hive中的几种join到底有什么区别

hive中，几种join的区别

数据：

tom,1
jey,2
lilly,7
lilly,8

tom,1
lilly,3
may,4
bob,5

以上两个为数据，没有什么意义，全是为了检测join的使用

看一下两张表，其实可以看出来，在name一行有重复的，也有不重复的，在id一行1表完全包含2表

1. left join

left join会把左边的表所有数据列出来，当左边表有而右边表没有的时候，就会用null代替

select *
from jn1
left join jn2
on jn1.name=jn2.name;

jn1.name    jn1.id    jn2.name    jn2.id
tom    1    tom    1
jey    2    NULL    NULL
lilly    7    lilly    3
lilly    8    lilly    3

而右表有左表没有的就不会显示了

2. join

join会把两个表共有的部分筛选出来

select *
from jn1
join jn2
on jn1.name=jn2.name;

jn1.name    jn1.id    jn2.name    jn2.id
tom    1    tom    1
lilly    7    lilly    3
lilly    8    lilly    3

可以看到，共有的部分筛选了出来

3. full join

会把两者没有的有的全部数据都选出来，没有的显示空值

select *
from jn1
full join jn2
on jn1.name = jn2.name;

jn1.name    jn1.id    jn2.name    jn2.id
tom    1    tom    1
NULL    NULL    bob    5
jey    2    NULL    NULL
lilly    7    lilly    3
lilly    8    lilly    3
NULL    NULL    may    4

4. Join…on 1=1

这种情况会有笛卡尔积的产生，就是表1的每一行都会和表2匹配一下，这样就会产生指数级的增长

select *
from jn1
join jn2
on 1=1;

jn1.name    jn1.id    jn2.name    jn2.id
tom    1    lilly    3
tom    1    bob    5
tom    1    may    4
tom    1    tom    1
jey    2    lilly    3
jey    2    bob    5
jey    2    may    4
jey    2    tom    1
lilly    7    lilly    3
lilly    7    bob    5
lilly    7    may    4
lilly    7    tom    1
lilly    8    lilly    3
lilly    8    bob    5
lilly    8    may    4
lilly    8    tom    1

5. union

会把查询结果拼接起来，但是要求两个查询结果的行数必须保持一致

否则会报错

FAILED: SemanticException Schema of both sides of union should match

select *
from jn1
union
select * 
from jn2;

_u1.name    _u1.id
jey    2
lilly    7
bob    5
lilly    3
lilly    8
tom    1
may    4

6. union all

union会组合起来，那么union all可以不

select *
from jn1
union all
select * 
from jn2;

lilly    3
tom    1
may    4
bob    5
tom    1
jey    2
lilly    7
lilly    8

union和union all的区别

从上述的两个结果就可以看出来了两者的区别，union会自动去重处理，所以结果把重复的数据去掉了，而union all则不会去重。

注意tips：left join会用之后，right join不用说了吧

总结

到此这篇关于hive中的几种join到底有什么区别的文章就介绍到这了,更多相关hive的join区别内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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