【老贝伏枥】HIVE的索引、分区和分桶

1、索引

• Hive索引目的是提高Hive表指定列的查询速度
• Hive支持索引，但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不同，如 Hive不支持主键或者外键
• 没有索引时Hive会加载整张表或分区，然后处理所有的rows，有索引时只会加载和处理文件的一部分
  增加索引在提升查询速度时，也会消耗额外资源去创建索引表和需要更多的磁盘空间存储索引

2、分区

• 为了进行合理的管理以及查询效率，Hive可以将表组织成“分区”
• 分区是表的部分列的集合，可以为频繁使用的数据建立分区，这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表，对提高查找效率很有利
• 分区是一种根据partition column的值对表进行粗略划分的机制
• Hive中每个分区对应着表很多的子目录，将所有的数据按照分区列放入到不同的子目录中去
• Hive分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。但是由于HDFS并不支持大量的子目录，这也给分区的使用带来了限制。有必要对表中的分区数量进行预估，从而避免因为分区数量过大带来一系列问题
• Hive查询通常使用分区的列作为查询条件，可以指定MapReduce任务在HDFS中指定的子目录下完成扫描的工作
• HDFS的文件目录结构可以像索引一样高效利用。

3、分桶

在分区数量过于庞大以至于可能导致文件系统崩溃时，就需要使用分桶来解决问题了。

桶是通过对指定列进行哈希计算来实现的，通过哈希值将一个列名下的数据切分为一组桶 ，并使每个桶对应于该列名下的一个存储文件。

分区中的数据可以被进一步拆分成桶，使用列的hash值对数据打散，并分发到各个不同的桶中从而完成数据的分桶过程。

注意，hive使用对分桶所用的值进行hash，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等。

哈希函数的选择依赖于桶操作所针对的列的数据类型。除了数据采样，桶操作也可以用来实现高效的Map端连接操作。

1. 在数据量足够大的情况下，分桶比分区，有更高的查询效率。
2. 索引和分区最大的区别就是索引不分割数据库，分区分割数据库。
3. 索引其实就是拿额外的存储空间换查询时间，但分区已经将整个大数据库按照分区列拆分成多个小数据库了。
4. 分区和分桶最大的区别就是分桶随机分割数据库，分区是非随机分割数据库。

• 分桶是按照列的哈希函数进行分割的，相对比较平均；
• 分区是按照列的值来进行分割的，容易造成数据倾斜。
• 分桶是对应不同的hdfs文件（细粒度），分区是对应不同的hdfs文件夹（粗粒度）

注意：普通表、分区表这三个都是对应HDFS上的目录，桶表对应是目录里的文件

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