【Hive-优化】Hive的优化方式三（索引优化）

简介：

Hive支持索引，但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同，比如，Hive不支持主键或者外键。

Hive索引可以建立在表中的某些列上，以提升一些操作的效率，例如减少MapReduce任务中需要读取的数据块的数量。

在可以预见到分区数据非常庞大的情况下，分桶和索引常常是优于分区的。而分桶由于SMB Join对关联键要求严格，所以并不是总能生效。

1）Hive原始索引

Hive的索引目的是提高Hive表指定列`的查询速度。

没有索引时，类似‘WHERE tab1.col1 = 10’的查询，Hive会加载整张表或分区，然后处理所有的rows，但是如果在字段col1上面存在索引时，那么只会加载和处理文件的一部分。

在每次建立、更新数据后，Hive索引不会自动更新，需要手动进行更新（重建索引以构建索引表），会触发一个mr job

Hive索引使用过程繁杂，而且性能一般，在Hive3.0中已被删除，在工作环境中不推荐优先使用，在分区数量过多或查询字段不是分区字段时，索引可以作为补充方案同时使用。推荐使用ORC文件格式的索引类型进行查询。

2）Row Group Index

一个ORC文件包含一个或多个stripes（groups of row data），每个stripe中包含了每个column的min/max值的索引数据，当查询中有<，>，=的操作时，会根据min/max值，跳过扫描不包含的stripes。

而其中为每个stripe建立的包含min/max值的索引，就称为