是分组字段 报错  
\--state是分组字段 可以直接出现在select\_expr中  
select state,deaths  
from t\_usa\_covid19\_p where count\_date = "2021-01-28" group by state;  
  
\--被聚合函数应用  
select state,count(deaths)  
from t\_usa\_covid19\_p where count\_date = "2021-01-28" group by state;

####  ####

#### HAVING ####

在SQL中增加HAVING子句原因是，WHERE关键字无法与聚合函数一起使用。

HAVING子句可以让我们筛选分组后的各组数据,并且可以在Having中使用聚合函数，因为此时where，group by已经执行结束，结果集已经确定。

\--having  
\--统计死亡病例数大于10000的州  
\--where语句中不能使用聚合函数 语法报错  
select state,sum(deaths)  
from t\_usa\_covid19\_p  
where count\_date = "2021-01-28" and sum(deaths) >10000 group by state;  
  
\--先where分组前过滤（此处是分区裁剪），再进行group by分组（含聚合）， 分组后每个分组结果集确定 再使用having过滤  
select state,sum(deaths)  
from t\_usa\_covid19\_p  
where count\_date = "2021-01-28"  
group by state  
having sum(deaths) > 10000;  
  
\--这样写更好 即在group by的时候聚合函数已经作用得出结果 having直接引用结果过滤 不需要再单独计算一次了  
select state,sum(deaths) as cnts  
from t\_usa\_covid19\_p  
where count\_date = "2021-01-28"  
group by state  
having cnts> 10000;

having与where的区别:

having是在分组后对数据进行过滤

where是在分组前对数据进行过滤

having后面可以使用聚合函数

where后面不可以使用聚合

####  ####

#### LIMIT ####

LIMIT子句可用于约束SELECT语句返回的行数。

LIMIT接受一个或两个数字参数，这两个参数都必须是非负整数常量。

第一个参数指定要返回的第一行的偏移量（从 Hive 2.0.0开始），第二个参数指定要返回的最大行数。当给出单个参数时，它代表最大行数，并且偏移量默认为0。

\--limit  
\--没有限制返回2021.1.28 加州的所有记录  
select \* from t\_usa\_covid19\_p  
where count\_date = "2021-01-28"  
and state ="California";  
  
\--返回结果集的前5条  
select \* from t\_usa\_covid19\_p  
where count\_date = "2021-01-28"  
and state ="California"  
limit 5;  
  
\--返回结果集从第1行开始 共3行  
select \* from t\_usa\_covid19\_p  
where count\_date = "2021-01-28"  
and state ="California"  
limit 2,3; --注意 第一个参数偏移量是从0开始的

####  ####

Hive SQL查询执行顺序

SELECT \[ALL | DISTINCT\] select\_expr, select\_expr, ...  
FROM table\_reference  
\[WHERE where\_condition\]  
\[GROUP BY col\_list\]  
\[ORDER BY col\_list\]  
\[CLUSTER BY col\_list  
| \[DISTRIBUTE BY col\_list\] \[SORT BY col\_list\]  
\]  
\[LIMIT \[offset,\] rows\]

在查询过程中执行顺序：from>where>group（含聚合）>having>order>select。

所以聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行，而where子句在查询过程中执行优先级别优先于聚合语句(sum,min,max,avg,count)。

结合下面SQL感受一下：

select state,sum(deaths) as cnts  
from t\_usa\_covid19\_p  
where count\_date = "2021-01-28"  
group by state  
having cnts> 10000;

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### 2.高阶查询 ###

####  ####

SORT/ORDER/CLUSTER/DISTRIBUTE BY

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#### ORDER BY ####

ORDER BY \[ASC|DESC\]

Hive SQL中的ORDER BY语法类似于SQL语言中的ORDER BY语法。会对输出的结果进行全局排序，因此底层使用MapReduce引擎执行的时候，只会有一个reducetask执行。也因此，如果输出的行数太大，会导致需要很长的时间才能完成全局排序。

默认排序顺序为升序（ASC），也可以指定为DESC降序。

在Hive 2.1.0和更高版本中，支持在“ order by”子句中为每个列指定null类型结果排序顺序。ASC顺序的默认空排序顺序为NULLS FIRST，而DESC顺序的默认空排序顺序为NULLS LAST。

