Hive基础(三十八)：HiveDML(二)JOIN/排序

在LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN以及FULL OUTER JOING也可以指定ON条件来完成两张或者多张数据表之间的关联查询。

• 本文目录导读：
• 1、JOIN
• 2、排序

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在前一篇文章中，我们介绍了Hive的DML操作之SELECT和WHERE。今天，我们将会学习两个很常用的DML操作：JOIN和排序。

JOIN

在实际业务场景中，经常需要从多张表中查询数据并进行关联分析。这时候就需要使用到JOIN语句了。

Hive支持多种类型的JOIN：

1. INNER JOIN（内连接）：返回两个表中符合条件的记录

2. LEFT OUTER JOIN（左外连接）：返回左侧表所有记录和右侧表匹配成功的记录

3. RIGHT OUTER JOIN（右外连接）：返回右侧表所有记录和左侧表匹配成功的记录

4. FULL OUTER JOIN（全外连接）：返回两个表所有记录，并且将未匹配到对应行填充为NULL值

下面是一个例子，演示如何使用INNER JOIN关联两张表：

```

SELECT a.name, b.age

FROM table1 a

INNER JOIN table2 b ON a.id = b.id;

这条SQL语句会把table1与table2按照id字段进行内连接，并筛选出name、age列。

同样地，在LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN以及FULL OUTER JOING也可以指定ON条件来完成两张或者多张数据表之间的关联查询。

排序

当我们处理大量数据时，经常需要对其进行排序。Hive中也提供了ORDER BY语句来实现这个功能。

使用ORDER BY语句可以按照指定的列或者表达式对查询结果进行排序，并且可以选择升序（ASC）或降序（DESC）排列。

下面是一个例子：

SELECT name, age

FROM table1

ORDER BY age DESC;

这条SQL语句会将table1表中所有记录按照age字段倒序排列，并筛选出name、age两列。

注意：在处理大规模数据时，使用ORDER BY可能会导致性能问题。因为Hive需要将所有记录都加载到内存中才能完成排序操作。如果你只需要获取前几行结果，那么可以添加LIMIT子句来限制返回的记录数，从而提高查询效率。

JOIN和排序是我们在日常工作中非常常见的DML操作之一。当我们需要从多张表中关联查询数据时，就要用到JOIN；而当我们想要对查询结果进行排序时，则需使用ORDER BY语句。但是，在处理大规模数据集合时必须谨慎使用这些命令以避免影响系统性能。

希望今天的文章有助于读者加深对Hive DML操作之JOIN和SORT的理解，并且能够更好地应用到实际生产环境中去！

文章标题：Hive基础(三十八)：HiveDML(二)JOIN/排序
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