7、union联合查询

union: 对重复数据会去重
union all: 对重复数据不会去重
​
注意：union和union all中两边的字段（类型、顺序）要对应上

示例:

use day08;
select * from students;
​
select id,name from students where id in (95001,95003);
select id,name from students where id=95001 or id=95003;
​
-- union：对重复数据会进行去重处理
select id,name from students where id in (95001,95003)
union
select id,name from students where id in (95003,95004,95005);
​
-- union all：对重复数据不会进行去重处理
select id,name from students where id in (95001,95003)
union all
select id,name from students where id in (95003,95004,95005);
​
-- 注意：union和union all中两边的字段（名称、顺序）要对应上
select id,name from students where id in (95001,95003)
union all
select id,age from students where id in (95003,95004,95005);
​
select id,name from students where id in (95001,95003)
union all
select name,id from students where id in (95003,95004,95005);

可能遇到的问题：

原因: union和union all中两边的字段（类型、顺序）要对应上

8、with as子查询

with 临时表的名称1 as (数据查询语句
) select语句;
​
​
with 临时表的名称1 as (数据查询语句
),
临时表的名称2 as (数据查询语句
)select语句;
​
注意:1- 临时表的名称要保持唯一2- with只能写在最前面，而且只有一个

示例：

-- with as子查询
-- 子查询：普通写法
select * from (selectid, namefrom studentswhere id in (95001, 95003)
)tmp where id=95001;
​
-- 子查询：with as写法
with tmp_1 as (selectid, namefrom studentswhere id in (95001, 95003)
)
select * from tmp_1 where id=95001;
​
with tmp_1 as (selectid, namefrom studentswhere id in (95001, 95003)
),
tmp_2 as (selectid, namefrom studentswhere id in (95004, 95005)
)
select * from tmp_1,tmp_2; -- 这里是cross join的简写

9、抽样查询

语法:
tablesample (bucket 抽样桶的个数 out of 桶的总数 on [字段名称 | rand()])
​
抽样查询的用途: 当Hive表中的数据非常多的时候，我们想快速的对数据整体情况有一个大概的了解

示例:

use day07;
-- 分桶的时候按照字段进行分桶
select * from orders tablesample (bucket 1 out of 20 on orderId);
​
-- 分桶的时候进行随机分桶。内部会尽可能的做到均衡
select * from orders tablesample (bucket 1 out of 20 on rand());

10、内置虚拟列

虚拟列是Hive内置的可以在查询语句中使用的特殊标记，可以查询数据本身的详细参数。
Hive目前可用3个虚拟列：
INPUT__FILE__NAME，显示数据行所在的具体文件
BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE，显示数据行所在文件的偏移量
ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK，显示数据所在HDFS块的偏移量
此虚拟列需要设置：SET hive.exec.rowoffset=true 才可使用

示例:

use day07;
​
-- 开启ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK使用
set hive.exec.rowoffset=true;
SELECT*,INPUT__FILE__NAME, -- 数据所在的文件位置BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE, -- 数据所在的字节位置ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK -- 数据文件所在的block块的偏移量
FROM course_bucket_tb_sort;