\---order by  
\--根据字段进行排序  
select \* from t\_usa\_covid19\_p  
where count\_date = "2021-01-28"  
and state ="California"  
order by deaths; --默认asc null first  
  
select \* from t\_usa\_covid19\_p  
where count\_date = "2021-01-28"  
and state ="California"  
order by deaths desc; --指定desc null last  
  
\--强烈建议将LIMIT与ORDER BY一起使用。避免数据集行数过大  
\--当hive.mapred.mode设置为strict严格模式时，使用不带LIMIT的ORDER BY时会引发异常。  
select \* from t\_usa\_covid19\_p  
where count\_date = "2021-01-28"  
and state ="California"  
order by deaths desc  
limit 3;

####  ####

#### CLUSTER BY ####

SELECT expression… FROM table CLUSTER BY col\_name;

Hive SQL中的CLUSTER BY语法可以指定根据后面的字段将数据分组，每组内再根据这个字段正序排序（不允许指定排序规则），概况起来就是：根据同一个字段，分且排序。

分组的规则hash散列。hash\_func(col\_name) % reduce task nums

分为几组取决于reduce task的个数。下面在Hive beeline客户端中针对student表进行演示。

\--cluster by  
select \* from student;  
\--不指定reduce task个数  
\--日志显示：Number of reduce tasks not specified. Estimated from input data size: 1  
select \* from student cluster by sno;  
  
\--手动设置reduce task个数  
set mapreduce.job.reduces =2;  
select \* from student cluster by sno;

![图片][f7ea65979ecd22f36b2cbc36147d3b3c.png]

默认情况下，reduce task的个数由Hive在编译期间自己决定。

![图片][c3eb8c89e53da5b5046bbea4538087c4.png]

设置set mapreduce.job.reduces =2;

![图片][2c12e402cdddf4ae99aeddfd1d055d26.png]

执行结果如下：分为两个部分，每个部分内正序排序。

![图片][8ba5070285c593c432b5fccc0821ac5a.png]

假如说，现在想法如下：把学生表数据根据性别分为两个部分，每个分组内根据年龄的倒序排序。你会发现CLUSTER BY无法完成了。而order by更不能在这里使用，因为它是全局排序，一旦使用order by，编译期间就会强制把reduce task个数设置为1。无法满足分组的需求。

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####  ####

#### DISTRIBUTE BY +SORT BY ####

如果说CLUSTER BY的功能是分且排序（同一个字段），那么DISTRIBUTE BY +SORT BY就相当于把cluster by的功能一分为二：DISTRIBUTE BY负责分，SORT BY负责分组内排序，并且可以是不同的字段。如果DISTRIBUTE BY +SORT BY的字段一样，可以得出下列结论：

CLUSTER BY=DISTRIBUTE BY +SORT BY（字段一样）

\--案例：把学生表数据根据性别分为两个部分，每个分组内根据年龄的倒序排序。  
select \* from student distribute by sex sort by sage desc;

![图片][f988bcef38490945ad77bba791512d6f.png]

\--下面两个语句执行结果一样  
select \* from student distribute by sno sort by sno;  
select \* from student cluster by sno;

####  ####

SORT/ORDER/CLUSTER/DISTRIBUTE BY

####  ####

#### ORDER BY ####

ORDER BY \[ASC|DESC\]

默认排序顺序为升序（ASC），也可以指定为DESC降序。

####  ####

#### CLUSTER BY ####

SELECT expression… FROM table CLUSTER BY col\_name;

分组的规则hash散列。hash\_func(col\_name) % reduce task nums

分为几组取决于reduce task的个数。下面在Hive beeline客户端中针对student表进行演示。

![图片][f7ea65979ecd22f36b2cbc36147d3b3c.png]

默认情况下，reduce task的个数由Hive在编译期间自己决定。

![图片][c3eb8c89e53da5b5046bbea4538087c4.png]

设置set mapreduce.job.reduces =2;

![图片][2c12e402cdddf4ae99aeddfd1d055d26.png]

执行结果如下：分为两个部分，每个部分内正序排序。

![图片][8ba5070285c593c432b5fccc0821ac5a.png]

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####  ####

#### DISTRIBUTE BY +SORT BY ####

CLUSTER BY=DISTRIBUTE BY +SORT BY（字段一样）

\--案例：把学生表数据根据性别分为两个部分，每个分组内根据年龄的倒序排序。  
select \* from student distribute by sex sort by sage desc;

![图片][f988bcef38490945ad77bba791512d6f.png]

