⑴ 求助，sql语句无法用到索引，执行很慢
HiveStorageHandler，然后在hive中创建一个oracle的表（如果oracle中表已存在则创建外部表），再创建一个HBase表。
然后然后通过HQL执行导入过程。
⑵ hibernate的三种查询方式
1.1、SQL概述
HQL是Hibernate Query Language的缩写，提供更加丰富灵活、更为强大的查询能力；HQL接近SQL`语句查询语法。
完整的HQL语句形式如下：
select | update | delete … from … where … group by … having … order by … asc|desc
其中的update、delete为Hibernate3中所新添加的功能，可见HQL查询非常类似于标准SQL查询。HQL查询在整个Hibernate实体操作体系中占核心地位。
String hql = "HQL语句";
Query query = session.createQuery(hql);
List list = query.list(); //查询得到多个实体对象集合
Object result = query.uniqueResult(); //查询得到一个实体对象
int x = query.executeUpdate(); //执行update或delete语句，返回数据表受影响行数
1.2、实体查询
查询过程中表名使用类名，列名使用属性名，类名和属性名称区分大小写
String hql="from Users";//from 实体类类型名称
Query query = session.createQuery(hql);
List<Users> list = query.list();
for (Users user : list) {
System.out.println(user);
}
1.3、带where的查询
Query query = session.createQuery("from Users where uid=3");
Users user = (Users) query.uniqueResult();//uniqueResult 单一对象
System.out.println(user);
Query query = session.createQuery("from Users where uid>5");
List<Users> list = query.list();
for (Users user : list) {
System.out.println(user);
}
1.3、属性查询
查询部分属性
String hql="select u.uid,u.uname,u.upwd from Users u where u.uname='张三'";
Query query = session.createQuery(hql);
List<Object[]> list = query.list();
for (Object[] objects : list) {
System.out.println(Arrays.toString(objects));
}
String hql="select new Users(u.uname,u.upwd) from Users u where u.uname='张三'";
Query query = session.createQuery(hql);
List<Users> list = query.list();
for (Users user : list) {
System.out.println(user);
}
1.4、实体的更新和删除
从hibernate 3版本开始才支持
//更新
String hql="update Users set uname='王五',upwd='321' where uid=3";
int res = session.createQuery(hql).executeUpdate();
//删除
String hql="delete from Users where uid=3";
int res = session.createQuery(hql).executeUpdate();
/*
返回值结果：
正整数：表受影响的行数据
0： 语句正常执行，但没有行受影响
负整数：通常是-1，执行HQL语句是一条查询语句
*/
HQL语句不能做添加
1.5、分组与排序
排序
处理方式和SQL语句中的排序是一样的
String hql="from Users order by uid";
Query query = session.createQuery(hql);
List<Users> list = query.list();
for (Users user : list) {
System.out.println(user);
}
order by语句只能出现在语句的最后位置
分组
处理方式和SQL语句中分组查询相同
分组语句需要处理筛选，只能使用having语句，而不能使用where语句。
String hql = "select e.dept.deptno, count(e) from Emp e group by dept.deptno";
String hql = "select e.dept.deptno, count(e) from Emp e group by dept.deptno having count(e)>=5";
1.6、参数绑定
使用占位参数
String hql="from Users where uid=? or uname=?";
Query query = session.createQuery(hql);
//索引从0开始
query.setInteger(0, 3);//query.setParameter(0, 3);
query.setString(1, "张三");//query.setParameter(1, "张三");
List<Users> list = query.list();
for (Users user : list) {
System.out.println(user);
}
使用参数名称
String hql = "from Users where uid=:no1 or uid=:no2";
Query query = session.createQuery(hql);
query.setInteger("no1", 1);
query.setInteger("no2", 3);
//....
可以使用点位参数和名称参数混合使用
String hql = "from User where uid=? or uid=:no2";
Query query = session.createQuery(hql);
query.setInteger(0, 7788);
query.setInteger("no2", 7566);
//....
