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在使用传统的RDBMS数据库(关系数据库)，例如MySql时，对于一些大表，我们通常会进行分表操作，以提升查询效率。在Hive中也提供了类似的概念和操作，本文将对其进行讲述。

RDBMS中的分表操作

假设有一张订单表OrderInfo，简化一下，字段分别为：订单Id OrderId、卖家 Retailer、买家 Customer、订单金额 OrderAmount、下单日期 OrderDate。比较常见的做法有两种：一种是按年分表，例如建OrderInfo_2018、OrderInfo_2017。按年分表的问题是如果查询不基于时间，例如查询某个单号、查询某个买家/卖家的所有订单，则依然要全表查找(所有按年分的表都要查)。类似地，也可以按卖家进行分表。按卖家分表(或者类似的其他字段)的问题在于：数据分布不一致，会造成有的表数据极多，有的表数据极少。

可以实际地建两张表 OrderInfo_2018、OrderInfo_2017，也可以隐式地建，对数据库的上层应用不可见(表名仍然为OrderInfo)。隐式建表有时会有一些限制，也需要对数据库有更深一些的了解，因此，很多开发人员直接显式地创建多张不同表。

还有一种是按单号的Hash值取模进行分表，假设分4张表(OrderInfo_0~OrderInfo_3)，那么具体某个订单存入哪张表，规则是 Hash(OrderId)%4，根据余数决定存入那张表。根据这种方式分表，优点是可以提升基于单号的查找速度，以及对于单号的join连接查询。但是如果针对某个买家或者时间段来查询，又需要全表查询。使用这种方式还有一个缺陷就是不好扩表，假设开始时设计了4张表(除4取余)，后来单表数据仍然很多，想要重新改为8张表(除8取余)，此时就需要将现有表中的记录重新进行计算并迁移到对应的表中。

这两种方式，第一种可以视为连续的(基于时间连续，或者基于某个列连续，比如卖家)，第二种则为离散的。有一种间接的改进策略可以集成两种方式的优点，称为异构索引表。具体可以参看这里：企业IT架构转型之道。

Hive中的表分区

Hive中的表分区和上面RDBMS的第一种方式极为类似，用来对连续的数据进行分区。Hive中的表存储在HDFS上，HDFS是一个分布式文件系统，通过目录来对文件进行组织和管理。Hive中的一张表对应HDFS上的一个或者多个文件。创建一个Hive的表分区，相当于在HDFS上创建了几个目录，分别存储表中对应的数据。

继续通过上面订单的例子来查看一下，假设我们按照年(Year)和卖家(Retailer)，使用下面的语句创建EShop库，并在该库中创建OrderInfo表：

关于HDFS和Hive环境的搭建，可以查看这两篇文章：安装和配置Hive， 安装和配置Hadoop(单节点)

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS Eshop; CREATE TABLE IF NOT EXISTS Eshop.OrderInfo ( OrderId int, Customer string, OrderAmount int, OrderDate Timestamp ) PARTITIONED BY(Year string, Retailer string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’ STORED AS TEXTFILE;

这里需要注意的是表的定义中没有了Retailer字段，因为同一个分表中的Retailer都是一样的，所以将它作为数据列存在表中也就没有了意义，只需要存在“表名”中就可以了。假设Retailer是Apple和XiaoMi，如果是RDBMS，可以这样建表 OrderInfo_Apple、OrderInfo_XiaoMi，此时就不需要再将Apple和XiaoMi的值存到表中，因为表中的值都一样。但这样会带来查询问题，当需要以select columns from table的方式统一获取时又不方便。Hive巧妙地解决了这个问题，即将Partition的列作为虚拟列，虽然实际上不存数据，但是在查询的时候却可以直接使用select来查询。

