hivesql优化 子查询

Hive SQL的优化问题中，对于子查询的优化可以采取以下几个方法。首先，数据过滤应尽早做，同时只选择所需要的列。这样可以减少不必要的数据读取和处理，提高查询效率。其次，可以同时进行生成a表的子查询和生成b表的子查询，通过设置hive.exec.parallel=true来实现并行执行多个有偏序关系的job，并通过hive.exec.parallel.thread.number参数来设置并行度，默认为8。这样可以充分利用资源，提高查询速度和资源的节约。[1][2][3]

相关问题

hivesql优化的经典案例

以下是 Hivesql 优化的经典案例：

1. 使用分区和桶化表格：使用分区和桶化表格可以大大减少查询的数据量，提高查询效率。

2. 使用压缩技术：使用压缩技术可以减少磁盘空间的使用，同时也可以减少数据的传输时间。

3. 避免使用 SELECT *：避免使用 SELECT * 可以避免不必要的数据传输和处理，提高查询效率。

4. 使用 JOIN 语句代替子查询：使用 JOIN 语句代替子查询可以减少查询时间和资源消耗。

5. 避免在 WHERE 子句中使用函数：在 WHERE 子句中使用函数会导致查询效率降低，应该避免使用。

6. 使用分区查询：如果已经对表格进行了分区，就应该使用分区查询来提高查询效率。

7. 避免使用非等值连接：非等值连接会导致查询效率降低，应该避免使用。

hive sql 优化有哪些方法

1. 使用分区：通过对数据进行分区，可以减少查询的数据量，从而提高查询效率。

2. 使用索引：为经常查询的字段建立索引，可以加快查询速度。

3. 避免使用select *：在查询时，只选择需要的字段，避免选择所有字段。

4. 合理使用join：避免多次连接，使用合适的连接方式，如inner join、left join等。

5. 使用聚合函数：在需要计算结果集的情况下，使用聚合函数可以减少数据量，提高查询效率。

6. 避免使用子查询：尽量避免使用子查询，因为子查询会增加查询的复杂度和执行时间。

7. 数据分区：将数据分散到多个节点上，提高查询效率。

8. 数据压缩：将数据压缩，可以减少磁盘占用，提高查询速度。

9. 优化SQL语句：尽量使用简单的SQL语句，避免使用复杂的语句。

10. 优化表结构：对表结构进行优化，如拆分大表、添加字段、修改数据类型等，可以提高查询效率。