### 部分普通SQL查询在Hive中的实现方式
Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，能够对存储在Hadoop文件系统中的数据集进行数据提取、转换、加载（ETL），这是一种可以简化MapReduce编程的工具。由于Hive的设计初衷是让用户能够使用类SQL的查询语言“HiveQL”来处理数据，它与传统的SQL数据库存在一定的差异。以下是一些常见的SQL查询在Hive中的实现方式：
#### 1. 在查询中不能同时出现多条`COUNT(DISTINCT)`语句
- **背景**：在Hive中，对于单个`GROUP BY`子句下包含多个`COUNT(DISTINCT)`的情况，Hive只能支持其中一个`COUNT(DISTINCT)`。
- **示例**：下面的查询是可以在Hive中正确执行的：
```sql
SELECT pv_users.gender, count(DISTINCT pv_users.userid), count(*), sum(DISTINCT pv_users.userid)
FROM pv_users
GROUP BY pv_users.gender;
```
这个查询中，虽然有两条`COUNT(DISTINCT)`语句，但因为它们作用于相同的列`pv_users.userid`，所以可以被Hive正确解析。
- **问题场景**：然而，当两个`COUNT(DISTINCT)`分别作用于不同的列时，Hive无法正确执行该查询，如：
```sql
SELECT pv_users.gender, count(DISTINCT pv_users.userid), count(DISTINCT pv_users.ip)
FROM pv_users
GROUP BY pv_users.gender;
```
- **解决方案**：对于这种需求，可以尝试将查询拆分成多个子查询或使用其他聚合函数来达到目的。
#### 2. 使用`LEFT SEMI JOIN`来代替`IN`/`EXISTS`关键字
- **背景**：Hive不支持标准SQL中的`IN`和`EXISTS`关键字，但可以通过`LEFT SEMI JOIN`来模拟这些功能。
- **示例**：标准SQL中的`IN`关键字查询如下：
```sql
SELECT a.key, a.value
FROM a
WHERE a.key IN (SELECT b.key FROM B);
```
在Hive中可以写为：
```sql
SELECT a.key, a.val
FROM a
LEFT SEMI JOIN b ON (a.key = b.key)
```
- **解释**：`LEFT SEMI JOIN`返回左表中所有出现在右表中的记录。这正好可以用来模拟`IN`关键字的功能。
#### 3. 子查询只支持在`FROM`关键字里
- **背景**：Hive不支持在`SELECT`子句中直接使用子查询。
- **示例**：标准SQL中的子查询：
```sql
SELECT col
FROM (
SELECT a + b AS col
FROM t1
) t2
```
在Hive中应该写作：
```sql
SELECT col
FROM (SELECT a + b AS col FROM t1) t2
```
- **注意**：Hive中子查询必须放在`FROM`关键字后面，并且需要用括号将其括起来。
#### 4. 不支持直接`INSERT`操作
- **背景**：Hive不支持直接向表中插入数据，但可以通过创建一个新表并将查询结果插入到新表中。
- **示例**：假设要将表`t1`的数据插入到新表`new_table`中：
```sql
CREATE TABLE new_table AS
SELECT * FROM t1;
```
- **解释**：这种方式相当于先创建一个表，再将查询结果作为表的数据源。
#### 5. Hive只支持等值`JOIN`
- **背景**：Hive只支持等值连接，即连接条件必须是相等关系。
- **示例**：等值连接的查询如下：
```sql
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id = b.id)
```
而非等值连接则会执行失败：
```sql
SELECT a.* FROM a JOIN b ON (a.id > b.id)
```
- **解决方案**：对于非等值连接的需求，可能需要先进行数据预处理，再使用等值连接来完成。
#### 6. Hive不支持`HAVING`关键字
- **背景**：Hive不支持直接使用`HAVING`关键字，但可以通过嵌套子查询并在外层查询中使用`WHERE`条件来实现类似的功能。
- **示例**：如果想实现如下标准SQL的`HAVING`查询：
```sql
SELECT gender, COUNT(*) as cnt
FROM users
GROUP BY gender
HAVING cnt > 100
```
可以在Hive中这样写：
```sql
SELECT gender, cnt
FROM (
SELECT gender, COUNT(*) as cnt
FROM users
GROUP BY gender
) subquery
WHERE cnt > 100
```
- **解释**：通过使用子查询并配合`WHERE`子句来达到`HAVING`的效果。
以上是在Hive中实现部分普通SQL查询的方法总结，希望对你有所帮助。在实际应用过程中，还需要根据具体情况灵活调整和优化查询语句。