\--下面两个语句执行结果一样  
select \* from student distribute by sno sort by sno;  
select \* from student cluster by sno;

### 总结 ###

*  order by会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。
 *  sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。
 *  distribute by(字段)根据指定字段将数据分到不同的reducer，分发算法是hash散列。
 *  Cluster by(字段) 除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。

如果distribute和sort的字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by

![图片][20230724024159.png_origin_url_https_3A_2F_2Fmmbiz.qpic.cn_2Fsz_mmbiz_png_2FBuRsxQibf4JxdEjqgGa0ocliaol5NwpSLZib9rdaz9lCTnpjAwc9gC3oMXM40IgV6PIm53d6uEu26LHu67KpBQwVA_2F640_pos_id_COBq0jAF]

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####  ####

#### Union联合查询 ####

UNION用于将来自多个SELECT语句的结果合并为一个结果集。语法如下：

*  
 *  
 *  
 *  
 *

select_statement UNION [ALL | DISTINCT]
    select_statement UNION [ALL | DISTINCT]
    select_statement ...

使用DISTINCT关键字与只使用UNION默认值效果一样，都会删除重复行。

使用ALL关键字，不会删除重复行，结果集包括所有SELECT语句的匹配行（包括重复行）。

1.2.0之前的Hive版本仅支持UNION ALL，在这种情况下不会消除重复的行。

每个select\_statement返回的列的数量和名称必须相同。

\--union  
\--使用DISTINCT关键字与使用UNION默认值效果一样，都会删除重复行。  
select num,name from student\_local  
UNION  
select num,name from student\_hdfs;  
\--和上面一样  
select num,name from student\_local  
UNION DISTINCT  
select num,name from student\_hdfs;  
  
\--使用ALL关键字会保留重复行。  
select num,name from student\_local  
UNION ALL  
select num,name from student\_hdfs;  
  
\--如果要将ORDER BY，SORT BY，CLUSTER BY，DISTRIBUTE BY或LIMIT应用于单个SELECT  
\--请将子句放在括住SELECT的括号内  
SELECT sno,sname FROM (select sno,sname from student\_local LIMIT 2) subq1  
UNION  
SELECT sno,sname FROM (select sno,sname from student\_hdfs LIMIT 3) subq2  
  
\--如果要将ORDER BY，SORT BY，CLUSTER BY，DISTRIBUTE BY或LIMIT子句应用于整个UNION结果  
\--请将ORDER BY，SORT BY，CLUSTER BY，DISTRIBUTE BY或LIMIT放在最后一个之后。  
select sno,sname from student\_local  
UNION  
select sno,sname from student\_hdfs  
order by sno desc;

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#### Common Table Expressions（CTE） ####

####  ####

CTE介绍

公用表表达式（CTE）是一个临时结果集，该结果集是从WITH子句中指定的简单查询派生而来的，该查询紧接在SELECT或INSERT关键字之前。

CTE仅在单个语句的执行范围内定义。一个或多个CTE可以在Hive SELECT，INSERT， CREATE TABLE AS SELECT或CREATE VIEW AS SELECT语句中使用。

####  ####

CTE案例

\--选择语句中的CTE  
with q1 as (select sno,sname,sage from student where sno = 95002)  
select \*  
from q1;  
  
\-- from风格  
with q1 as (select sno,sname,sage from student where sno = 95002)  
from q1  
select \*;  
  
\-- chaining CTEs 链式  
with q1 as ( select \* from student where sno = 95002),  
q2 as ( select sno,sname,sage from q1)  
select \* from (select sno from q2) a;  
  
  
\-- union案例  
with q1 as (select \* from student where sno = 95002),  
q2 as (select \* from student where sno = 95004)  
select \* from q1 union all select \* from q2;  
  
\--视图，CTAS和插入语句中的CTE  
\-- insert  
create table s1 like student;  
  
with q1 as ( select \* from student where sno = 95002)  
from q1  
insert overwrite table s1  
select \*;  
  
select \* from s1;  
  
\-- ctas  
create table s2 as  
with q1 as ( select \* from student where sno = 95002)  
select \* from q1;  
  
\-- view  
create view v1 as  
with q1 as ( select \* from student where sno = 95002)  
select \* from q1;  
  
select \* from v1;

[baf21a4d536331b7d6701724577fc822.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/baf21a4d536331b7d6701724577fc822.png
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