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

Hive sql优化

Hive SQL优化主要包括以下几个方面：

1. **表分区和分桶**：合理分区能减少扫描的数据量，例如按日期、地区等维度创建分区，提高查询效率。

2. **使用JOIN操作优化**：尽量避免全表扫描，尽量使用JOIN代替子查询，并使用连接类型（INNER JOIN, LEFT JOIN等）选择合适的连接策略。

3. **使用索引**：对经常作为WHERE子句条件的列创建索引，可以加速数据查找。

4. **避免SELECT ***：只选择需要的列，减少数据传输和计算。

5. **缓存策略**：启用Hive的缓存机制，如设置合理的内存大小，以减少磁盘I/O。

6. **小数据集优先处理**：如果数据量较小，可以考虑直接加载到内存表（内部表或永久表）进行处理。

7. **避免大规模数据导出**：导出大量数据可能会消耗大量资源，尽可能在Hive内完成数据分析。

8. **编写高效的SQL查询**：避免使用复杂的自连接或嵌套循环，优化GROUP BY和ORDER BY子句。

9. **监控性能统计信息**：定期查看Hive的执行计划（EXPLAIN），找出瓶颈并调整查询。

10. **使用动态分区**：当数据频繁变动时，动态分区可以减少物理文件的更新，提高并发性能。

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。