和关系型数据库中的普通视图一样，hive也支持视图
将部分查询结果，用视图view表示出来，方便查询
索引：提高检索效率
要求，唯一性约束、非空、unique
经常查的列添加索引！
索引建的好，效率提高
Hive View视图
- 不支持
物化视图，物理文件并不存在！虚拟表也是表，但能显示出来 - 只能查询，不能做
加载数据操作 - 视图的创建，只是保存一份
元数据，查询视图时才执行对应的子查询 - view定义中若包含了
ORDER BY/LIMIT语句，当查询视图时也进行ORDER BY/LIMIT语句操作，view当中定义的优先级更高 - view支持迭代视图
视图View语法：
创建视图
CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db_name.]view_name
[(column_name [COMMENT column_comment], ...) ]
[COMMENT view_comment]
[TBLPROPERTIES (property_name = property_value, ...)]
AS SELECT ... ;
查询视图：
select colums from view;
删除视图：
DROP VIEW [IF EXISTS] [db_name.]view_name;
视图例子
creat view v_psn AS select id, name from psn;
select * from v_psn;
drop view v_psn
物理磁盘/user/hive/warehouse中不存在v_psn
元数据库TBLS表，存在v_psn视图信息
show tables也能看得见
创建视图View
Hive索引
优化查询以及检索性能
创建索引：
create index t1_index on table psn(name)
as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' with deferred rebuild
in table t1_index_table;
as：指定索引器
in table：指定索引表，若不指定默认生成在default__psn_t1_index__表中
create index t2_index on table psn(name)
as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' with deferred rebuild;
重建索引（建立索引之后必须重建索引才能生效）执行map-reduce，真正建索引往表里面加载数据
ALTER INDEX t1_index ON psn REBUILD;
查看存在的索引
show index on psn;
删除索引、是索引名，不是索引表名称！
会将对应的表删除
DROP INDEX IF EXISTS t1_index ON psn;
show tables也能看得见，索引表中没有数据；rebuild后才有数据
没有索引全局扫描，有索引后找偏移量！
hive> select * from t1_index_table;
OK
t1_index_table.name t1_index_table._bucketname t1_index_table._offsets
小明1 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/psn/psn.data [0]
小明2 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/psn/psn.data [56]
小明3 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/psn/psn.data [112]
小明4 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/psn/psn.data [168]
小明5 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/psn/psn.data [219]
小明6 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/psn/psn.data [275]
小明7 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/psn/psn.data [331]
小明8 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/psn/psn.data [386]
小明9 hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/psn/psn.data [442]
Time taken: 0.256 seconds, Fetched: 9 row(s)
hive> show index on psn;
OK
idx_name tab_name col_names idx_tab_name idx_type comment
t1_index psn name t1_index_table compact
t2_index psn name default__psn_t2_index__ compact
Hive Lateral View
-
Lateral View用
于和UDTF函数（explode、split）结合来使用。 - 首先通过
UDTF函数拆分成多行，再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表。 - 主要解决在
select使用UDTF做查询过程中，查询只能包含单个UDTF，不能包含其他字段、以及多个UDTF的问题
语法：
LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias)
统计人员表中共有多少种爱好、多少个城市?
hive> select explode(likes) from psn;
hive> select count(distinct(col1)), count(distinct(col2)) from psn
LATERAL VIEW explode(likes) psn AS col1
LATERAL VIEW explode(address) psn AS col2, col3;
…… ……
Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 2.91 sec HDFS Read: 12601 HDFS Write: 4 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 910 msec
OK
_c0 _c1
4 2
地址是map=key-value
