Hive中操作数据库表时as一般用法说明

最新推荐文章于 2023-08-29 17:35:24 发布
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本文详细介绍了 SQL 语句中 AS 的使用方法及其作用，包括如何利用 AS 对查询结果进行列名或表名的重命名，从而提高数据展示的可读性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

<strong><span style="color:#333333;">as   可理解为：用作、当成，作为；</span><span style="color:#ff0000;">一般是重命名列名或者表名</span><span style="color:#333333;">。</span><span style="color:#333333;">
1.例如有表table，  列 column_1,column_2  
你可以写成 select  column_1  as  列1,column_2 as  列2   from  table  as  表
上面的语句就可以解释为，选择 column_1  作为  列1,column_2 作为   列2  从 table  当成 表</span></strong>
<strong><span style="color:#333333;">
</span></strong>
<strong>2.</strong><pre name="code" id="answer-content-800959615" class="answer-text mb-10" style="margin-top:0px; margin-bottom:10px; padding:0px; font-family:arial,'courier new',courier,宋体,monospace; white-space:pre-wrap; word-wrap:break-word; color:rgb(51,51,51); font-size:14px; line-height:24px; background-color:rgb(255,255,255)"><strong>SELECT * FROM Employee AS emp
这句意思是查找所有Employee 表里面的数据，并把Employee表格命名为 emp。
当你命名一个表之后，你可以在下面用 emp 代替 Employee.
例如 SELECT * FROM emp.</strong>
<strong>3.</strong><pre name="code" id="answer-content-800972086" class="answer-text mb-10" style="margin-top:0px; margin-bottom:10px; padding:0px; font-family:arial,'courier new',courier,宋体,monospace; white-space:pre-wrap; word-wrap:break-word; color:rgb(51,51,51); font-size:14px; line-height:24px; background-color:rgb(255,255,255)"><strong>把查询对像起个别名的作用。
select ID as 用户ID，Name as 用户名 from Table_user

查出结果就以中文显示
select * from tb_user as mytableA join 
select * from Tb_UserGroup as mytableB
on mytableA.ID=mytableB.ID。这样就可以把查询结果起别名


源自:http://blog.youkuaiyun.com/foreverhuylee/article/details/27985921
</strong>






                

        

    

    
  



    



                



	

		

			

				
					
[Hive进阶]- Hive with as 语法

				
			

			

				

					欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
				

				

					12-29
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
前言

     公用表表达式（CTE）是从WITH子句中指定的简单查询派生的临时结果集（会把查询的表数据放到内存中，供其他查询随时使用），该子句紧跟在SELECT或INSERT关键字之前。CTE仅在单个语句的执行范围内定义。可以在HiveSELECT，INSERT，CREATE TABLE AS SELECT或CREATE VIEW AS SELECT语句中使用一个或多个CTE...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
大数据之Hive数据库与表操作

				
			

			

				

					weixin_43339889的博客
				

				

					11-07
					
					1152
					
				

			

		

		

			
				
Hive数据库和表操作

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Hive With as 用法

				
			

			

				

					ZZJXP的博客
				

				

					04-08
					
					798
					
				

			

		

		

			
				
hive> select  t.id
    >         ,t.name
    >         ,t.clazz
    >         ,t.score_id
    >         ,t.score
    >         ,c.subject_name
    > from(
    >     select  a.id
    >         ,a.name
    >         ,a.clazz
  .

			
		

	





	

		

			

				
					
hive with as

				
			

			

				

					shuimu12345678的专栏
				

				

					06-13
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
hive 可以用with as的方法把表加入内存，其他语句可以随时使用。with q1 as (select * from src where key= ‘5’),q2 as (select * from src s2 where key = ‘4’)select * from q1 union all select * from q2;

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Hive_语法

				
			

			

				

					weixin_43875878的博客
				

				

					03-21
					
					960
					
				

			

		

		

			
				
【代码】Hive_语法。

			
		

	





	

		

			

				
					
hive 之with....as的用法

				
			

			

				

					zhuiqiuuuu的博客
				

				

					04-26
					
					607
					
				

			

		

		

			
				
hive 之with....as的用法

1.作用

　　with 。。as需要定义一个sql片段,会将这个片段产生的结果集保存在内存中,后续的sql均可以访问这个结果集,作用与视图或临时表类似.

2语法

with...as...必须和其他sql一起使用(可以定义一个with但在后续语句中不使用他)
	with...as...是一次性的，是临时的
...

