为什么分区消除不会发生在这个查询中？ [英] Why partitions elimination does not happen for this query?

问题描述

我有一个按年，月，日和小时分区的配置表。我需要运行一个查询来获取最近7天的数据。这在 Hive 0.14.0.2.2.4.2-2 中。我的查询目前看起来像这样：

 来自table_name的SELECT COUNT（column_name）
年份> =年份（date_sub （from_unixtime（unix_timestamp（）），7））
 AND month> = month（date_sub（from_unixtime（unix_timestamp（）），7））
 AND day> = day（date_sub（from_unixtime（unix_timestamp （）），7））; 
  

这需要很长时间。当我将上面的实际数字替换为这样的内容时：

 来自table_name 
的SELECT COUNT（column_name） > = 2017 
与月份> = 2 
与日期> = 13 
  

它在几分钟内完成。有什么方法可以改变上面的脚本，以便实际上只包含查询中的数字而不是函数？

我尝试使用 set 类似：

  set yearLimit = year（date_sub（from_unixtime（unix_timestamp（）），7））; 
 
从table_name 
 where year> = $ {hiveconf：yearLimit} 
 AND month> = month（date_sub（from_unixtime（unix_timestamp（））中选择COUNT（column_name） 7））
和day> = day（date_sub（from_unixtime（unix_timestamp（）），7））; 
  

但这并不能解决问题。

解决方案

解决方案

  select count（column_name）
 
 from table_name 
 
 where year> = year（date_sub（current_date，7））
 and month> = month（date_sub（ current_date，7））
和day> = day（date_sub（current_date，7））
; 
  

原始查询出错了吗？

< blockquote>

unix_timestamp（）
$ b 获取当前Unix时间戳，以秒为单位。这个函数不是
确定性的，它的值对于查询
执行的范围是不固定的，因此阻止了适当的查询优化 - 这个
从2.0开始被弃用，以支持CURRENT_TIMESTAMP常量。

https：/ /cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF

（我刚换了文档有点： - ））

由于unix_timestamp（）值在执行过程中可能会发生变化，因此应对每行评估表达式，因此防止分区消除。

为什么使用 SET 不起作用？

set 不过是一种文本替换机制。

set 。

发生的唯一情况是变量是b eing分配了一个文本。

在执行查询之前，变量占位符（ $ {hiveconf：...} ）被替换为指定的文本。

只有这样才能解析和执行查询。

 分群>设置= sele; 
 hive>设置b = ct 1+; 
 hive>设置c = 1; 
 hive> $ {hiveconf：一个} $ {hiveconf：B} $ {hiveconf：C}; 
 OK 
 2 
  





---

演示

  create table table_name（column_name int）分区为（年份int，月份int，日期int）; 
 
 set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict; 
 
 
插入table_name分区（年，月，日）
 
 select pos 
，year（dt）
，month（dt ）
，day（dt）
 
 from（select pe.pos 
，date_sub（current_date，pe.pos）as dt 
 
 from（select 1）x 
横向视图posexplode（split（space（99），''））pe 
）t 
; 
  

---

 解释（date_sub（from_unixtime（unix_timestamp（）），7）依赖关系
 
 select table count（column_name）
 
 from table_name 
 
 where year> = year ）
和month> = month（date_sub（from_unixtime（unix_timestamp（）），7））
和day> = day（date_sub（from_unixtime（unix_timestamp（）），7））
; 
  

---

{input_partitions ：[{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 14 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 15\" } { 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 16}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 17}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 18}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 19}，{分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 20 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 21 }，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 22}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 23}，{ 分区名：默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 11 /天= 24 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 25 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 11 /天= 26 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 27\" } { 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 28}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 29}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 11 /天= 30}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 1}，{分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 10 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 11 }，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 12}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 13}，{ 分区名：默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 12 /天= 14 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 15 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 12 /天= 16 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 17 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 12 /天= 18 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 19 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 2 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 12 /天= 20 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 21 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 12 /天= 22 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 23 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 24 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 25 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 26 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 27 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 28 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 29 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 3 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 30 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2016 /月= 12 /天= 31 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 12 /天= 4 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 12 /天= 5\" }，{ 分区名：默认@ table_name的@年= 2016 /月= 1 2 /天= 6 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 12 /天= 7 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 12 /天= 8 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2016 /月= 12 /天= 9 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017 /月= 1 /天= 1 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 10 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 11\" }，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 12}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 13}， { 分区名： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 14}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 15}，{分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 16 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 17 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 18}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 19}，{ 分区名：默认@ TABLE_NAME @年= 2017年/月= 1 /天= 2 }，{ 分区名 ： 默认@ table_名@年= 2017年/月= 1 /天= 20 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 21 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017年/月= 1 /天= 22 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 23 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 24 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 25 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 26 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 27 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1次/天= 28 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 29 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 3 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 30 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 31 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017 /月= 1 /天= 4 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017 /月= 1 /天= 5\" }，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 6}，{partitionN AME ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 7 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 8 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 1 /天= 9}，{ 分区名： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 1}，{ 分区名：默认@ TABLE_NAME @年= 2017年/月= 2 /天= 10 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 11 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017年/月= 2 /天= 12 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 13 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017年/月= 2 /天= 14 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 15 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 16 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 17 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/一个月= 2 /天= 18 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 19 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 2 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 / DA Y = 20 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 21 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 3 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017 /月= 2 /天= 4 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017 /月= 2 /天= 5\" }，{ 分区名： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017 /月= 2 /天= 6}，{ 分区名： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017 /月= 2 /天= 7}， { 分区名： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017 /月= 2 /天= 8}，{ 分区名： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017 /月= 2 /天= 9}]， input_tables：[{tablename：default @ table_name，tabletype：MANAGED_TABLE}]}

