hivesql优化 子查询
时间: 2023-08-18 16:04:34 浏览: 191
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。
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。
阅读全文