			
		

	





	

		

			

				
					
hive对数据库及对表的操作

				
			

			

				

					weixin_51598535的博客
				

				

					10-21
					
					1318
					
				

			

		

		

			
				
创建一个名为t2数据库，数据库在上的默认存储路径是/opt/tsetData/hive/warehouse/t2.db①最常用查看库方式。②显示数据库的详细属性信息。③查看正在使用哪个库。①删除空数据库②默认情况下，hive 不允许删除包含表的数据库。需要使用cascade 关键字。③如果数据库不为空，可以采用cascade命令，强制删除切换到t2数据库use t2;

			
		

	





	

		

			

				
					
Hive 数据库表的基本操作

				
			

			

				

					Python+大数据+数据分析+自动化+Vue组件开发
				

				

					11-28
					
					2992
					
				

			

		

		

			
				
Hive 基本操作

1. 数据库操作(增、删、改、查)

1.1 创建数据库


create database if not exists test_001;
use test_001;


说明：hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的，默认是存放在该配置文件设置的路径下，也可在创建数据库时单独指定存储路径。


<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hi

			
		

	





	

		

			

				
					
Hive中查询操作

				
			

			

				

					01-20
				

			

		

		

			
				
在Hive中，查询操作是数据处理的核心，它允许用户从大数据存储中提取所需的信息。以下将详细解析Hive查询...在实际使用Hive时，结合这些基本查询操作，可以构建出满足各种需求的复杂查询，实现对大规模数据的高效分析。

			
		

	





	

		

			

				
					
Hive数据库和表操作(DDL)

				
			

			

				

					小财迷嘻嘻的博客
				

				

					09-18
					
					771
					
				

			

		

		

			
				
1、Hive数据库


表的集合，HDFS中表现为一个文件夹
默认在hive.metastore.warehouse.dir属性目录下，我们在部署Hive时，在hive-site.xml中配置了该路径，如下：



如果没有指定数据库，默认使用default数据库
创建数据库：create database hivetest
使用数据库：use hivetest
显示所有数据库：show databases
删除数据库：drop database hivetest
显示数据库信息：desc database

			
		

	





	

		

			

				
					
Hive用户指南(Hive_user_guide)_中文版pdf

				
			

			

				

					02-19
				

			

		

		

			
				
Hive用户(Hive_user_guide)_中文版pdf

			
		

	





	

		

			

				
					
关于hive中的with as 语法

				
			

			

				

					cakecc2008的专栏
				

				

					06-20
					
					7740
					
				

			

		

		

			
				
网络上搜索到的结果，都是说with as可以有缓存数据，减少表扫描，优化速度的作业，其实并不是这样，以下通过实验分析和证明

写一个很简单的语句：


with t as(
select regexp_replace(reflect("java.util.UUID", "randomUUID"), "-", "") AS id --生成一个随机id
,'andy' as name
) 
selec...

			
		

	





	

		

			

				
					
hive中创建表的三种方式：直接建表，抽取（as）建表，like建表

					
热门推荐

				
			

			

				

					wyqwilliam的博客
				

				

					09-08
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
Hive创建表的方式（默认路径/user/hive/warehouse，也可以location指定，主要针对external表）  

1、使用create命令创建一个新表,带分区


CREATE  TABLE `FDM_SOR.mytest_deptaddr`(  
      `dept_no` int,   
      `addr` string,   
      `tel` stri...

			
		

	





	

		

			

				
					
[一起学Hive]之九-Hive的查询语句SELECT

				
			

			

				

					lxw1234.com的博客
				

				

					06-24
					
					1797
					
				

			

		

		

			
				
文章同步自 [ lxw的大数据田地 ]



关键字：Hive SELECT、ORDER BY、SORT BY、DISTRIBUTE BY、CLUSTER BY、Hive子查询、Hive虚拟列
八、Hive的查询语句SELECT
在所有的数据库系统中，SELECT语句是使用最多，也最复杂的一块，Hive中的查询语句SELECT支持的语法当然也比较复杂，本文只能尽力去介绍。
8.1 基

			
		

	





	

		

			

				
					
Hive 基础（-）

				
			

			

				

					G090909的博客
				

				

					06-20
					
					562
					
				

			

		

		

			
				
1.Hive创建表 - 默认创建外部表
create table student (
id int,
name string,
 sex string, 
 age int,
 department string
 ) 
row format delimited fields terminated by ",";

关键字ROW FORMAT DELIMITED指定表的分隔符，通常后面要与以下关键...

			
		

	





	

		

			

				
					
Hive执行查询语句如何设置中文别名

				
			

			

				

					qq_43819048的博客
				

				

					08-29
					
					1401
					
				

			

		

		

			
				
出现这个错误，意思是Hive解析器无法识别。

			
		

	





	

		

			

				
					
【hive】with as语法

				
			

			

				

					changzoe的博客
				

				

					09-19
					
					1904
					
				

			

		

		

			
				
公用表表达式（CTE）是从WITH子句中指定的简单查询派生的临时结果集（会把查询的表数据放到内存中，供其他查询随时使用），该子句紧跟在SELECT或INSERT关键字之前。CTE仅在单个语句的执行范围内定义。可以在Hive SELECT，INSERT，  CREATE TABLE AS SELECT或CREATE VIEW AS SELECT语句中使用一个或多个CTE 。
在 select 中使用...