//使用点位参数和名称参数混合使用，所有点位参数必须放在前面，一旦有名称参数出现，其后将不能再出现占位参数
1.7、连接查询
--SQL语句：查询员工姓名、薪资、部门名称
SELECT ENAME,SAL,DNAME
FROM EMP e JOIN DEPT d ON e.DEPTNO=d.DEPTNO
SELECT ENAME,SAL,DNAME FROM EMP,DEPT WHERE EMP.DEPTNO=DEPT.DEPTNO
没有on语句
能被连接到查询中的必须是主查询对象的子属性
String hql="SELECT e.ename, e.sal, e.dept.dname FROM Emp e";
//HQL连接查询
String hql="SELECT e.ename, e.sal, d.dname FROM Emp e JOIN e.dept d";
String hql = "SELECT e FROM Emp e JOIN e.dept"; //JOIN将没有意义
String hql = "FROM Emp e JOIN e.dept";
Query query = session.createQuery(hql);
List<Object[]> list = query.list();
//List集合中的数组中会保存两个元素：
//0：主数据(Emp)
//1：从数据(Dept)
//查询编号为7788的员工信息，同时将对应的dept信息和manager信息查询并保存在对应的子属性中
String hql = "FROM Emp e JOIN FETCH e.dept d JOIN FETCH e.manager m WHERE e.empno=7788";
Query query = session.createQuery(hql);
Emp emp = (Emp) query.uniqueResult();
System.out.println(emp);
System.out.println(emp.getManager());
System.out.println(emp.getDept());
1.8、分页
String hql = "from Users";
Query query = session.createQuery(hql);
query.setFirstResult(0);
query.setMaxResults(2);
2、QBC查询
QBC（Query By Criteria）查询就是通过使用Hibernate提供的Query By Criteria API来查询对象，这种API封装了SQL语句的动态拼装，对查询提供了更加面向对象的功能接口。
QBC查询最重要的三个类：
Restrictions 条件限制
Projections 列设射
Order 排序
2.1、查询实现
Criteria criteria = session.createCriteria(Users.class);
//session.createCriteria("entity.Users");
//session.createCriteria(Users.class, "别名");
List<Dept> list = criteria.list();
//查询单行结果（如果结果有两行或更多，会报错）
Object uniqueResult = criteria.uniqueResult();
2.2、Projections 列投射
语法：
//查询uname属性
Criteria criteria = session.createCriteria(Users.class);
PropertyProjection property = Projections.property("name");
criteria.setProjection(property);
List<Object> result = criteria.list();
//查询uname, upwd属性
Criteria criteria = session.createCriteria(Users.class);
//1.创建投射列表
ProjectionList projectionList = Projections.projectionList();
//2.向投射列表中添加列投射
PropertyProjection property1 = Projections.property("uname");
PropertyProjection property2 = Projections.property("upwd");
projectionList.add(property1).add(property2);
//3.将投射列表设置到准则中
criteria.setProjection(projectionList);
List<Object> result = criteria.list();
返回值类型 方法名称 描述
PropertyProjection Projections.property 指定某属性
AggregateProjection Projections.avg 求平均值
CountProjection Projections.count 统计某属性的数量
CountProjection Projections.countDistinct 统计某属性不同值的数量
PropertyProjection Projections.groupProperty 指定某个属性为分组属性
AggregateProjection Projections.max 求最大值
AggregateProjection Projections.min 求最小值
ProjectionList Projections.projectionList 创建一个ProjectionList对象
Projection Projections.rowCount 查询结果集中的记录条数
AggregateProjection Projections.sum 求某属性的合计
2.3、Restrictions 条件限制
语法:
Criteria criteria = session.createCriteria(Users.class);
Criterion notNull = Restrictions.isNotNull("comm");
criteria.add(notNull); //添加一个条件（如果添加了多个条件，默认条件之间使用and连接）
List<Users> list = criteria.list();
返回值类型 方法名称 描述
SimpleExpression Restrictions.eq 等于（equal）
Criterion Restrictions.allEq 使用Map,Key/Valu进行多个等于的比对
SimpleExpression Restrictions.gt 大于（great than）
SimpleExpression Restrictions.ge 大于等于（great than or equal）
SimpleExpression Restrictions.lt 小于（less than）
SimpleExpression Restrictions.le 小于等于（less than or equal）
Criterion Restrictions.between 对应SQL的between
SimpleExpression Restrictions.like 对应SQL的like
Criterion Restrictions.in 对应SQL的in
LogicalExpression Restrictions.and and关系
LogicalExpression Restrictions.or or关系
Criterion Restrictions.isNull 为空
Criterion Restrictions.sqlRestriction SQL限定查询
Criterion Restrictions.not 取反
2.3、Order排序
语法：
Criteria criteria = session.createCriteria(Dept.class);
