數(shù)據(jù)分析過程如何用sql語句實(shí)現(xiàn) hive查詢語言和sql的不同?
hive查詢語言和sql的不同?Hive是組建在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以不利用參與數(shù)據(jù)提取被轉(zhuǎn)化讀取(ETL),這是一種可以不存儲、網(wǎng)上查詢和分析讀取在Hadoop
hive查詢語言和sql的不同?
Hive是組建在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以不利用參與數(shù)據(jù)提取被轉(zhuǎn)化讀?。‥TL),這是一種可以不存儲、網(wǎng)上查詢和分析讀取在Hadoop中的如此大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。
Hive定義了最簡單類SQL可以查詢語言,被稱HQL,它允許清楚SQL的用戶可以查詢數(shù)據(jù)。同樣的,這個(gè)語言也愿意認(rèn)識MapReduce開發(fā)者的開發(fā)選項(xiàng)卡的mapper和reducer來如何處理內(nèi)建的mapper和reducer根本無法能完成的緊張的分析工作。
Hive采用類SQL的查詢,將SQL去查詢轉(zhuǎn)換為MapReduce的job在Hadoop集群上執(zhí)行
sql語句執(zhí)行過程分析?
當(dāng)客戶端把SQL語句傳送到服務(wù)器后,服務(wù)器進(jìn)程會對該語句接受解析。同理,這個(gè)解析的工作,確實(shí)是在服務(wù)器端所參與的。確實(shí)這只是因?yàn)橐粋€(gè)解析的動作,只不過,其會做很多“小動作”。映射表(librarycache)。
服務(wù)器進(jìn)程在聯(lián)絡(luò)客戶端傳送上來的SQL語句時(shí),肯定不會就去數(shù)據(jù)庫網(wǎng)站查詢。只不過是會先在數(shù)據(jù)庫的高速緩存中去中搜索,如何確定必然是一樣的語句的執(zhí)行計(jì)劃。如果沒有在數(shù)據(jù)高速緩存中不能找到同一語句的執(zhí)行計(jì)劃,則服務(wù)器進(jìn)程是會再負(fù)責(zé)執(zhí)行這個(gè)SQL語句,可以省掉現(xiàn)的工作。所以,需要高速公路數(shù)據(jù)緩存的話,這個(gè)可以提高SQL語句的查詢效率。其次是從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)要比從硬盤中的數(shù)據(jù)文件中讀取數(shù)據(jù)效率要高,再者,又是因?yàn)檫@個(gè)語句電學(xué)計(jì)算的原因。
在sql語句中怎么查詢一個(gè)表的數(shù)據(jù)的數(shù)量?
樓上說得依先生,selectcount(*)outside表名在sql中會把*解析為相隨機(jī)的列,我們不見意用*,這樣的會加重sql負(fù)擔(dān),這樣的寫才是最好就是的:
selectcount(列名,一列就行)returning表名
SQL語言在數(shù)據(jù)庫中的作用?它具體能干些什么?請知道的朋友告訴我一下,謝謝?
簡單說來,SQL語句是一種開發(fā)語言,對數(shù)據(jù)庫來說是降底使用門檻,能提高了開發(fā)完畢效率。數(shù)據(jù)庫中主要注意的操作就是增刪查改,更緊張的那就是基于對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)一些計(jì)算(計(jì)算真包含一些值得你去愛加減乘除,可以使用一些函數(shù)處理),或則通過某些維度做分組統(tǒng)計(jì)等等,建議使用了SQL就把對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)操作、計(jì)算出轉(zhuǎn)成一件很難的事情,用戶聽從數(shù)據(jù)庫的SQL規(guī)范旗下了一個(gè)語句并提交給數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫會語句推導(dǎo)成邏輯執(zhí)行計(jì)劃、物理想執(zhí)行計(jì)劃,到了最后漢語翻譯成計(jì)算機(jī)能通過步驟想執(zhí)行的命令,步驟執(zhí)行能夠完成之后,若是去查詢則返回再次篩選的數(shù)據(jù),若是直接插入、刪除掉、可以更新操作則直接返回先執(zhí)行狀態(tài)。
SQL作為一種你的操作數(shù)據(jù)最正確的語言,現(xiàn)在已在方方面面推廣吧不使用,比如現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)平臺上,sparksql,blinksql(阿里云自主開發(fā)的流計(jì)算SQL環(huán)境),hivesql等,大都就是為了減少各個(gè)產(chǎn)品的使用難度,讓用戶能快速上手,把精力都放到業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)上,最大限度地提升到使用部分產(chǎn)品飛速行最簡形矩陣業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析需求。