最近要处理用户访问日志，需要从HIVE中取数据，写了一些HIVE QL，有一点小感想，记录在此。
1. 临时表
在HIVE中进行多表连接时，可以给一些临时表命名，这样有助于理清查询语句之间的逻辑，格式为：
#将从table表中取出的a,b列组成的临时表命名为t (SELECT a,b FROM table) t
在一些情况下，必须采用命名临时表的方法，比如我们在处理日志时，可能希望从日志的某个字段中抽取出某些有用的信息X，然后对X进行分组(GROUP BY X)。假设希望从URL中抽取出用户的ID，采用以下正则表达式regexp_extract(url,'uid=([0-9]+)',1)，我们可能会写成以下形式：
#错误的HIVE QL，会报编译错误：找不到X列 SELECT regexp_extract(url,'uid=([0-9]?)',1) X FROM logs GROUP BY X
这个时候HIVE会报语法错误，找不到X列。这种情况下，我们只能先抽取信息，将抽取出的信息组成的临时表进行命名，然后对这个表进行分组：
#首先将抽取信息组成的临时表命名为L，然后对临时表进行分组 SELECT L.X FROM(SELECT regexp_extract(url,'uid=([0-9]?)',1) FROM logs) L GROUP BY L.X
2. 快速查询
存储在HIVE中的表都是非常非常巨大的，所以加快查询速度非常重要。这方面的技巧非常多，在此只记录一下自己的一些经验。
(1). 如果希望随机取出table表中的N条记录看一下，可以使用以下语句，很多情况下根本不会执行MAP/REDUCE语句，可能是直接从表元数据中取数据。
#快速从table表中取随机N条数据，可能不会触发M/R SELECT * FROM table LIMIT N
(2). 如果在创建表的时候根据某个列Y进行了分区(PARTITION)，则在执行SELECT操作的时候，在WHERE子句中加入Y="xxx"可以显著地减少查询语句的执行时间。每个分区实际上是在HDFS当中表文件夹下面的一个子文件夹，在WHERE子句中使用分区列可以显著地减少搜索空间。详细信息见[2]。
(3). 在执行多表连接时，尽量把小表放在左侧，一来左侧的表会被放入内存，这样将小表放在前面可以有效的防止内存泄露，而来首先连接小表会使得生成的临时表较小，有助于整个查询计划的加速，这点和SQL是一样的。
3. 改写exist in
HIVE QL不支持exist in，但是我们可以用其他语句进行改写：
#带exist in的SQL语句 SELECT t1.X FROM t1 WHERE t1.X EXIST IN (SELECT t2.X FROM t2) #改写后的HIVE QL语句 SELECT t1.X FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.X=t2.X WHERE t1.x!=NULL
参考文献：
[1]. 写好HIVE程序的五个提示
[2]. Hive Tips
[3]. HIVE0.5 中Partition简述