二、单表查询
2.1 SELECT
2.2 WHERE
2.3 DISTINCT
2.4 分区查询
2.5 LIMIT
2.6 GROUP BY
2.7 ORDER AND SORT
2.8 HAVING
2.9 DISTRIBUTE BY
2.10 CLUSTER BY
三、多表联结查询
3.1 INNER JOIN
3.2 LEFT OUTER JOIN
3.3 RIGHT OUTER JOIN
3.4 FULL OUTER JOIN
3.5 LEFT SEMI JOIN
3.6 JOIN
四、JOIN优化
4.1 STREAMTABLE
4.2 MAPJOIN
五、SELECT的其他用途
六、本地模式
为了演示查询操作，这里需要预先创建三张表，并加载测试数据。
数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载。
-- 建表语句
CREATE TABLE emp(
empno INT, -- 员工表编号
ename STRING, -- 员工姓名
job STRING, -- 职位类型
mgr INT,
hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期
sal DECIMAL(7,2), --工资
comm DECIMAL(7,2),
deptno INT) --部门编号
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";
--加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp; -- 建表语句
CREATE TABLE dept(
deptno INT, --部门编号
dname STRING, --部门名称
loc STRING --部门所在的城市
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";
--加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/dept.txt" OVERWRITE INTO TABLE dept;这里需要额外创建一张分区表，主要是为了演示分区查询：
CREATE EXTERNAL TABLE emp_ptn(
empno INT,
ename STRING,
job STRING,
mgr INT,
hiredate TIMESTAMP,
sal DECIMAL(7,2),
comm DECIMAL(7,2)
)
PARTITIONED BY (deptno INT) -- 按照部门编号进行分区
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "\t";
--加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=20)
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=30)
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=40)
LOAD DATA LOCAL INPATH "/usr/file/emp.txt" OVERWRITE INTO TABLE emp_ptn PARTITION (deptno=50)-- 查询表中全部数据
SELECT * FROM emp;-- 查询 10 号部门中员工编号大于 7782 的员工信息
SELECT * FROM emp WHERE empno > 7782 AND deptno = 10;Hive 支持使用 DISTINCT 关键字去重。
-- 查询所有工作类型
SELECT DISTINCT job FROM emp;分区查询 (Partition Based Queries)，可以指定某个分区或者分区范围。
-- 查询分区表中部门编号在[20,40]之间的员工
SELECT emp_ptn.* FROM emp_ptn
WHERE emp_ptn.deptno >= 20 AND emp_ptn.deptno <= 40;-- 查询薪资最高的 5 名员工
SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 5;Hive 支持使用 GROUP BY 进行分组聚合操作。
set hive.map.aggr=true;
-- 查询各个部门薪酬综合
SELECT deptno,SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno;hive.map.aggr 控制程序如何进行聚合。默认值为 false。如果设置为 true，Hive 会在 map 阶段就执行一次聚合。这可以提高聚合效率，但需要消耗更多内存。
可以使用 ORDER BY 或者 Sort BY 对查询结果进行排序，排序字段可以是整型也可以是字符串：如果是整型，则按照大小排序；如果是字符串，则按照字典序排序。ORDER BY 和 SORT BY 的区别如下：
- 使用 ORDER BY 时会有一个 Reducer 对全部查询结果进行排序，可以保证数据的全局有序性；
- 使用 SORT BY 时只会在每个 Reducer 中进行排序，这可以保证每个 Reducer 的输出数据是有序的，但不能保证全局有序。
由于 ORDER BY 的时间可能很长，如果你设置了严格模式 (hive.mapred.mode = strict)，则其后面必须再跟一个 limit 子句。
注 ：hive.mapred.mode 默认值是 nonstrict ，也就是非严格模式。
-- 查询员工工资，结果按照部门升序，按照工资降序排列
SELECT empno, deptno, sal FROM emp ORDER BY deptno ASC, sal DESC;可以使用 HAVING 对分组数据进行过滤。
-- 查询工资总和大于 9000 的所有部门
SELECT deptno,SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno HAVING SUM(sal)>9000;默认情况下，MapReduce 程序会对 Map 输出结果的 Key 值进行散列，并均匀分发到所有 Reducer 上。如果想要把具有相同 Key 值的数据分发到同一个 Reducer 进行处理，这就需要使用 DISTRIBUTE BY 字句。
需要注意的是，DISTRIBUTE BY 虽然能保证具有相同 Key 值的数据分发到同一个 Reducer，但是不能保证数据在 Reducer 上是有序的。情况如下：
把以下 5 个数据发送到两个 Reducer 上进行处理：
k1
k2
k4
k3
k1Reducer1 得到如下乱序数据：
k1
k2
