hivesql慢的常见场景

HiveSQL慢的常见场景如下：

1. 大表查询：Hive通常用于海量数据的处理和分析，当查询的数据量较大时，可能会导致HiveSQL执行缓慢。此时可以考虑使用数据分区、压缩、索引等优化方法。

2. 复杂SQL查询：当SQL查询包含多个表关联和复杂的计算时，可能会导致HiveSQL执行缓慢。此时可以考虑使用Join优化、调整数据分区等方法解决。

3. 数据倾斜：当部分数据量特别大或特别小时，可能会导致数据倾斜，进而导致HiveSQL执行缓慢。此时可以考虑使用Join优化、调整数据分区等方法解决。

4. 未使用索引：当查询条件中包含索引字段时，未使用索引也会导致HiveSQL执行缓慢。此时可以考虑使用数据分区和索引等优化方法。

5. 不合适的数据存储格式和压缩方式：选择不合适的数据存储格式和压缩方式也会导致HiveSQL执行缓慢。此时可以选择合适的数据存储格式和压缩方式，如Parquet、ORC、Avro等。

总之，HiveSQL执行缓慢的原因可能有很多，需要根据具体情况进行分析和优化。在实际应用中，需要注意合理使用数据分区、压缩、索引等优化方法，以提高HiveSQL的执行效率。