使用索引前的配置
在使用Hive索引之前，需要进行一些配置，以确保索引能够正常工作。以下是一些常见的配置步骤：
Hive配置
在Hive中启用索引功能，需要在Hive配置文件（hive-site.xml）中设置以下属性：
<property>
<name>hive.index.compact.file.uris</name>
<value>/user/hive/warehouse/myindex</value>
</property>
<property>
<name>hive.input.format</name>
<value>org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexInputFormat</value>
</property>
这些配置用于启用Hive索引和指定索引存储的位置。
HDFS存储索引
需要为Hive索引选择一个HDFS目录来存储索引数据。在上述示例中，/user/hive/warehouse/myindex 是用于存储索引数据的目录。确保此目录存在并且有足够的权限供Hive使用。
表级索引配置
在创建表时，可以选择性地启用表级别的索引。使用TBLPROPERTIES来指定索引的类型和其他配置。例如：
CREATE TABLE my_table (
...
)
TBLPROPERTIES (
'orc.create.index'='true',
'orc.bloom.filter.columns'='column1,column2'
);
这里示例中启用了ORC文件格式的索引，并指定了哪些列要创建布隆过滤器索引。
Compactor配置
如果使用了紧凑索引（Compact Index），则需要配置Compactor来定期合并和优化索引。Compactor是一个独立的工具，用于管理索引的合并和清理。需要设置相关的Compactor属性以控制其行为和调度。
<property>
<name>hive.compactor.initiator.on</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.compactor.worker.threads</name>
<value>1</value>
</property>
这些配置用于启用和配置Compactor。
hive中使用索引
创建索引
Hive中创建索引的语法如下：
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
例如，要创建一个名为index_name的索引，该索引在表table_name的column_name列上，可以使用以下语句：
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
使用索引后，Hive将在扫描表时使用索引。这可以提高查询的效率。
以下是一些使用Hive索引的注意事项：
- 索引只会在查询使用索引列时生效。
- 索引会增加表的大小。
- 索引需要定期更新，以确保其与表数据保持一致。
在决定是否使用Hive索引时，需要权衡索引带来的性能提升和成本。
以下是一些创建Hive索引的示例：
-- 创建一个名为`index_name`的索引，该索引在表`table_name`的`column_name`列上。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
-- 创建一个名为`index_name`的索引，该索引在表`table_name`的`column_name`列上，并使用`COMPACT`索引处理器。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name) AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler';
-- 创建一个名为`index_name`的索引，该索引在表`table_name`的`column_name`列上，并延迟重建索引。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name) WITH DELAYED REBUILD;
哪些情况下会使用索引
-
等值查询：当你需要通过等值条件来过滤数据时，索引可以大幅提高查询性能。例如，当你使用
WHERE子句来查找某个特定的值时，如果有适当的索引，Hive可以快速地定位到匹配的行。 -
范围查询：索引还可以用于加速范围查询，例如，当你需要在一个范围内检索数据时，可以使用索引来快速定位匹配的行。
-
排序和分组：在执行排序和分组操作时，索引可以提高性能。索引可以帮助Hive在执行这些操作时更有效地访问和组织数据。
-
连接操作：当你执行连接操作（如INNER JOIN、LEFT JOIN等）时，如果连接的列有索引，可以显著提高查询性能，因为索引可以减少数据的扫描和比较次数。
-
唯一性约束：索引可以用于强制列的唯一性约束，以防止重复数据的插入。
-
加速子查询：如果你在查询中使用子查询，索引可以提高子查询的性能，从而加速整个查询的执行。
hive中的索引有哪些结构
Hive中的索引主要有以下几种结构:
基于Compact Index的索引
Compact Index是Hive中默认的索引结构,可以大大加速查询速度。它将索引数据存储在HDFS文件中,使用MapReduce进行构建。
基于BitMap的索引
BitMap索引使用位图的方式表示哪些数据符合条件,查询性能很高。但仅适用于有少量不同值的列,且适合低基数数据。
位图索引是基于位运算的索引，可以用于快速过滤具有有限取值范围的列。位图索引的实现原理如下：
- 将列中的所有取值映射到一个位图中。
- 位图中的每一位表示列中的某个取值是否存在。
- 在查询时，使用位运算来快速过滤符合条件的行。
例如，假设有一个列名为 gender，取值为 male 和 female。我们可以将 gender 映射到两个位图中，male 位图中的每一位表示 male 是否存在，female 位图中的每一位表示 female 是否存在。
在查询时，如果查询条件为 gender = 'male'，则可以使用位运算 & 来快速过滤符合条件的行。& 运算会将两个位图中对应位置的位进行相与运算。如果结果为 1，则表示该行符合条件。
位图索引适合用于以下场景：
- 列的取值范围有限，例如
gender、marital_status等。 - 查询条件中涉及多个列，并且这些列的取值范围有限，例如
gender = 'male' AND age >= 18。
位图索引可以提高查询速度，但也会增加存储空间。因此，在使用位图索引时，需要根据实际需求进行权衡。
以下是位图索引的优缺点：
优点：
- 可以提高查询速度，尤其是对于包含多个条件的查询。
- 可以使用位运算来进行快速的逻辑运算。
缺点：
- 会增加存储空间。
- 不适合用于具有大量取值的列。
- 不适用于具有连续取值的列。
基于Lucene的索引
Lucene索引基于全文搜索引擎Lucene构建,可以对文本进行全文索引。查询速度快且支持模糊查询等。
基于HBase的索引
将Hive表的数据存储在HBase中,利用HBase的快速随机访问优化查询。但需要保证HBase中的数据与Hive中的数据实时同步。
基于Druid的索引
Druid是一个实时分析数据库,可用于对Hive中的海量数据进行实时分析。它具有高性能的聚合和近实时的OLAP分析功能。
此外,Hive还支持使用自建索引,用户可以根据需要自定义索引的结构和工作机制。选择合适的索引结构对优化Hive查询性能至关重要。
