select province, count(*) from address group by province;
该查询会触发MR计算，结果如下：
…
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 910 msec
OK
guangdong 2
jiangshu 1
shanxi 2
Time taken: 17.847 seconds, Fetched: 3 row(s)
- 试试嵌套查询，内部是查出city字段带有a字母的记录，然后将这些记录按照province字段分组：
select t.province, count(*) from (
select * from address where city like ‘%a%’
) t
group by t.province;
结果如下：
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 760 msec
OK
guangdong 1
jiangshu 1
shanxi 2
Time taken: 18.036 seconds, Fetched: 3 row(s)
having
- 前面的嵌套查询，结果有两个省：guangdong和shanxi，如果再加个条件：只显示城市数量大于1的省，首先想到的是再加一层嵌套：
select t1.* from (
select t.province, count(*) as cnt from (
select * from address where city like ‘%a%’
) t
group by t.province) t1
where t1.cnt>1;
结果如下，可见只有shanxi被显示了：
Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 250 msec
OK
shanxi 2
Time taken: 20.067 seconds, Fetched: 1 row(s)
- 对于上述SQL，可以用having语法进行分组筛选，得到同样数据：
select t.province, count(*) as cnt from (
select * from address where city like ‘%a%’
) t
group by t.province having cnt>1;
order by
- 对分组结果做排序：
select t.province, count(*) as cnt from (
select * from address where city like ‘%a%’
) t
group by t.province order by cnt;
会触发MR，结果如下：
Total MapReduce CPU Time Spent: 3 seconds 50 msec
OK
jiangshu 1
guangdong 1
shanxi 2
Time taken: 40.315 seconds, Fetched: 3 row(s)
-
order by对于的实现，是在最后通过一个reducer进行全部排序，该过程可能耗时较长，针对这种情况，hive提供了sort by，功能与order by一样，但是会在每个reducer中进行排序，这样最终做排序的时候效率就会提升；
-
要注意的是：sort by解决的问题是最终结果排序的效率，因此数据量不大时，排序不是瓶颈，此时使用sort by也不会加快整体速度；
内连接(inner join)
- 内连接用join简写，与连接标准匹配的数据在两张表中都存在，才会保留：
select
s.name, s.age,
a.province, a.city
from
student s
inner join
address a
on
s.addressid=a.addressid;
结果如下：
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 20 msec
OK
tom 11 guangdong guangzhou
jerry 12 guangdong shenzhen
mike 13 shanxi xian
john 14 shanxi hanzhong
Time taken: 17.294 seconds, Fetched: 4 row(s)
自然连接(natural join)
- 自然连接是在两张表中寻找数据类型和列明都相同的字段，并自动连接起来：
select name, age, province, city from student natural join address;
结果如下，可见不会根据student表的addressid字段值去address查找记录，而是将addrerss的记录全部连接一次：
Total MapReduce CPU Time Spent: 940 msec
OK
tom 11 guangdong guangzhou
jerry 12 guangdong guangzhou
mike 13 guangdong guangzhou
john 14 guangdong guangzhou
mary 15 guangdong guangzhou
tom 11 guangdong shenzhen
jerry 12 guangdong shenzhen
mike 13 guangdong shenzhen
john 14 guangdong shenzhen
mary 15 guangdong shenzhen
tom 11 shanxi xian
jerry 12 shanxi xian
mike 13 shanxi xian
john 14 shanxi xian
mary 15 shanxi xian
tom 11 shanxi hanzhong
jerry 12 shanxi hanzhong
mike 13 shanxi hanzhong
john 14 shanxi hanzhong
mary 15 shanxi hanzhong
tom 11 jiangshu nanjing
jerry 12 jiangshu nanjing
mike 13 jiangshu nanjing
john 14 jiangshu nanjing
mary 15 jiangshu nanjing
Time taken: 18.525 seconds, Fetched: 25 row(s)
左外连接(left outer join)
- 以连接中的左表为主：
select
s.name, s.age, s.addressid,
a.province, a.city
from
student s
left outer join
address a
on
s.addressid=a.addressid;
结果如下，可见name=mary的记录，addressid等于5，在address中不存在addressid等于5的记录，因此province和city字段都展示了NULL，而在前面使用inner join时，结果中没有这条记录：
Total MapReduce CPU Time Spent: 950 msec
OK
tom 11 1 guangdong guangzhou
jerry 12 2 guangdong shenzhen
mike 13 3 shanxi xian
john 14 4 shanxi hanzhong
mary 15 5 NULL NULL
Time taken: 18.442 seconds, Fetched: 5 row(s)
右外连接(right outer join)
和左连接类似，只不过是以右表为主，语法是right outer join：
select
s.name, s.age, s.addressid,
a.province, a.city
from
student s
right outer join
address a
on
s.addressid=a.addressid;
结果如下，可见city=nanjing的记录，在student表中没有一条记录与之关联，因此结果中展示了address的字段，而student的字段为NULL：
Total MapReduce CPU Time Spent: 970 msec
OK
tom 11 1 guangdong guangzhou
jerry 12 2 guangdong shenzhen
mike 13 3 shanxi xian
john 14 4 shanxi hanzhong
NULL NULL NULL jiangshu nanjing
Time taken: 18.294 seconds, Fetched: 5 row(s)
全外连接(full outer join)
查询结果等于左外连接和右外连接之和，语法是full outer join：
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
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- 以连接中的左表为主：
- 自然连接是在两张表中寻找数据类型和列明都相同的字段，并自动连接起来：
- 内连接用join简写，与连接标准匹配的数据在两张表中都存在，才会保留：
-
- 对分组结果做排序：
- 对于上述SQL，可以用having语法进行分组筛选，得到同样数据：