数据分区的一般概念存在已久。其可以有多种形式，但是通常使用分区来水平分散压力，将数据从物理上转移到和使用最频繁的用户更近的地方，以及实现其他目的。

Hive中有分区表的概念。我们可以看到分区表具有重要的性能优势，而且分区表还可以将数据以一种符合逻辑的方式进行组织，比如分层存储。

来看看这张分区表：

CREATE TABLE ods.ods_login(`uuid` string,`event` string,`time` string)partitioned by (dt string)

分区表改变了 Hive对数据存储的组织方式。如果我们是在ods库中创建的这个 表，那么对于这个表只会有一个ods_login目录与之对应：

hdfs://hadooopcluster/user/hive/warehouse/ods.db/ods_login

如果我们加一个分区

ALTER TABLE ods.ods_login add PARTITION (dt='2020-03-01');

那么存储路径会发生这样的变化

hdfs://hadoopcluster/user/hive/warehouse/ods.db/ods_login/dt=2020-03-01/

是的，分区名就是实际的目录名称。表下将会包含有零个文件或者多个文件，这些文件中存放着那些你新增的分区名称。

分区字段(这个例子中就是dt) 一旦创建好，表现得就和普通的字段一样。 事实上，除非需要优化查询性能，否则使用这些表的用户不需要关心这些“字段”是否是分区字段。

例如，下面这个查询语句将会查找出用户在2020-03-01的所有行为数据：

SELECT * FROM ods.ods_loginWHERE dt='2020-03-01'

需要注意的是，分区使这张表拥有了额外的一个时间字段，所以实际数据中可以省略类似含义的字段，避免冗余了。

对数据进行分区，最重要的原因就是为了更快地查询。在前面那个将结果范围限制在'2020-03-01'这一天的查询中，仅仅需要扫描一个目录下的内容即可。即使我们可能有好几百个目录，除了这一个目录其他的都可以忽略不计。对于非常大的数据集，分区可以显著地提高查询性能。

当我们在WHERE子句中增加谓词来按照分区值进行过滤时，这些谓词被称为分区过滤器。

为了避免查询的数据量太大，一个高度建议的安全措施就是将Hive 设置为“strict(严格)”模式，这样如果对分区表进行查询而WHERE子句没有加分区过滤的话，将会禁止提交这个任务。

用户也可以按照下面的语句将属性值设置为

hive> set hive.mapred.mode=strict;hive> SELECT * FROM ods.ods_login LIMIT 100;FAILED: Error in semantic analysis: No partition predicate found forAlias nen Table "ods.ods_login"

如果设置为nonstrict;则可以正常查询

hive> set hive.mapred.mode=nonstrict;hive> SELECT * FROM ods.ods_login LIMIT 100;aaa bbb ccc 2020-03-01

同时，可以通过SHOW PARTITIONS命令查看表中存在的所有分区：

hive> SHOW PARTITIONS ods.ods_logindt=2020-03-01

参考资料：

1.《Hive编程指南》 

2. Hive官方wiki：

https://cwiki.apache.org/confluence/display/HIVE

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