Hive DDL和DML

目录

一 DDL

1.1 数据库

1.1.1 创建数据库

1.1.2 查询数据库

1.1.3 修改数据库

1.1.4 删除数据库

1.1.5 切换当前数据库

1.2 表

1.2.1 创建表

1.2.2 查看表

1.2.3 修改表

3.2.4 删除表

3.2.5 清空表

二 DML

2.1 Load

2.2 Insert

2.2.1  将查询结果插入表中

2.2.2 将给定Values插入表中

2.2.3 将查询结果写入目标路径

2.3 Export&Import

在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，DDL（Data Definition Language）和DML（Data Manipulation Language）是两类不同类型的SQL语句，用于对数据库进行不同的操作。

DDL（Data Definition Language）：DDL语句用于定义数据库的结构，包括创建、修改和删除数据库、表、视图、索引、约束等数据库对象。常见的DDL语句包括：

• CREATE：用于创建数据库对象，例如CREATE DATABASE、CREATE TABLE、CREATE INDEX等。
• ALTER：用于修改数据库对象，例如ALTER TABLE、ALTER INDEX等。
• DROP：用于删除数据库对象，例如DROP DATABASE、DROP TABLE、DROP INDEX等。
• TRUNCATE：用于清空表中的所有数据，并且保留表的结构。
• RENAME：用于重命名数据库对象，例如RENAME TABLE。

DML（Data Manipulation Language）：DML语句用于对数据库中的数据进行操作，包括查询、插入、更新和删除数据。常见的DML语句包括：

• SELECT：用于查询数据库中的数据，可以使用多种条件和操作符进行过滤、排序、分组等操作。
• INSERT：用于插入新的数据行到表中。
• UPDATE：用于更新表中的现有数据。
• DELETE：用于删除表中的数据行。

需要注意的是，DDL语句会对数据库的结构进行修改，可能会对数据库的完整性和安全性产生重大影响，因此通常需要具有足够权限的用户来执行。而DML语句只涉及对数据的操作，一般权限较低，更多地用于对数据库中的数据进行日常的查询、插入、更新和删除操作。

一 DDL

1.1 数据库

1.1.1 创建数据库

1）语法

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name

[COMMENT database_comment]

[LOCATION hdfs_path]

[WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];

2）案例

（1）创建一个数据库，不指定路径

create database db_hive1;

注：若不指定路径，其默认路径为${hive.metastore.warehouse.dir}/database_name.db

（2）创建一个数据库，指定路径

create database db_hive2 location '/db_hive2';

（2）创建一个数据库，带有dbproperties

create database db_hive3 with dbproperties('create_date'='2023-4-7');

1.1.2 查询数据库

1）展示所有数据库

（1）语法

SHOW DATABASES [LIKE 'identifier_with_wildcards'];

注：like通配表达式说明：*表示任意个任意字符，|表示或的关系。

（2）案例

hive> show databases like 'db_hive*';

OK

db_hive_1

db_hive_2

2）查看数据库信息

（1）语法

DESCRIBE DATABASE [EXTENDED] db_name;

（2）案例

①查看基本信息

hive> desc database db_hive3;

OK

db_hive      hdfs://hadoop102:8020/user/hive/warehouse/db_hive.db   atguigu   USER

②查看更多信息

desc database extended db_hive3;

1.1.3 修改数据库

        用户可以使用alter database命令修改数据库某些信息，其中能够修改的信息包括dbproperties、location、owner user。需要注意的是：修改数据库location，不会改变当前已有表的路径信息，而只是改变后续创建的新表的默认的父目录。

1）语法

--修改dbproperties

ALTER DATABASE database_name SET DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...);


--修改location

ALTER DATABASE database_name SET LOCATION hdfs_path;


--修改owner user

ALTER DATABASE database_name SET OWNER USER user_name;

2）案例

（1）修改dbproperties

alter database db_hive3 set dbproperties ('author'='mingyu','create-time'='2023-4-7');

如果修改的键值对存在，会更新值，若不存在，会新建键值对

（2）修改location

alter database db_hive3 set location 'hdfs://hadoop102:8020/user/db_hive3';

 旧表的绝对位置并未发生变化，新创建的表在新位置 

（3）修改owner user

alter database db_hive3 set owner user `mingyu`;

注意用户名要用反引号🕵️‍♀️ 

1.1.4 删除数据库

1）语法

DROP DATABASE [IF EXISTS] database_name [RESTRICT|CASCADE];

注：RESTRICT：严格模式，若数据库不为空，则会删除失败，默认为该模式。

    CASCADE：级联模式，若数据库不为空，则会将库中的表一并删除。

2）案例

（1）删除空数据库

drop database db_hive2;

（2）删除非空数据库

drop database db_hive3 cascade;

1.1.5 切换当前数据库

1）语法

USE database_name;

1.2 表

1.2.1 创建表

Hive有三种建表语法

  语法

1）普通建表

（1）完整语法

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name   

[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

[COMMENT table_comment]

[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]

[CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...)

