Hive扩展数据库：不分区也能实现高效查询 (hive不分区扩展数据库)

随着大数据时代的到来，数据增长的速度越来越快。如何有效地存储和查询这些海量数据成为了企业面临的一个非常紧迫的问题。作为一种新兴的大数据技术，Hive在处理海量数据方面表现出色。然而，Hive早期版本存在一个很明显的问题：如果不对数据进行分区，那么查询的速度会非常慢。而本文将介绍的Hive扩展数据库则解决了这个问题，使得即使不对数据进行分区，也能实现高效查询。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop的存储系统上，并提供SQL查询和数据分析功能。虽然Hive非常强大，但是在早期的版本中，对于没有分区的海量数据，查询速度会变得非常慢。这是因为Hive需要在每次查询时扫描整个表，而扫描整个表需要花费大量的时间和计算资源。因此，分区成为了加速Hive查询的一种重要方法。

然而，分区并不是一个完美的解决方案。如果数据本身就不适合被分区，那么分区就无法提高查询速度。分区会导致数据冗余，增加存储成本。如果在Hive查询中使用多个分区字段，那么查询速度反而会降低，因为Hive需要合并不同分区的结果。

为了解决这些问题，Hive扩展数据库应运而生。Hive扩展数据库是基于Apache HBase和HiveQL的一种新型关系型数据库系统。与传统的HiveQL不同，Hive扩展数据库不需要将数据存储在HDFS上，而是直接存储在HBase中。因此，Hive扩展数据库可以直接使用HBase的高效读写能力，而不需要经过HDFS的读写操作。此外，Hive扩展数据库还使用了列存储、压缩以及缓存等多种技术，进一步提高了查询性能。

与HiveQL相比，Hive扩展数据库的更大优势是可以实现无分区查询。由于HBase的高效读写能力，Hive扩展数据库可以快速地扫描整个表，而不需要对数据进行分区。此外，Hive扩展数据库还支持多种查询条件和排序方式，使得查询更加灵活。

除了无分区查询之外，Hive扩展数据库还有其他许多特性。例如，在Hive扩展数据库中，支持SQL-92标准，可以轻松地进行数据分析操作。另外，Hive扩展数据库还支持多表联合查询，可以方便地查询不同表中的数据。

需要注意的是，由于Hive扩展数据库是基于HBase构建的，因此对于一些非键值对存储的结构化数据，Hive扩展数据库可能并不是最合适的选择。同时，Hive扩展数据库的部署和维护也需要一定的技术和人力资源。

综上所述，Hive扩展数据库的出现对于提高Hadoop数据处理效率具有重要意义。通过无分区查询、支持SQL-92标准以及多表联合查询等特性，Hive扩展数据库不仅可以更加灵活地应对各种数据处理需求，而且可以在不进行数据分区的情况下实现高效查询。虽然Hive扩展数据库需要一定的技术和人力资源进行部署和维护，但是在大数据时代下，这些投入绝对是值得的。

相关问题拓展阅读：

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hive优化中 ：好的模型设计事半功倍 怎么理解？

1 索引

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。

hive索引的原理是建立索引表，索引表的基本包含几列：1. 源表的索引列；2. _bucketname hdfs中文件地址 3. 索引列在hdfs文件中的偏移量。

原理是通过记录索引列在HDFS中的偏移量，精准获取数据，避免全表扫描。

2 分区

为了对表进行合理的管理以及提高查询效率，Hive可以将表组织成“分区”。

分区是表的部分列的，可以为频繁使用的数据建立分区，这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表，这对于提高查找效率很有帮助。

庞大的数据集可能需要耗费大量的时间去处理。在许多场景下，可以通过分区的方法减少每一次扫描总数据量，这种做法可以显著地改善性能。

3 分桶

在分区数量过于庞大以至于可能导致文件系统崩溃时，我们就需要使用分桶来解决问题了蚂梁团。

分区中的数据可以被进一步拆分成桶，不同于分区对列直接进行拆分，桶往往使用列的哈希值对数据打散，并分发到各个不同的桶中从而完成数据的分桶过程。

分区和索引的区别:

分区是直接分割数据库，而索引是建立索引表，需要额外维护索引表

分区和分桶的区别:

分桶，是对列更细粒度的划分，分区是根据某一规则对列进行划分，比如根据日期对列进行划分，由于渣纳程序不同日期产生的数据容量可能，就会造成顶峰和低峰时段，列分区的不均匀闷橘。

分桶hive使用对分桶值进行hash，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等，这样保证了数据的均衡。

这时，在大数据量的情况下，查询速率尤为明显，因为分桶数据更加均匀，不会造成单个查询速度过慢的情况。

分区，索引，分桶均可优化数据结构，由于hive就是映射大数据储存仓库的工具，如果不合理优化hive数据表结构，每次查询都全表扫描，速度太慢了，数据越大，全表扫描越费时

Hive元数据库是用来做什么的，存储哪些信息

1) 内存数据库derby，较小困谨，不常用

2) 本地汪配基mysql，较常用

3) 远程卖裤mysql，不常用

本质上只是用来存储hive中有歼改仔哪些数歼燃据库，哪些表，表的模式，目录氏汪，分区，索引以及命名空间。为数据库创建的目录一般在hive数据仓库目录下。

你要知道hive并不是真正的数据库，它仿斗里面创建数据库和数据表都是蓝目录实现的，所以在它的缓和元数据库里存储着它里面建的库和表扰大盯的所在目录！

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