数仓工具—Hive进阶之索引(1)

索引

• Hive从0.7.0版本开始引入了索引，目的是提高Hive表指定列的查询速度。没有索引的时候，Hive在执行查询时需要加载整个表或者整个分区(分区表并提供了相关过滤条件)，即使你加了带有谓词的查询（如’WHERE table.column = 10’）依然会加载整个表或分区并处理所有行。但当在指定列上存在索引，再通过指定列查询时，那么只会加载和处理部分文件。在可以预见到分区数据非常庞大的情况下，索引常常是优于分区的。
• 此外，同传统关系型数据库一样，增加索引在提升查询速度的同时，会额外消耗资源去创建索引和需要更多的磁盘空间存储索引,但是Hive只有有限的索引功能，没有普通关系型数据库中键的概念，而且索引也不会自动更新
• Hive 0.8.0版本中增加了bitmap索引。

1. 机制和原理

• Hive的索引其实是一张索引表（Hive的物理表），里面的字段包括：索引列的值、该值对应的 HDFS 文件路径、该值在文件中的偏移量。在查询涉及到索引字段时，首先到索引表查找索引列值对应的 HDFS 文件路径及偏移量，这样就避免了全表扫描。
• 当Hive通过索引列执行查询时，首先通过一个MRJob去查询索引表，根据索引列的过滤条件，查询出该索引列值对应的HDFS文件目录及偏移量，并且把这些数据输出到HDFS的一个文件中，然后再根据这个文件中去筛选原文件，作为查询Job的输入

在指定列上建立索引，会产生一张索引表（表结构如下），

最后

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