my sql与hive sql的区别？

时间: 2023-03-20 09:00:31 浏览: 275

HIVE-SQL操作语句

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### HIVE-SQL操作语句详解 #### 一、创建表 (CREATE TABLE) 在Hive中，`CREATE TABLE` 语句用于创建新的表。与传统的关系型数据库类似，但在Hive中有其特殊之处。 ##### 示例 ```sql hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING); ``` 该命令创建了一个名为 `pokes` 的新表，并定义了两个字段：`foo` 类型为 `INT` 和 `bar` 类型为 `STRING`。如果希望创建分区表，可以使用以下命令： ```sql hive> CREATE TABLE invites (foo INT, bar STRING) PARTITIONED BY (ds STRING); ``` 这里，`invites` 表被定义为一个分区表，其中包含一个额外的分区列 `ds`（类型为 `STRING`），用于数据组织和优化查询性能。 #### 二、显示表 (SHOW TABLES) `SHOW TABLES` 命令用于列出当前数据库中的所有表名。 ```sql hive> SHOW TABLES; ``` 如果想要匹配特定模式的表名，则可以使用正则表达式： ```sql hive> SHOW TABLES '.*s'; ``` 该命令将列出所有名称以 "s" 结尾的表。 #### 三、修改表 (ALTER TABLE) `ALTER TABLE` 命令用于修改已存在的表结构，例如添加或删除列等。 ##### 添加列 ```sql hive> ALTER TABLE pokes ADD COLUMNS (new_col INT); ``` 此命令向 `pokes` 表添加了一个名为 `new_col` 的新列，类型为 `INT`。如果还需要对新增加的列进行注释，则可以使用以下命令： ```sql hive> ALTER TABLE invites ADD COLUMNS (new_col2 INT COMMENT 'acomment'); ``` ##### 重命名表 ```sql hive> ALTER TABLE events RENAME TO 3koobecaf; ``` 此命令将 `events` 表重命名为 `3koobecaf`。 #### 四、删除表 (DROP TABLE) `DROP TABLE` 命令用于删除已存在的表及其所有数据。 ```sql hive> DROP TABLE pokes; ``` #### 五、加载数据 (LOAD DATA) Hive 提供了两种方式来加载数据到表中：本地文件系统和 HDFS。 ##### 加载本地文件系统数据 ```sql hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE pokes; ``` 这条命令将本地路径下的文件加载到 `pokes` 表中。对于分区表，还可以指定分区值： ```sql hive> LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15'); ``` ##### 加载 HDFS 数据 ```sql hive> LOAD DATA INPATH '/user/myname/kv2.txt' OVERWRITE INTO TABLE invites PARTITION (ds='2008-08-15'); ``` 加载 HDFS 数据时需要注意的是，源文件会被移动而不是复制，这意味着一旦加载完成，原文件将不再存在。 #### 六、数据查询 (SELECT) Hive 支持标准的 SQL 查询语法，用于检索数据。 ##### 示例 ```sql hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>'; ``` 此命令选择 `invites` 表中 `ds` 等于 `<DATE>` 的所有行的 `foo` 字段。 #### 七、插入数据 (INSERT) Hive 还提供了 `INSERT` 语句来向表中插入数据。它可以是插入到本地文件夹、HDFS 文件夹或直接插入到表中。 ##### 插入到本地文件夹 ```sql hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/tmp/local_out' SELECT a.* FROM pokes a; ``` 该命令将查询结果写入到本地文件系统中的指定目录。 ##### 插入到 HDFS 文件夹 ```sql hive> INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/hdfs_out' SELECT a.* FROM invites a WHERE a.ds='<DATE>'; ``` ##### 插入到表 ```sql hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a; ``` 此外，还可以添加条件过滤数据： ```sql hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT a.* FROM profiles a WHERE a.key < 100; ``` #### 八、多表插入 (INSERT ... INSERT) 可以在单个查询中同时向多个表插入数据。 ```sql FROM src INSERT OVERWRITE TABLE dest1 SELECT src.* WHERE src.key < 100 INSERT OVERWRITE TABLE dest2 SELECT src.key, src.value WHERE src.key >= 100 AND src.key < 200 INSERT OVERWRITE TABLE dest3 PARTI ``` 此命令示例展示了如何根据不同的条件将数据分别插入到不同的表中。 #### 总结通过以上介绍，我们可以看到 Hive 支持多种 SQL 操作，包括创建表、修改表结构、加载数据、查询和插入数据等。这些功能使得 Hive 成为了大数据处理领域中的一个重要工具。掌握这些基本操作有助于更高效地管理和分析大型数据集。

MySQL和Hive SQL是两种不同的SQL方言，主要有以下区别： 1. 数据处理方式不同：MySQL是关系型数据库，Hive是基于Hadoop的数据仓库，适合大规模数据处理。 2. 数据类型不同：MySQL支持的数据类型相对较少，而Hive支持更多的数据类型，包括复杂数据类型。 3. SQL语法不同：MySQL和Hive SQL的语法有很多差异，包括不同的关键字、函数、操作符等等。 4. 执行效率不同：MySQL是针对小规模数据的高效率数据库，而Hive SQL是针对大规模数据的分布式计算框架，处理效率相对较低。 5. 应用场景不同：MySQL适合小规模事务处理和在线应用，Hive适合大规模数据分析和离线处理。

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