 解释依赖关系
 
从表名
 
中选择count（column_name）
 
 
 where year> = year（date_sub（current_date （date_sub（current_date，7））
和day> = day（date_sub（current_date，7））
; 
  

{input_partitions：[{partitionName：default @ TABLE_NAME @年= 2017年/月= 2 /天= 14 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 15 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017年/月= 2 /天= 16 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017年/月= 2 /天= 17 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017 /月= 2 /天= 18 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017 /月= 2 /天= 19 }，{ 分区名 ： 默认@ table_name的@年= 2017 /一个月= 2 /天= 20 }，{ 分区名 ： 默认@ TABLE_NAME @年= 2017 /月= 2 /天= 21 }]， input_tables ：[{ 表名 ： 默认@表格名 ，tabletype：MANAGED_TABLE}]}

I have a hive table which is partitioned by year, month, day and hour. I need to run a query against it to fetch the last 7 days data. This is in Hive 0.14.0.2.2.4.2-2. My query currently looks like this :

SELECT COUNT(column_name) from table_name 
where year >= year(date_sub(from_unixtime(unix_timestamp()), 7)) 
AND month >= month(date_sub(from_unixtime(unix_timestamp()), 7)) 
AND day >= day(date_sub(from_unixtime(unix_timestamp()), 7));

This takes a very long time. When I substitute the actual numbers for the above say something like :

SELECT COUNT(column_name) from table_name 
where year >= 2017
AND month >= 2
AND day >= 13

it finishes in a few minutes. Is there any way to change the above script so that is actually includes just the numbers in the query instead of the functions?

I tried using set like:

set yearLimit = year(date_sub(from_unixtime(unix_timestamp()), 7));

SELECT COUNT(column_name) from table_name 
where year >= ${hiveconf:yearLimit}
AND month >= month(date_sub(from_unixtime(unix_timestamp()), 7)) 
AND day >= day(date_sub(from_unixtime(unix_timestamp()), 7));

but this does not solve the issue.

解决方案

Solution

select      count (column_name) 

from        table_name 

where       year  >= year  (date_sub (current_date,7)) 
        and month >= month (date_sub (current_date,7)) 
        and day   >= day   (date_sub (current_date,7))
;

What went wrong with the original query?

unix_timestamp()

Gets current Unix timestamp in seconds. This function is not deterministic and its value is not fixed for the scope of a query execution, therefore prevents proper optimization of queries - this has been deprecated since 2.0 in favour of CURRENT_TIMESTAMP constant.

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF

(I've just changed the documentation a little bit :-))

Since unix_timestamp() values might change during the execution, the expression should be evaluated for each row, therefore preventing partitions elimination.

Why using SET did not work?

set is nothing but a text replacement mechanism.
Nothing is being computed during the set.
The only thing that happens is that variables are being assigned a text.
Before the query is being executed the variables place holders (${hiveconf:...}) are being replaced with the assigned text.
Only then the query is being parsed and executed.

hive> set a=sele;
hive> set b=ct 1+;
hive> set c=1;
hive> ${hiveconf:a}${hiveconf:b}${hiveconf:c};
OK
2

---

Demo

create table table_name (column_name int) partitioned by (year int,month int,day int);

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;


insert into table_name partition (year,month,day) 

select  pos
       ,year(dt)
       ,month(dt)
       ,day(dt) 

from   (select  pe.pos
               ,date_sub (current_date,pe.pos) as dt

        from    (select 1) x 
                lateral view posexplode (split (space (99),' ')) pe
        ) t
;

---

explain dependency

select      count (column_name) 

from        table_name 

where       year  >= year  (date_sub (from_unixtime (unix_timestamp ()),7)) 
        and month >= month (date_sub (from_unixtime (unix_timestamp ()),7)) 
        and day   >= day   (date_sub (from_unixtime (unix_timestamp ()),7))
;

---

{"input_partitions":[{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=14"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=15"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=16"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=17"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=18"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=19"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=20"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=21"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=22"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=23"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=24"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=25"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=26"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=27"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=28"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=29"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=11/day=30"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=1"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=10"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=11"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=12"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=13"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=14"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=15"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=16"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=17"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=18"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=19"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=2"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=20"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=21"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=22"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=23"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=24"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=25"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=26"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=27"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=28"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=29"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=3"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=30"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=31"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=4"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=5"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=6"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=7"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=8"},{"partitionName":"default@table_name@year=2016/month=12/day=9"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=1"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=10"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=11"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=12"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=13"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=14"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=15"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=16"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=17"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=18"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=19"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=2"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=20"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=21"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=22"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=23"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=24"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=25"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=26"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=27"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=28"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=29"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=3"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=30"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=31"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=4"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=5"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=6"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=1/day=7"},{"partitionName":"d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explain dependency

select      count (column_name) 

from        table_name 

where       year  >= year  (date_sub (current_date,7)) 
        and month >= month (date_sub (current_date,7)) 
        and day   >= day   (date_sub (current_date,7))
;

{"input_partitions":[{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=2/day=14"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=2/day=15"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=2/day=16"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=2/day=17"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=2/day=18"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=2/day=19"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=2/day=20"},{"partitionName":"default@table_name@year=2017/month=2/day=21"}],"input_tables":[{"tablename":"default@table_name","tabletype":"MANAGED_TABLE"}]}

这篇关于为什么分区消除不会发生在这个查询中？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！