hive与mysql中的insert into语法在with语句上有什么不同

Hive和MySQL在WITH语句上的使用方式也有所不同。

在Hive中，WITH语句通常用于定义一个临时的查询结果集（也称为子查询），然后在主查询中使用它。通常情况下，WITH语句与SELECT语句一起使用，例如：

WITH temp_table AS (
  SELECT col1, col2 FROM table1 WHERE col3 = 'value'
)
INSERT INTO TABLE table2 SELECT * FROM temp_table;

上述示例代码中，我们定义了一个临时的查询结果集temp_table，然后将其插入到了table2表中。

而在MySQL中，WITH语句的使用方式与Hive有所不同。MySQL中的WITH语句通常用于定义一个临时的表，然后在主查询中使用它。通常情况下，WITH语句与INSERT INTO语句一起使用，例如：

WITH temp_table AS (
  SELECT col1, col2 FROM table1 WHERE col3 = 'value'
)
INSERT INTO table2 (col1, col2) SELECT col1, col2 FROM temp_table;

上述示例代码中，我们定义了一个临时的表temp_table，然后将其中的数据插入到了table2表中。

因此，Hive和MySQL在WITH语句上的使用方式也有所不同，需要根据具体的数据库和语句要求进行使用。

相关问题

mysql，hive sql,spark sql语法乃至其他方面有什么区别？

### 回答1：

MySQL、Hive SQL和Spark SQL之间的主要区别在于它们的设计目标和用途。MySQL是一种关系型数据库，主要用于处理结构化数据，而Hive SQL和Spark SQL则是大数据处理的分布式SQL查询引擎，可以处理非结构化数据。此外，MySQL和Hive SQL的语法有一定的差别，而Spark SQL则使用标准的ANSI SQL语法。

### 回答2：
MySQL是一种常见的关系型数据库管理系统，它使用SQL语言进行操作和管理数据。MySQL主要用于存储和查询结构化数据，支持事务处理和ACID特性。

Hive SQL是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，它提供了类似SQL的查询语言，称为Hive Query Language（HQL），用于在大规模数据集上执行分布式查询。Hive SQL语法与MySQL的SQL语法有些许差异，因为Hive SQL是为了处理大规模数据而设计的，它支持复杂的数据处理和转换，并且可以与Hadoop生态系统的其他组件集成。

Spark SQL是Apache Spark的一个模块，它提供了用于在Spark集群上执行SQL查询的接口。Spark SQL支持标准的SQL语法，允许用户使用SQL语句对分布式数据进行查询和分析，同时还提供了更高级的功能，如DataFrame和DataSet的概念，支持流式查询和机器学习等。

在语法方面，MySQL、Hive SQL和Spark SQL都遵循SQL的标准语法，但各自有一些差异。例如，MySQL支持CREATE TABLE语句来创建表，而Hive SQL使用CREATE TABLE AS SELECT来创建表，这样可以将查询结果直接写入表中。Spark SQL则采用了更简洁的语法，使用CREATE TABLE以及INSERT INTO语句来创建和插入数据。

此外，在数据处理方面，MySQL主要用于事务性应用，支持高性能的读写操作。Hive SQL更适用于大规模数据处理和分析，支持复杂的数据转换和计算。而Spark SQL则是为处理大规模数据而设计的，支持分布式计算和高性能的数据处理。

总体而言，MySQL适用于小规模数据的存储和查询，Hive SQL适用于大规模数据的分析和处理，而Spark SQL则更适合于需要在分布式环境中进行高性能数据处理和分析的场景。

mysql insert overwrite select语句

在 MySQL 中，INSERT OVERWRITE SELECT 语句可以用来将 SELECT 查询的结果覆盖到指定的表中。具体而言，它会先清空目标表，然后将 SELECT 查询的结果插入到这个表中。以下是该语句的语法：

INSERT OVERWRITE TABLE table_name
SELECT column1, column2, ...
FROM source_table
WHERE condition;

其中：

- `table_name` 是要覆盖的目标表的名称。
- `column1, column2, ...` 是要插入到目标表中的列。
- `source_table` 是要从中获取数据的源表。
- `condition` 是从源表中选择数据的条件。

需要注意的是，INSERT OVERWRITE SELECT 语句只能用于 Hive 中，而 MySQL 本身并不支持该语句。如果你想要在 MySQL 中实现类似的功能，可以使用 DELETE 和 INSERT INTO 语句来模拟实现。具体而言，可以先使用 DELETE 语句删除目标表中的所有数据，然后再使用 INSERT INTO 语句将 SELECT 查询的结果插入到目标表中。