接下来，插入一些数据进行测试，假设有这样一批数据：

OrderId

Retailer

Customer

OrderAmount

OrderDate

1

Apple

Jimmy

5200

2017-10-01 00:00:00

2

Apple

Jack

3180

2017-11-01 00:00:00

3

XiaoMi

Jimmy

2010

2017-12-01 00:00:00

4

XiaoMi

Alice

980

2018-10-01 00:00:00

5

XiaoMi

Eva

1080

2018-10-20 00:00:00

6

XiaoMi

Ellie

680

2018-11-01 00:00:00

7

Apple

Alice

920

2018-12-01 00:00:00

那么再插入时，就需要提前分好组(实际应用中都是通过写代码来进行分组)，然后分四次插入：

INSERT INTO TABLE EShop.OrderInfo PARTITION(Year=”2017″, Retailer=”Apple”) VALUES (1, ‘Jimmy’, 5200, ‘2017-10-01 00:00:00’), (2, ‘Jack’, 3180, ‘2017-11-01 00:00:00’); INSERT INTO TABLE EShop.OrderInfo PARTITION(Year=”2017″, Retailer=”XiaoMi”) VALUES (3, ‘Jimmy’, 2010, ‘2017-12-01 00:00:00’); INSERT INTO TABLE EShop.OrderInfo PARTITION(Year=”2018″, Retailer=”Apple”) VALUES (7, ‘Alice’, 920, ‘2018-12-01 00:00:00’); INSERT INTO TABLE EShop.OrderInfo PARTITION(Year=”2018″, Retailer=”XiaoMi”) VALUES (4, ‘Alice’, 980, ‘2018-10-01 00:00:00’), (5, ‘Eva’, 1080, ‘2018-10-20 00:00:00’), (6, ‘Ellie’, 680, ‘2018-11-01 00:00:00’);

插入完成后，执行下面的select查询：

hive > select OrderId, Retailer, Customer, OrderAmount, OrderDate, Year from EShop.OrderInfo; OK 1 Apple Jimmy 5200 2017-10-01 00:00:00 2017 2 Apple Jack 3180 2017-11-01 00:00:00 2017 3 XiaoMi Jimmy 2010 2017-12-01 00:00:00 2017 7 Apple Alice 920 2018-12-01 00:00:00 2018 4 XiaoMi Alice 980 2018-10-01 00:00:00 2018 5 XiaoMi Eva 1080 2018-10-20 00:00:00 2018 6 XiaoMi Ellie 680 2018-11-01 00:00:00 2018 Time taken: 0.26 seconds, Fetched: 7 row(s)

可以看到用作分区的虚拟列Year和Retailer也可以包含在Select当中。接下来查看一下HDFS：

OrderInfo表下的Year分区

不管是EShop库，还是OrderInfo表，在HDFS上都只是一个目录，一个文件夹。而year分区和retailer分区也不过是在orderinfo下的子文件夹。

Year分区(目录)下的Retailer分区(目录)

目录的最底层，是实际的数据文件，点击下载后，因为建表时设置的存储格式为TEXTFILE，所以是以纯文本的格式保存。可以使用文本编辑器打开，看到下面的数据：

year=2017,retailer=apple分区下的数据文件内容

Hive中的表分桶

Hive中的分桶和第二种情况类似，它不会像分区那样创建独立的文件夹，而是直接按照桶数去拆分文件。而在插入时，也无需像分区那样指定到哪个桶中。如同上面所述，分桶会基于指定的列进行Hash运算，根据Hash的结果来自动进行分桶(数据归档)。分桶后基于分桶列所做的查询和join操作会有执行效率的优化和提升。

现将前面创建的OrderInfo表删除掉，然后再重新创建：

DROP TABLE EShop.OrderInfo; CREATE TABLE IF NOT EXISTS Eshop.OrderInfo ( OrderId int, Retailer string, Customer string, OrderAmount int, OrderDate Timestamp ) CLUSTERED BY (OrderId) INTO 2 BUCKETS ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘,’ STORED AS TEXTFILE;

因为没有分区，所以此时就需要将Retailer字段再加回去。

接下来执行插入操作：

INSERT INTO TABLE EShop.OrderInfo VALUES (1, ‘Apple’, ‘Jimmy’, 5200, ‘2017-10-01 00:00:00’), (2, ‘Apple’, ‘Jack’, 3180, ‘2017-11-01 00:00:00’), (3, ‘XiaoMi’, ‘Jimmy’, 2010, ‘2017-12-01 00:00:00’), (4, ‘XiaoMi’, ‘Alice’, 980, ‘2018-10-01 00:00:00’), (5, ‘XiaoMi’, ‘Eva’, 1080, ‘2018-10-20 00:00:00’), (6, ‘XiaoMi’, ‘Ellie’, 680, ‘2018-11-01 00:00:00’), (7, ‘Apple’, ‘Alice’, 920, ‘2018-12-01 00:00:00’);

继续查看HDFS，可以看到分为了2个文件，一个文件ID全是奇数1,3,5,7，另一个文件ID全是偶数2,4,6。可能因为OrderId为int型，所以没有Hash，就直接根据桶数2进行取模了吧。

不分区，只进行分桶后的数据

类似地，如果将桶数改为3，文件被分割为：(1,4,7)、(2,5)、(3,6)。

当把Id改为字符串类型，将值设为a~g，再进行分桶的测试，文件被分割为：(a,c,e,g)和(b,d,f)

感谢阅读，希望这篇文章能给你带来帮助！

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