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视图根据用户需求生成,您可以将任何结果集数据保存为视图。
Hive视图的用法与SQL视图的用法相同。这是一个标准的RDBMS概念。
我们可以在视图上执行所有的DML操作。
您可以在执行SELECT语句时创建一个视图。语法如下:
CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] view_name [(column_name [COMMENT column_comment], ...) ] [COMMENT table_comment] AS SELECT ...
让我们举个例子来看看。假设雇员表如下所示,包含字段Id,Name,Salary,Designation和Dept。生成一个查询来获取薪水超过30000卢比的员工详细信息。我们将结果存储在名为 emp_30000 的视图中 。
+------+--------------+-------------+-------------------+--------+ | ID | Name | Salary | Designation | Dept | +------+--------------+-------------+-------------------+--------+ |1201 | Gopal | 45000 | Technical manager | TP | |1202 | Manisha | 45000 | Proofreader | PR | |1203 | Masthanvali | 40000 | Technical writer | TP | |1204 | Krian | 40000 | Hr Admin | HR | |1205 | Kranthi | 30000 | Op Admin | Admin | +------+--------------+-------------+-------------------+--------+
以下查询使用上述方案检索员工详细信息:
hive> CREATE VIEW emp_30000 AS SELECT * FROM employee WHERE salary>30000;
使用以下语法删除视图:
DROP VIEW view_name
以下查询将删除名为emp_30000的视图:
hive> DROP VIEW emp_30000;
索引只不过是表格中特定列的指针。创建索引意味着在表格的特定列上创建指针。其语法如下:
CREATE INDEX index_name ON TABLE base_table_name (col_name, ...) AS 'index.handler.class.name' [WITH DEFERRED REBUILD] [IDXPROPERTIES (property_name=property_value, ...)] [IN TABLE index_table_name] [PARTITIONED BY (col_name, ...)] [ [ ROW FORMAT ...] STORED AS ... | STORED BY ... ] [LOCATION hdfs_path] [TBLPROPERTIES (...)]
让我们以索引为例。使用我们先前使用过的字段Id,Name,Salary,Designation和Dept的相同员工表。在employee表的salary列上创建一个名为index_salary的索引。
以下查询创建一个索引:
hive> CREATE INDEX inedx_salary ON TABLE employee(salary) AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler';
它是一个指向薪水栏的指针。如果列被修改,则使用索引值存储更改。
以下语法用于删除索引:
DROP INDEX <index_name> ON <table_name>
以下查询将删除名为index_salary的索引:
hive> DROP INDEX index_salary ON employee;
Hive查询语言(HiveQL)是 Hive 在 Metastore 中处理和分析结构化数据的查询语言。本章介绍如何在 SELECT 语句中使用 WHERE 子句。SELECT 语句用于从表中检索数据 ...