hive count(1)与count(*)区别

Hive中的count(1)和count(*)都是用来计算行数的函数，但是它们有一些区别。

count(1)是指计算所有行中第一个非空列的值，因此它的结果与count(*)相同，但是它比count(*)更快，因为它不需要检查每一列的值是否为空。

count(*)是指计算所有行的数量，包括空行。它需要检查每一列的值是否为空，因此比count(1)慢一些。

因此，如果你只是需要计算行数，而不需要考虑空行，那么使用count(1)会更快一些。但是如果你需要考虑空行，那么就需要使用count(*)。

相关问题

hive count distinct优化

Hive count distinct的优化可以从以下几个方面入手：

1. 数据倾斜问题：如果某个字段的值分布不均匀，可能会导致某些reduce节点的负载过重，从而影响整个查询的性能。可以通过对数据进行分桶、分区等方式来解决数据倾斜问题。

2. 使用Bloom Filter：Bloom Filter是一种基于哈希的数据结构，可以用于快速判断某个元素是否存在于一个集合中。在进行count distinct操作时，可以先使用Bloom Filter过滤掉不可能存在的元素，从而减少实际进行distinct计算的元素数量。

3. 使用HyperLogLog算法：HyperLogLog是一种基于概率的算法，可以用于估计一个集合中不同元素的数量。在进行count distinct操作时，可以先使用HyperLogLog算法估计出不同元素的数量，然后再根据实际情况进行调整。

4. 使用MapReduce Combiner：MapReduce Combiner是一种在Map端进行局部聚合的技术，可以减少数据传输量和reduce节点的负载。在进行count distinct操作时，可以使用MapReduce Combiner对每个Map输出的结果进行局部聚合，从而减少reduce节点的负载。

5. 使用Spark SQL的approx_count_distinct函数：Spark SQL提供了approx_count_distinct函数，可以用于估计一个DataFrame中不同元素的数量。在进行count distinct操作时，可以使用approx_count_distinct函数代替传统的count distinct操作，从而提高查询性能。

hive 查询语句count

Hive查询语句中count函数用于统计行数或者某个列的非空值个数。语法如下：

统计行数：

SELECT COUNT(*) FROM table_name;

统计某个列的非空值个数：

SELECT COUNT(column_name) FROM table_name;

注意：COUNT函数默认不统计空值，如果需要统计空值，可以使用COUNT(*)函数。