Hive SQL 巧妙实现 SQL EXCEPT

本文介绍了一种在HiveSQL中实现除法操作的巧妙方法,通过使用LEFT OUTER JOIN结合字段IS NOT NULL来替代不支持的Except函数,提供了一个具体的例子进行说明。

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Hive Sql 不支持 Except 函数, 但是可以巧妙使用用 LEFT OUTER JOIN  + 字段 IS NOT NULL  实现。

Table 1 :
apple
orange
pear

Table 2:
apple
orange

select test_1.id, test_1.num from test_1 left outer join test_2 on (test_2.id = test_2.id) where test_2.num is null;

 

Hive 中,`EXCEPT` 操作并未直接支持,但可以通过其他 SQL 技巧实现类似的功能。以下是一些替代方案: ### 方法一:使用 `LEFT OUTER JOIN` 和 `IS NULL` 通过将两个表进行左连接,并筛选出右表中为空的记录,可以模拟 `EXCEPT` 的行为。具体查询如下: ```sql SELECT a.name, a.age FROM test.person1 a LEFT OUTER JOIN test.person2 b ON (b.name = a.name) WHERE b.name IS NULL; ``` 此方法会返回在 `person1` 表中存在但在 `person2` 表中不存在的数据[^4]。 ### 方法二:使用 `UNION ALL` 和 `GROUP BY` 将两个表的数据合并后,通过分组和计数的方式筛选出只出现一次的记录: ```sql SELECT * FROM ( SELECT COUNT(*) AS cnt, all_columns FROM ( SELECT DISTINCT * FROM table1 UNION ALL SELECT DISTINCT * FROM table2 ) combined_data GROUP BY all_columns ) grouped_data WHERE cnt = 1; ``` 该方法适用于结构相同的表,并能检测到字段级别的差异[^2]。 ### 方法三:使用 UDF(用户自定义函数) 如果需要更复杂的逻辑或性能优化,可以通过编写 Hive UDF 来实现特定需求。例如,创建一个临时函数来处理差集操作: ```sql ADD JAR /path/to/your/jarfile.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION array_except AS 'com.example.hive.udf.ArrayExcept'; ``` 然后使用该函数对数组列进行差集计算: ```sql SELECT array_except(array_column1, array_column2) FROM your_table; ``` 这种方法提供了更大的灵活性,特别是在处理复杂数据类型时[^5]。 ##
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