[SORTED BY (col_name [ASC|DESC], ...)] INTO num_buckets BUCKETS]

[ROW FORMAT row_format] 

[STORED AS file_format]

[LOCATION hdfs_path]

[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]

（2）关键字说明：

① TEMPORARY

临时表，该表只在当前会话可见，会话结束，表会被删除。

② EXTERNAL（重点）

外部表，与之相对应的是内部表（管理表）。管理表意味着Hive会完全接管该表，包括元数据和HDFS中的数据。而外部表则意味着Hive只接管元数据，而不完全接管HDFS中的数据。

③ data_type（重点）

Hive中的字段类型可分为基本数据类型和复杂数据类型。

基本数据类型如下：

复杂数据类型如下；

注：类型转换

Hive的基本数据类型可以做类型转换，转换的方式包括隐式转换以及显示转换。

方式一：隐式转换

具体规则如下：

a. 任何整数类型都可以隐式地转换为一个范围更广的类型，如tinyint可以转换成int，int可以转换成bigint。

b. 所有整数类型、float和string类型都可以隐式地转换成double。

c. tinyint、smallint、int都可以转换为float。

d. boolean类型不可以转换为任何其它的类型。 

详情可参考Hive官方说明：Allowed Implicit Conversions

方式二：显示转换

可以借助cast函数完成显示的类型转换

a.语法

cast(expr as <type>)

b.案例

select '1' + 2, cast('1' as int) + 2;

_c0    _c1

3.0     3

④ PARTITIONED BY（重点）

创建分区表

⑤ CLUSTERED BY ... SORTED BY...INTO ... BUCKETS（重点）

创建分桶表

⑥ ROW FORMAT（重点）

指定SERDE，SERDE是Serializer and Deserializer的简写。Hive使用SERDE序列化和反序列化每行数据。详情可参考 Hive-Serde。语法说明如下：

语法一：DELIMITED关键字表示对文件中的每个字段按照特定分割符进行分割，其会使用默认的SERDE对每行数据进行序列化和反序列化。

ROW FORAMT DELIMITED

[FIELDS TERMINATED BY char]

[COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]

[MAP KEYS TERMINATED BY char]

[LINES TERMINATED BY char]

[NULL DEFINED AS char]

注：

• fields terminated by ：列分隔符
• collection items terminated by ： map、struct和array中每个元素之间的分隔符
• map keys terminated by ：map中的key与value的分隔符
• lines terminated by ：行分隔符

语法二：SERDE关键字可用于指定其他内置的SERDE或者用户自定义的SERDE。例如JSON SERDE，可用于处理JSON字符串。

ROW FORMAT SERDE serde_name [WITH SERDEPROPERTIES (property_name=property_value,property_name=property_value, ...)]

⑦ STORED AS（重点）

指定文件格式，常用的文件格式有，textfile（默认值），sequence file，orc file、parquet file等等。

⑧ LOCATION

指定表所对应的HDFS路径，若不指定路径，其默认值为

${hive.metastore.warehouse.dir}/db_name.db/table_name

⑨ TBLPROPERTIES

用于配置表的一些KV键值对参数

2）Create Table As Select（CTAS）建表

该语法允许用户利用select查询语句返回的结果，直接建表，表的结构和查询语句的结构保持一致，且保证包含select查询语句放回的内容。

CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name

[COMMENT table_comment]

[ROW FORMAT row_format]

[STORED AS file_format]

[LOCATION hdfs_path]

[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]

[AS select_statement]

3）Create Table Like语法

该语法允许用户复刻一张已经存在的表结构，与上述的CTAS语法不同，该语法创建出来的表中不包含数据。

CREATE [TEMPORARY] [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name

[LIKE exist_table_name]

[ROW FORMAT row_format]

[STORED AS file_format]

[LOCATION hdfs_path]

[TBLPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]

1.2.2 查看表

1）展示所有表

（1）语法

SHOW TABLES [IN database_name] LIKE ['identifier_with_wildcards'];

