hive 子查询不能作为字段，换一种写法

在 Hive 中，子查询不能直接作为字段，但我们可以使用 JOIN 或者 LATERAL VIEW 等方式来实现类似的功能。以下是两种可能的写法：

1. 使用 JOIN 实现

SELECT a.col1, b.col2
FROM table1 a
JOIN (
    SELECT col2, MAX(col3) AS max_col3
    FROM table2
    GROUP BY col2
) b ON a.col2 = b.col2

2. 使用 LATERAL VIEW 实现

SELECT a.col1, b.col2
FROM table1 a
LATERAL VIEW (
    SELECT col2, MAX(col3) AS max_col3
    FROM table2
    WHERE col2 = a.col2
    GROUP BY col2
) b AS b

这两种写法都可以将子查询的结果作为一个虚拟表，然后和原表进行 JOIN 操作或者 LATERAL VIEW 操作，从而实现类似于子查询作为字段的效果。

相关问题

hive不能在case when使用子查询，换个写法

如果Hive版本较老，不支持在CASE WHEN语句中使用子查询，可以使用LEFT JOIN的方式来实现类似的查询，具体如下所示：

SELECT
  CASE
    WHEN t1.currtype = '019' THEN t2.baserate
    ELSE t1.baserate
  END AS new_baserate
FROM table_name t1
LEFT JOIN (
  SELECT baserate
  FROM table_name
  WHERE currtype = '014'
) t2 ON t1.currtype = '019';

上述语句中，首先进行了一个LEFT JOIN操作，将currtype为019的记录连接上currtype为014的记录，从而获得了currtype为019时对应的baserate值。然后在CASE WHEN语句中使用了LEFT JOIN查询得到的结果，从而实现了类似子查询的功能。这样就可以得到符合要求的结果了。

hive 快速查询出某一字段枚举值 1s以内

要快速查询出Hive表中某一字段的枚举值，可以使用Hive的近似计数器函数（Approximate Counting）和Hive的Bucketing机制。

具体步骤如下：

1. 首先，在创建Hive表时，使用Bucketing机制对数据进行分桶。这样可以将数据分散到多个文件中，减少查询时需要扫描的数据量。可以使用INSERT INTO语句将已有数据按照Bucketing规则重新写入到新表中。

2. 接着，使用Hive的近似计数器函数之一HyperLogLog实现快速计算某一字段的枚举值。HyperLogLog函数可以在O(1)的时间内计算出某个字段的近似基数，也就是该字段的去重后的数量。

例如，如果想要查询某个表中字段col1的枚举值数量，可以使用如下语句：

SELECT APPROX_DISTINCT(col1) FROM table_name;

这样就可以在1秒以内快速查询出某一字段的枚举值数量了。

需要注意的是，近似计数器函数的结果是近似值，并不一定完全准确。如果需要精确计算某个字段的枚举值数量，可以使用DISTINCT关键字进行查询，但是速度可能会比较慢。