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hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，用来进行数据的 ETL，这是一种能够存储、查问和剖析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。hive 能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供 SQL 查问性能。Hive SQL 是一品种 SQL 语言，与关系型数据库所反对的 SQL 语法存在渺小的差别。本文比照 MySQL 和 Hive 所反对的 SQL 语法，发现雷同的 SQL 语句在 Hive 和 MySQL 中输入后果的会有所不同。
两个整数除
除法是 SQL 引擎难以解释的算术运算。如果将两个整数相加，相减或相乘，则始终会失去一个整数。值得注意的是，如果将两个整数相除，不同的 SQL 查问引擎输入的后果不尽相同。在 Hive 和 MySQL 中，运算两个整数相除，输入的后果都是 decimal 类型。
-- Hive 中查问
select 10/3 -- 输入：3.3333333333333335
-- 在 MySQL 中查问
select 10/3 -- 输入：3.3333如果应用上面的形式，则会返回整形类型
-- Hive 中查问
select 10 div 3 -- 输入：3
-- 在 MySQL 中查问
select 10 div 3 -- 输入：3辨别大小写
当咱们比拟两个字符串时，在不同的 SQL 引擎会产生不同的后果。须要留神的是，在字符串比拟中，Apache Hive 是辨别大小写，看上面的例子。
-- Hive 中查问
select 'Bigdata' = 'bigdata' -- 输入 false
-- 在 MySQL 中查问
select 'Bigdata' = 'bigdata' -- 输入 1 能够看出：雷同的 SQL 语句，如果应用 MySQL，则同一查问将返回1，因为在进行字符串比拟时 MySQL 不辨别大小写。这意味着只有它们具备雷同的字母，MySQL 便会将两个字符串解释为雷同的字符串。
咱们再来看一下另外一个景象，当咱们把表名写成大写的，会呈现什么景象呢？
这取决于所应用的 SQL 引擎，在援用数据库中的表时须要留神辨别大小写。如果应用 Hive，则在援用表时无需放心大小写，因为它们始终将字母转换为小写字母。然而在 MySQL 中会报 1146 – Table ‘XX’ doesn’t exist 的谬误。
-- 假如 Hive、MySQL 中有一张 test 表
-- 在 Hive 中查问
select * from Test -- 失常输入后果
-- 在 MySQL 中查问
select * from Test -- 报错：1146 - Table 'Test' doesn't exist在 GROUP BY 中应用别名
假如有如下查问：
-- 应用别名，在 Hive 中查问
-- 报错 Error while compiling statement: FAILED: SemanticException [Error 10004]: line 7:9 Invalid table alias or column reference 'inventory_status': (possible column names are: userid, visitdate, visitcount)
SELECT CASE
WHEN visicount > 5 THEN "more than 5"
ELSE "less than 5"
END AS inventory_status,
count(*) AS cnt
FROM test
GROUP BY inventory_status
-- 不应用别名，如果应用上面的语句，则会失常输入后果
SELECT CASE
WHEN visitcount > 5 THEN "more than 5"
ELSE "less than 5"
END AS inventory_status,
count(*) AS cnt
FROM test
GROUP BY CASE
WHEN visitcount > 5 THEN "more than 5"
ELSE "less than 5"
END雷同的查问语句在 MySQL 中进行查问，会失常输入后果。
非数值类型的字符串转为数值类型
应用 SQL，咱们能够应用 CAST 命令转换表中列的数据类型。如果要将字符串列转换为整数，能够执行以下操作。
SELECT CAST(column_name AS INT) FROM table_name那么，如果咱们将一个非数值类型的字符串转为数值类型，会呈现什么样的后果呢？
-- 在 Hive 中查问
select cast("bigdata" as int) -- 返回 null
-- 在 MySQL 中查问
select cast("bigdata" as signed int) -- 返回 0 Hive 中的视图与 SQL 查问语句
当咱们在 Hive 中创立视图时，其底层是将视图对应的 SQL 语句存储到了一张表中的某个字段中，以 Hive 为例，其元数据中存在上面的一张表：
CREATE TABLE `TBLS` (`TBL_ID` bigint(20) NOT NULL,
`CREATE_TIME` int(11) NOT NULL,
`DB_ID` bigint(20) DEFAULT NULL,
`LAST_ACCESS_TIME` int(11) NOT NULL,
`OWNER` varchar(767) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL,
`OWNER_TYPE` varchar(10) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL,
`RETENTION` int(11) NOT NULL,
`SD_ID` bigint(20) DEFAULT NULL,
`TBL_NAME` varchar(128) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL,
`TBL_TYPE` varchar(128) CHARACTER SET latin1 COLLATE latin1_bin DEFAULT NULL,
`VIEW_EXPANDED_TEXT` mediumtext CHARACTER SET utf8,
`VIEW_ORIGINAL_TEXT` mediumtext CHARACTER SET utf8,
`LINK_TARGET_ID` bigint(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`TBL_ID`),
UNIQUE KEY `UNIQUETABLE` (`TBL_NAME`,`DB_ID`),
KEY `TBLS_N50` (`SD_ID`),
KEY `TBLS_N49` (`DB_ID`),
KEY `TBLS_N51` (`LINK_TARGET_ID`),
CONSTRAINT `TBLS_FK1` FOREIGN KEY (`SD_ID`) REFERENCES `SDS` (`SD_ID`),
CONSTRAINT `TBLS_FK2` FOREIGN KEY (`DB_ID`) REFERENCES `DBS` (`DB_ID`),
CONSTRAINT `TBLS_FK3` FOREIGN KEY (`LINK_TARGET_ID`) REFERENCES `TBLS` (`TBL_ID`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;下面的这张表存储了 Hive 中表和视图的元数据信息，如果创立一张视图，则 **VIEW_EXPANDED_TEXT 字段与
VIEW_ORIGINAL_TEXT 字段 ** 存储了视图对应的 SQL 语句。
当咱们应用上面的 SQL 语句创立视图或者间接执行时，可能会呈现不一样的后果：
create view as select * from test where name like "% 大数据"如果是间接执行 SQL 语句，则会依照条件筛选出想要的后果。然而，如果是创立视图，则可能不会呈现想要的后果。下面提到，视图对应的 SQL 语句是作为一个字段存储到 Hive 的元数据中的，对应其中的一张表。如下面的 SQL 语句，like “% 大数据 ”中蕴含中文，该中文字符会呈现乱码景象，即存储到表中时会变成上面的模式：
create view as select * from test where name like "???"解决下面的问题很简略，只须要批改元数据中该字段的编码即可：
ALTER TABLE `TBLS` MODIFY COLUMN VIEW_EXPANDED_TEXT mediumtext CHARACTER SET utf8；ALTER TABLE `TBLS` MODIFY COLUMN VIEW_ORIGINAL_TEXT mediumtext CHARACTER SET utf8；总结
本文分享了 Hive 应用过程中存在的一些问题，并给出了绝对应的示例，咱们在应用的过程中能够注意一下这些问题，比照雷同的 SQL 语句在 MySQL 和 Apache Hive 上的后果上的不同。
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