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Hive支持索引,但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键。
Hive索引可以建立在表中的某些列上,以提升一些操作的效率,例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量。
在可以预见到分区数据非常庞大的情况下,索引常常是优于分区的。
虽然Hive并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询、更新、删除等操作。它更多的用在多任务节点的场景下,快速地全表扫描大规模数据。但是在某些场景下,建立索引还是可以提高Hive表指定列的查询速度。(虽然效果差强人意)
适用于不更新的静态字段。以免总是重建索引数据。每次建立、更新数据后,都要重建索引以构建索引表。
hive在指定列上建立索引,会产生一张索引表(Hive的一张物理表),里面的字段包括,索引列的值、该值对应的HDFS文件路径、该值在文件中的偏移量;
v0.8后引入bitmap索引处理器,这个处理器适用于排重后,值较少的列(例如,某字段的取值只可能是几个枚举值)
因为索引是用空间换时间,索引列的取值过多会导致建立bitmap索引表过大。
但是,很少遇到hive用索引的。说明还是有缺陷or不合适的地方的。
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 (...)]
[COMMENT "index comment"]
AS ...语句指定了 索引处理器,也就是一个实现了索引接口的Java类。
ALTER INDEX employee_index
ON TABLE employee
PARTITION (country = 'US')
REBUILD;
SHOW FORMATTED INDEX ON employees;
SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
SET hive.optimize.index.filter=true;
SET hive.optimize.index.filter.compact.minsize=0;
DROP INDEX IF EXISTS employees_index ON TABLE employees;
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