背景

在平時(shí)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)分析中經(jīng)常會(huì)提取數(shù)據(jù)，也就是大家俗稱的Sql Boy，表哥表姐，各大公司數(shù)據(jù)中臺(tái)現(xiàn)在大部分用的都是基于Hadoop的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，用的比較多的有Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)查詢時(shí)用的就是HQL，語(yǔ)法與Mysql有所不同，基本每天都會(huì)寫大量的HQL語(yǔ)句，但你有試過(guò)哪些風(fēng)格的寫法呢？哪種風(fēng)格的查詢語(yǔ)句更容易理解呢？可能不同的人有不同的看法，下面展示具體的風(fēng)格代碼樣式，看看你喜歡哪種

• Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（ Distributed File System），其中一個(gè)組件是HDFS（Hadoop Distributed File System）
• hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具能將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供SQL查詢功能，能將SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)變成MapReduce任務(wù)來(lái)執(zhí)行。

風(fēng)格一

這種風(fēng)格大家都比較常用，從結(jié)果向源頭倒著推，直接多層嵌套，一層一層往里面寫，業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜的話有可能寫很多層，達(dá)到幾百行之多，目前很多公司在有數(shù)倉(cāng)的支持下，基本嵌套的層數(shù)會(huì)比較少

select *
from
(
    (select *
    from a_temp
    where xxxx
    group by xxxx) as a
    left join 
    (select *
    from b_temp
    where xxxx) as b 
    on a.id=b.id
) temp
where xxxx
group by xxxx
order by xxxx

風(fēng)格二

with a as(select *
        from a_temp
        where xxxx 
        group by xxxx),
     b as(select *
        from b_temp
        where xxxx)
select *
from a left join b on a.id=b.id
where xxxx 
group by xxxx
order by xxxx

這種風(fēng)格是利用 with 語(yǔ)句，從源頭向結(jié)果正向推，可以把 with 語(yǔ)句理解為建立了一個(gè)臨時(shí)視圖/表一樣，后面的表引用前面的表，邏輯是正向推進(jìn)

兩種風(fēng)格的區(qū)別

• 風(fēng)格一：用的最多，從結(jié)果向源頭倒著推
• 風(fēng)格二：容易理解，從源頭向結(jié)果正向推

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Python 利用Pandas把數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入Mysql

Python 基于ssh連接遠(yuǎn)程Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)

以上就是Hive HQL支持2種查詢語(yǔ)句風(fēng)格的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Hive HQL查詢語(yǔ)句風(fēng)格的資料請(qǐng)關(guān)注本站其它相關(guān)文章！

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