关于hive:利用好谓词下推提升Hive性能

谓词下推（Predicate Pushdown，简称 PPD），是指尽量将 SQL 查问中的谓词（where 条件）提前执行，缩小后续操作的数量和计算量。在 Hive 中默认是开启的，也能够通过配置 SET hive.optimize.ppd=true; 显式开启。例如，对于如下 SQL

select a.*, b.* 
from a join b on (a.col1 = b.col1)
where a.col1 > 20 and b.col2 > 40

如果开启了谓词下推，在 join 之前会先执行 where 语句中对两个表的过滤操作，从而缩小读取和计算的数据量。否则，会先 join 再过滤。

除了 SQL 语句执行层面，在文件存储层面(ORC、Parquet 等格局），也会有谓词下推的思维。

以 ORC 为例，每个 ORC 文件保留了三个层级的索引：

• file level：蕴含整个文件每列的统计信息
• stripe level：每个 stripe 内每列的统计信息
• row level：在同一个 stripe 内每 10000 行进行统计，失去每列的统计信息

file 和 stripe 级别的统计信息保留在 file footer 中，能够疾速过滤 where 条件中不须要读取的文件。row 级别索引蕴含了每个 row group 的列统计信息和 row group 的起始地位。

列统计信息根本都会蕴含其取值数量、是否蕴含 null，大部分根本类型的列还会蕴含最小值（min）、最大值（max），数值型的列还有总和（sum）。所有层级的索引都能够用于对须要读取的数据进行过滤。例如，有一个查问语句心愿获取年龄大于 100 岁的记录，where 条件中的语句应该为 age > 100，那么执行时只会读取蕴含年龄大于 100 岁的文件、stripe 或 row groups。

但要留神有些操作会使文件存储层面的谓词下推生效，在写代码的时候须要留神。例如，有个日志工夫字段 log_time，其存储的数据格式为 2023-01-01 10:00:00，当初须要取某一天的数据，可能会利用 to_date 函数：

select
    * 
from table_a 
where to_date(log_time) = '2023-01-09';

但下面的语句就无奈利用 ORC 文件索引来疾速过滤不须要的文件、stripe 或 row group，因为对字段 log_time 调用了函数 to_date，导致在真正开始运算前无奈晓得 to_date(log_time) 的理论值。如果批改为应用如下写法，则能够利用文件层面的疾速过滤：

select
    * 
from table_a 
where log_time >= '2023-01-09';
    and log_time < '2023-01-10';

另外，下面咱们提到文件、strip、row group 的统计信息会存储相应数据中是否蕴含 null，因而倡议应用 null 而不是 ”-“、”” 等来示意空逻辑。

对以上内容做个小结，利用好谓词下推来晋升 Hive 性能，咱们能够：

• 先过滤再 join。Hive 中默认开启，无需特地关注
• 在 where 语句中，尽量不要应用函数，例如 to_date 等
• 应用 null 而不是 ”-“、”” 等来示意空逻辑

参考资料：

Apache ORC 文档：Indexes
Hive Optimization — Quick Refresher
什么是谓词下推，看这一篇就够了
大数据：Hive-ORC 文件存储格局