Hive支持通常的sql join语句，但是只支持等值连接，不支持非等值连接。

是的，你说得对。Hive只支持等值连接，也就是只支持在两个表之间进行相等比较的连接。Hive不支持非等值连接，如大于、小于、不等于等操作符。这是因为Hive是基于Hadoop的批处理系统，非等值连接需要对整个表进行扫描，对于大规模数据的处理，这种方式会非常低效。如果需要进行非等值连接，可以考虑使用其他的工具或者框架，如Spark SQL或者Flink。

相关问题

hive支持通常的SQL JOIN语句，但是只支持什么连接

Hive支持常规的SQL JOIN语句，包括INNER JOIN、LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN和FULL OUTER JOIN。

在Hive中，INNER JOIN、LEFT OUTER JOIN和RIGHT OUTER JOIN被广泛使用，而FULL OUTER JOIN则不常用。此外，Hive还支持CROSS JOIN，它是一种笛卡尔积连接，它返回两个表中所有可能的组合。

需要注意的是，Hive不支持NATURAL JOIN和USING子句，但可以使用ON子句进行连接操作。此外，Hive的JOIN操作不支持非等值连接，但可以使用LEFT SEMI JOIN和LEFT ANTI JOIN进行半连接和反连接操作。

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。