注：like通配表达式说明：*表示任意个任意字符，|表示或的关系。

（2）案例

show tables like 'stu*';

2）查看表信息

（1）语法

DESCRIBE [EXTENDED | FORMATTED] [db_name.]table_name

注：EXTENDED：展示详细信息

   FORMATTED：对详细信息进行格式化的展示

（2）案例

1查看基本信息

desc stu;

2查看更多信息

 desc formatted stu;

1.2.3 修改表

1）重命名表

（1）语法

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name

（2）案例

alter table stu rename to stu1;

2）修改列信息

只修改表中元数据，不修改hdfs中数据

（1）语法

① 增加列

该语句允许用户增加新的列，新增列的位置位于末尾。

ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)

alter table teacher1 add columns (birthday string comment '生日信息' );

② 更新列

该语句允许用户修改指定列的列名、数据类型、注释信息以及在表中的位置。

ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_old_name col_new_name column_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER column_name]

③ 替换列

该语句允许用户用新的列集替换表中原有的全部列。

ALTER TABLE table_name REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)

2）案例

（1）查询表结构

hive (default)> desc stu;

（2）添加列

hive (default)> alter table stu add columns(age int);

（3）查询表结构

hive (default)> desc stu;

（4）更新列

hive (default)> alter table stu change column age ages double;

（6）替换列

hive (default)> alter table stu replace columns(id int, name string);

3.2.4 删除表

DROP TABLE [IF EXISTS] table_name;

3.2.5 清空表

1）语法

TRUNCATE [TABLE] table_name

注意：truncate只能清空管理表，不能删除外部表中数据。

2）案例

hive (default)> truncate table student;

二 DML

Hive是用作大数据处理的框架，update和delete用的非常少

2.1 Load

Load语句可将文件导入到Hive表中。

1）语法

LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)];

关键字说明：

（1）local：表示从本地加载数据到Hive表；否则从HDFS加载数据到Hive表。

（2）overwrite：表示覆盖表中已有数据，否则表示追加。

（3）partition：表示上传到指定分区，若目标是分区表，需指定分区。

2）实操案例

（0）创建一张表

create table student(

    id int,

    name string

)

row format delimited fields terminated by '\t';

（1）加载本地文件到hive

load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table student;

（2）加载HDFS文件到hive中

①上传文件到HDFS

hdfs dfs -put /opt/module/data/student.txt /user/mingyu

②加载HDFS上数据，导入完成后去HDFS上查看文件是否还存在

load data inpath '/user/mingyu/student.txt'

into table student;

（3）加载数据覆盖表中已有的数据

①上传文件到HDFS

 dfs -put /opt/module/data/student.txt /user/mingyu;

②加载数据覆盖表中已有的数据

load data inpath '/user/atguigu/student.txt'

overwrite into table student;

2.2 Insert

2.2.1  将查询结果插入表中

1）语法

INSERT (INTO | OVERWRITE) TABLE tablename 
[PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] 
select_statement;

关键字说明：

（1）INTO：将结果追加到目标表

（2）OVERWRITE：用结果覆盖原有数据

2）案例

（1）新建一张表

create table student1(
    id int,
    name string
)
row format delimited fields terminated by '\t';

（2）根据查询结果插入数据

insert overwrite table student3
select
    id,
    name
from student;

2.2.2 将给定Values插入表中

1）语法

INSERT (INTO | OVERWRITE) TABLE tablename 
[PARTITION (partcol1[=val1], partcol2[=val2] ...)] 
VALUES values_row [, values_row ...]

2）案例

insert into table  student1 values(1,'wangwu'),(2,'zhaoliu');

2.2.3 将查询结果写入目标路径

1）语法

INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory

  [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] select_statement;

2）案例

insert overwrite  directory '/user/mingyu/write.json'
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
select id,name
from student;

2.3 Export&Import

Export导出语句可将表的数据和元数据信息一并到处的HDFS路径，Import可将Export导出的内容导入Hive，表的数据和元数据信息都会恢复。Export和Import可用于两个Hive实例之间的数据迁移。

1）语法

--导出
EXPORT TABLE tablename 
TO 'export_target_path'

--导入
IMPORT [EXTERNAL] TABLE new_or_original_tablename 
FROM 'source_path' [LOCATION 'import_target_path']

2）案例文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-415720.html

--导出
export table default.student 
to '/user/hive/warehouse/export/student';

--导入
import table student2 
from '/user/hive/warehouse/export/student';

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