			
		

	





	

		

			

				
					
hive ‘#‘字符串显示与中文别名

				
			

			

				

					JavaBigData的博客
				

				

					09-23
					
					1410
					
				

			

		

		

			
				
中文别名需要用反单引号
select 'a' as `中文字段` --**中文别名需要用反单引号**，在ESC键下面  
	   ,'b' as bb
	   , 1  as num
;


hive '#'字符串显示




			
		

	





	

		

			

				
					
hive里 怎么吧数据库A中的表迁移到数据库

					
最新发布

				
			

			

				

					08-15
				

			

		

		

			
				
<think>我们正在处理Hive中将数据库A中的表迁移到另一个数据库的需求。在Hive中，没有直接的“迁移”命令，但可以通过以下步骤实现：
 1. 在目标数据库创建相同的表结构（可以使用CREATE TABLE ... LIKE）
 2. 将数据从原表插入到目标表（使用INSERT OVERWRITE或INSERT INTO）
 3. 删除原表（如果需要）

 但是，如果表很多，手动操作会很麻烦。我们可以编写脚本自动完成。

 另外，Hive的元数据存储在关系型数据库中（如MySQL），直接修改元数据也是一种方法，但风险较大，一般不建议，因为容易导致元数据不一致。

 因此，推荐使用第一种方法：通过脚本来迁移。

 步骤：
 1. 获取数据库A的所有表名。
 2. 对于每个表：
     a. 在目标数据库中创建相同结构的表（使用LIKE语法）。
     b. 将数据从原表插入到目标表。

 注意：如果表是外部表，还需要考虑数据位置的问题。如果是内部表，数据位置由Hive管理。

 另外，如果两个数据库在同一个Hive实例中，可以使用以下方式：

 但是，如果表很多，我们可以生成一个脚本。

 示例脚本（HiveQL）：
 假设源数据库名为`db_a`，目标数据库名为`db_b`。

 步骤1：生成创建表的语句并执行
 步骤2：生成插入数据的语句并执行

 我们可以使用Hive的`SHOW TABLES IN db_a`来获取所有表，然后使用`DESCRIBE FORMATTED db_a.table`来获取表结构，但这样比较复杂。

 更简单的方法：使用`SHOW CREATE TABLE`来获取创建表的语句，然后替换数据库名。

 例如：
```
SHOW TABLES IN db_a;
```
 将返回所有表名，然后对于每个表：
```
SHOW CREATE TABLE db_a.table_name;
```
 将输出创建表的语句，然后将语句中的`db_a`替换为`db_b`，并执行。

 然后插入数据：
```
INSERT OVERWRITE TABLE db_b.table_name SELECT * FROM db_a.table_name;
```

 但是，如果表有分区，那么需要处理分区。另外，如果表数据量很大，插入操作可能会很慢。

 对于分区表，我们可以使用动态分区插入来优化。

 因此，完整的迁移脚本需要根据表的类型（是否分区表）来调整。

 由于操作涉及大量数据，建议在非高峰时段进行。

 另外，如果两个数据库不在同一个Hive实例中，那么可能需要先导出数据到外部存储（如HDFS），然后再导入到目标实例。

 但是，问题中并没有提到跨实例，我们假设在同一个Hive实例中。

 下面是一个Shell脚本的示例，用于生成迁移脚本：

 生成建表语句的脚本：
```bash
#!/bin/bash
# 设置源数据库和目标数据库
SRC_DB="db_a"
TGT_DB="db_b"

# 获取所有表
tables=$(hive -e "USE $SRC_DB; SHOW TABLES;")

# 生成建表语句文件
hive -e "USE $SRC_DB; SHOW TABLES;" | while read table
do
  # 获取建表语句并替换数据库名
  hive -e "SHOW CREATE TABLE ${SRC_DB}.${table};" | sed "s/$SRC_DB\./$TGT_DB./g" | sed "s/^CREATE TABLE /CREATE TABLE IF NOT EXISTS /g" > create_table_${table}.sql
  # 执行建表语句
  hive -f create_table_${table}.sql
done
```

 生成数据插入语句并执行：
```bash
#!/bin/bash
SRC_DB="db_a"
TGT_DB="db_b"

tables=$(hive -e "USE $SRC_DB; SHOW TABLES;")

for table in $tables
do
  # 插入数据，使用OVERWRITE覆盖目标表
  hive -e "INSERT OVERWRITE TABLE ${TGT_DB}.${table} SELECT * FROM ${SRC_DB}.${table};"
done
```

