hive sql 運行太慢，如何優化？
經驗不豐富的數據分析或者BI工程師往往上來就看sql,調整sql內容，其實不然。
一.業務層面
first of all, 優先了解sql反應的業務，先把業務梳理清晰，去除掉不必要的表，關聯。
這個只能泛泛而談，但確是sql優化應該最先考慮的。在有一定業務經驗後，根據實際情況進行優化。
二.每張數據表的性能
1.數據表的存儲格式，存儲硬盤（ssd or普通盤）
數據表的存儲格式可參考https://blog.csdn.net/sinat_17697111/article/details/81907185，
目前主流的存儲格式orc （列式） 和sequence（行式）。原則上orc在存儲，查詢性能上會更好。
如果使用數據表時大多數都是select *，sequence可能會比orc格式好。
存儲硬盤，如果條件允許，ssd固態硬盤肯定會比普通硬盤好。
2.數據量過大的表，是否分區，分桶
超過千萬,上億的數據量的表,而在使用時大部分只會用到其中一小部分數據,則需要考慮對該表做分區了。退一步，如果不想做分區，只是想在做join時提高性能，分桶也是不錯的選擇，分桶可以簡單理解爲和分區效果相同，但更方便的一種方法。分桶的原理和示例可參考https://blog.csdn.net/u010003835/article/details/80911215
三.sql結構
1.子查詢可否抽離
2.join太多表，一半來說，一個sql的join表個數不宜超過三到四個，太多的join
考慮拆解成多段sql
3.where條件儘量靠近主表
四.常見sql層面優化
1.Inner join 小表在前，大表在後
2.兩張表之間的關聯字段，不要有數據分佈不均。
例如:select from table a left join table b on a.id=b.id,
如果a.id90%都是0，10%是其他值，則會存在數據傾斜，需要打散處理。具體參考https://blog.csdn.net/sinat_17697111/article/details/83793663
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