criteria.addOrder(Order.asc("name"))
.addOrder(Order.desc("loc"));
//SELECT * FROM DEPT ORDER BY name ASC, loc DESC
返回值类型 方法名称 描述
Order Order.asc(String propertyName) 升序
Order Order.desc(String propertyName) 降序
2.4、分页查询
Criteria criteria = session.createCriteria(Dept.class);
int pageNum = 2, pageSize = 5;
criteria.setFirstResult((pageNum-1)*pageSize); //查询起始行下标
criteria.setMaxResults(pageSize); //查询的最大行数
List list = criteria.list();
//setFirstResult方法和setMaxResults方法同样可以在SQLQuery及Query类型上使用
3、原生SQL查询
1、查询
String sql = "select uid,uname,upwd from _users";
List list = session.createSQLQuery(sql).list();
for(Object obj : list){
System.out.println(obj);
}
2、 addEntity()
String sql = "select uid,uname,upwd from _users";
// addEntity()可以告诉Hibernate你想要封装成对象的类型，然后自动为你封装
SQLQuery query = session.createSQLQuery(sql).addEntity(Users.class);
List<User> list = query.list();
for(Users user : list){
System.out.println(user.getUname());
}
3、 uniqueResult
String sql = "select uid,uname,upwd from _users where uid = 2";
SQLQuery query = session.createSQLQuery(sql).addEntity(Users.class);
Users user = (Users) query.uniqueResult();//返回单一对象
System.out.println(user.getUname());
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⑶ 数据库里面mysql和hive区别是什么
1.查询语言不同:hql/sql
2.数据存储位置不同:hdfs/数据库系统
3.数据格式:可自定义/数据库系统定义格式
4.数据更新:Hive不支持数据更新/mysql支持数据更新update
⑷ HQL怎么查子查询的条数
子查询是SQL语句中非常重要世悔的功能特性，它可以在SQL语句中利用另外一条SQL语句的查询结果，在Hibernate中HQL查询同样对子查询功能提供稿返衡了支持。如下面代码所示：
List list=session.createQuery(“from Customer c where 1>(select count(o) from c.orders o)”).list();
上面的程序查询订单数超过1的所有客户，因此和上面子查询HQL语句对应的SQL语句为：
Select * from Customer c where 1>(select count(o.id) from Order o where c.id=o.customer_ID);
如果子查询返回多条记录，则可以使用下面关键字：
all:表示子查询语句返回的所有记录
any:表示子查询语句返回的任意一条结果
some:与”any”等价
in:与”=any”等价
exists:表示子查询语句至少返回一条记录
例如：查询存在一条订单价格大于100的客户
From Customer c where 100>any(select o.price from c.orders o);
如果在子查询中操作集合，HQL提供键做了一组操纵集合的函数和属性：
size()函数和size属性：获得集合中元素的数量
minIndex()函数和minIndex属性：对于建立了索引的集合获得最小索引值（关于集合索引参考第一部分映射值类型集合）
minElement()函数和minElement属性：对于包含基本类型的元素集合，获得集合中值最小的元素
maxElement()函数和maxElement属性：对于包含基本类型元素的集合，获得集合中值最大的元素
element()函数：获得集合中所有元素
例如：查询订单数大于0的客户
From Customer c where size(c.orders)>0;或者From Customer c where c.orders.size>0;
以上HQL语句会生成类似如下的SQL语句：
Select * from customer c where 0>(select count(o.id) from order where o. customer_ID =c.id);
⑸ hive获取多个分区表的数据与其他数据库有什么异同
1.
查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
2. 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库
则可以将数据保存在本地文件系统中。
3. 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三
个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
4. 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不
支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ... VALUES 添加数据，使用 UPDATE ...
SET 修改数据。
5. 索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，
因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapRece 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
6. 执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapRece 来实现的（类似 select * from tbl
的查询不需要 MapRece）。而数据库通常有自己的执行引擎。
7. 执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外
一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapRece 框架。由于 MapRece 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapRece 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
8. 可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是
一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
9. 数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapRece 进行并行计算，因此可以支持很大规模的
数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。