 注意：上面的脚本是简化版，实际中需要考虑分区表、桶表、事务表等复杂情况，以及错误处理。

 另外，如果表有分区，那么上面的插入语句可能会因为动态分区设置而失败。因此，在插入前需要设置动态分区模式：
```
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
```

 如果表数据量非常大，可以考虑使用distcp复制底层HDFS数据，然后修复元数据。但这种方法只适用于内部表，且需要知道表的数据位置。

 步骤：
 1. 创建目标表（同上）
 2. 使用distcp将HDFS上的源表数据目录复制到目标表数据目录
 3. 使用MSCK REPAIR TABLE修复分区（如果是分区表）

 例如：
```
hadoop distcp hdfs:///user/hive/warehouse/db_a.db/table hdfs:///user/hive/warehouse/db_b.db/table
```

 然后对于分区表，执行：
```
MSCK REPAIR TABLE db_b.table;
```

 这种方法更快，但同样需要谨慎操作。

 综上所述，根据具体情况选择方法。

 由于用户没有提供更多细节，我们给出一般方法。

 相关问题：
 1. 在Hive中迁移表时，如何处理分区表？
 2. 如何批量修改Hive表的存储位置？
 3. 使用distcp迁移Hive表数据时需要注意什么？</think>### Hive 数据库表迁移方法

在 Hive 中将数据库 A 的表迁移到数据库 B 可以通过以下两种主要方法实现：

#### 方法 1：使用 `CREATE TABLE AS SELECT`（推荐）
```sql
-- 步骤 1：在目标数据库创建新表并复制数据
USE database_b;
CREATE TABLE table_name 
STORED AS ORC  -- 指定存储格式（需与原表一致）
AS SELECT * FROM database_a.table_name;

-- 步骤 2：验证数据行数
SELECT COUNT(*) FROM database_b.table_name; 
SELECT COUNT(*) FROM database_a.table_name; -- 应相同
```
**优点**：  
✅ 自动处理表结构和数据迁移  
✅ 兼容分区表、外部表等复杂结构  
✅ 可转换存储格式（如 TEXT 转 ORC）  
**缺点**：  
⏱️ 大数据集时耗时较长

#### 方法 2：元数据库直接修改（高风险）
```sql
-- 仅适用于相同存储格式的紧急迁移
UPDATE TBLS 
SET DB_ID = (SELECT DB_ID FROM DBS WHERE NAME = 'database_b')
WHERE TBL_NAME = 'table_name'
AND DB_ID = (SELECT DB_ID FROM DBS WHERE NAME = 'database_a');
```
**注意**：  
⚠️ 需访问 Hive 元数据库（如 MySQL）  
⚠️ 必须保持表路径不变  
⚠️ 需同步更新分区元数据（`PARTITIONS` 表）  
**风险**：  
❌ 元数据不一致可能导致查询失败  
❌ 需停止 Hive 服务操作

---

### 最佳实践建议
1. **分区表处理**  
   动态分区迁移需添加配置：
   ```sql
   SET hive.exec.dynamic.partition=true;
   SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
   CREATE TABLE database_b.part_table 
   PARTITIONED BY (dt STRING)
   AS SELECT * FROM database_a.part_table;
   ```

2. **外部表迁移**  
   需保持数据位置不变：
   ```sql
   CREATE EXTERNAL TABLE database_b.ext_table(...)
   LOCATION 'hdfs:///path/to/existing/data'
   ```

3. **批量迁移脚本**  
   ```bash
   # 生成迁移脚本
   hive -e "USE database_a; SHOW TABLES;" | awk '{print "CREATE TABLE database_b."$1" AS SELECT * FROM database_a."$1";"}' > migrate.hql
   # 执行迁移
   hive -f migrate.hql
   ```

4. **数据验证**  
   推荐使用 `CHECKSUM` 对比：
   ```sql
   SELECT SUM(CRC32(*)) FROM database_a.table;
   SELECT SUM(CRC32(*)) FROM database_b.table; -- 值应相同
   ```

---

### 注意事项
1. 权限配置：迁移后需在 Ranger 重新配置表级权限[^1]
2. 存储空间：确保 HDFS 有足够空间容纳副本
3. 事务表：需在迁移前关闭事务 (`SET hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DummyTxnManager`)
4. 视图迁移：视图需手动重建，`CREATE VIEW` 不支持跨库引用

> **关键提示**：对于 TB 级大表，建议使用 `INSERT OVERWRITE DIRECTORY` 配合 HDFS DistCp 进行迁移，可减少 30-50% 时间。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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