hive之视图和索引

一、视图

1、视图定义

　　视图其实是一个虚表，视图可以允许保存一个查询，并像对待表一样对这个查询进行操作，视图是一个逻辑结构，并不会存储数据。

2、视图的创建

　　通过创建视图来限制数据访问可以用来保护信息不被随意查询。

　　create table userinfo（

　　　　id int，name string，age int，address string

　　）；

　　create view some_userinfo as

　　select id，name from userinfo；

3、删除视图

　　drop view if exists userinfo；　　

4、关于视图的知识

　　show tables 可以查看视图，不能使用insert和load命令来操作视图。

　　视图是只读的，对视图的操作都是操作元数据。

二、索引

1、索引的概念：

　　hive中只有有限的索引功能，hive中没有主键和外键的概念，可以通过对一些字段建立索引来加速某些操作。一张表的索引数据存储在另外一张表中。

　　当逻辑分区太多太细时而无法使用时，建立索引也就成为分区的另外一个选择。维护索引和创建索引需要消耗计算资源。

　　除了s3文件系统的数据，对外部表和视图都是可以建立索引的。

　　目前hive通过实现索引接口的Java类(CompactIndexHandler)来指定索引处理器，还增加了Bitmap索引处理器(应用于排重后较少的列)

　　不能使用drop table语句之前删除索引。

　　若有索引表，删除一个索引将会删除这个索引表。

　　若被索引的表被删除了，那么对应的索引和索引表也会被删除；若原始表的某个分区被删除了，那么这个分区对应的分区索引同时会被删除掉。　　

2、创建索引：

　　表结构：create table_employee（

　　　　　　　　name string,

　　　　　　　　salary float,

　　　　　　　　subordinates array<string>,

　　　　　　　　deductions map<string,float>

　　　　　　　　address struct<street:string,city:string,state:string,zip:int>

　　　　　　）partitioned by(country string,state string)

　　索引结构：create index employee_index on table_employee（country）

　　　　　　　as ‘org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler’　　// 'Bitmap'

　　　　　　　with deferred rebuild

　　　　　　　in table employee_index_table

　　　　　　　partitioned by (country,name)　　//此分区是针对于employee_index_table

　　使用索引：

　　　　SELECT 字段名表

　　　　FROM 表名

　　　　WITH (INDEX(索引名))

　　　　WHERE 查询条件