k1Reducer2 得到数据如下：
k4
k3如果想让 Reducer 上的数据时有序的，可以结合 SORT BY 使用 (示例如下)，或者使用下面我们将要介绍的 CLUSTER BY。
-- 将数据按照部门分发到对应的 Reducer 上处理
SELECT empno, deptno, sal FROM emp DISTRIBUTE BY deptno SORT BY deptno ASC;如果 SORT BY 和 DISTRIBUTE BY 指定的是相同字段，且 SORT BY 排序规则是 ASC，此时可以使用 CLUSTER BY 进行替换，同时 CLUSTER BY 可以保证数据在全局是有序的。
SELECT empno, deptno, sal FROM emp CLUSTER BY deptno ;Hive 支持内连接，外连接，左外连接，右外连接，笛卡尔连接，这和传统数据库中的概念是一致的，可以参见下图。
需要特别强调：JOIN 语句的关联条件必须用 ON 指定，不能用 WHERE 指定，否则就会先做笛卡尔积，再过滤，这会导致你得不到预期的结果 (下面的演示会有说明)。
-- 查询员工编号为 7369 的员工的详细信息
SELECT e.*,d.* FROM
emp e JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno
WHERE empno=7369;
--如果是三表或者更多表连接，语法如下
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)LEFT OUTER JOIN 和 LEFT JOIN 是等价的。
-- 左连接
SELECT e.*,d.*
FROM emp e LEFT OUTER JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno;--右连接
SELECT e.*,d.*
FROM emp e RIGHT OUTER JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno;执行右连接后，由于 40 号部门下没有任何员工，所以此时员工信息为 NULL。这个查询可以很好的复述上面提到的——JOIN 语句的关联条件必须用 ON 指定，不能用 WHERE 指定。你可以把 ON 改成 WHERE，你会发现无论如何都查不出 40 号部门这条数据，因为笛卡尔运算不会有 (NULL, 40) 这种情况。
SELECT e.*,d.*
FROM emp e FULL OUTER JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno;LEFT SEMI JOIN （左半连接）是 IN/EXISTS 子查询的一种更高效的实现。
- JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件;
- 查询结果只包含左边表的数据，所以只能 SELECT 左表中的列。
-- 查询在纽约办公的所有员工信息
SELECT emp.*
FROM emp LEFT SEMI JOIN dept
ON emp.deptno = dept.deptno AND dept.loc="NEW YORK";
--上面的语句就等价于
SELECT emp.* FROM emp
WHERE emp.deptno IN (SELECT deptno FROM dept WHERE loc="NEW YORK");笛卡尔积连接，这个连接日常的开发中可能很少遇到，且性能消耗比较大，基于这个原因，如果在严格模式下 (hive.mapred.mode = strict)，Hive 会阻止用户执行此操作。
SELECT * FROM emp JOIN dept;在多表进行联结的时候，如果每个 ON 字句都使用到共同的列（如下面的 b.key），此时 Hive 会进行优化，将多表 JOIN 在同一个 map / reduce 作业上进行。同时假定查询的最后一个表（如下面的 c 表）是最大的一个表，在对每行记录进行 JOIN 操作时，它将尝试将其他的表缓存起来，然后扫描最后那个表进行计算。因此用户需要保证查询的表的大小从左到右是依次增加的。
`SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key) JOIN c ON (c.key = b.key)`然后，用户并非需要总是把最大的表放在查询语句的最后面，Hive 提供了 /*+ STREAMTABLE() */ 标志，用于标识最大的表，示例如下：
SELECT /*+ STREAMTABLE(d) */ e.*,d.*
FROM emp e JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno
WHERE job='CLERK';如果所有表中只有一张表是小表，那么 Hive 把这张小表加载到内存中。这时候程序会在 map 阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配，由于在 map 就进行了 JOIN 操作，从而可以省略 reduce 过程，这样效率可以提升很多。Hive 中提供了 /*+ MAPJOIN() */ 来标记小表，示例如下：
SELECT /*+ MAPJOIN(d) */ e.*,d.*
FROM emp e JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno
WHERE job='CLERK';查看当前数据库：
SELECT current_database()在上面演示的语句中，大多数都会触发 MapReduce, 少部分不会触发，比如 select * from emp limit 5 就不会触发 MR，此时 Hive 只是简单的读取数据文件中的内容，然后格式化后进行输出。在需要执行 MapReduce 的查询中，你会发现执行时间可能会很长，这时候你可以选择开启本地模式。
--本地模式默认关闭，需要手动开启此功能
SET hive.exec.mode.local.auto=true;启用后，Hive 将分析查询中每个 map-reduce 作业的大小，如果满足以下条件，则可以在本地运行它：
- 作业的总输入大小低于：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max（默认为 128MB）；
- map-tasks 的总数小于：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max（默认为 4）；
- 所需的 reduce 任务总数为 1 或 0。
因为我们测试的数据集很小，所以你再次去执行上面涉及 MR 操作的查询，你会发现速度会有显著的提升。