背景
Hive使用select语句进行查询的时候一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。Hive可以在创建表的时候指定分区空间，这样在做查询的时候就可以很好的提高查询的效率。
分区: 在HDFS上的表现形式是一个目录，
分桶: 在HDFS上的表现形式是一个单独的文件
- 分区：
Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现。每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值
Hive的分区方式：由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并不是一个实际字段。
所以可以这样理解，当我们在插入数据的时候指定分区，其实就是新建一个目录或者子目录，或者在原有的目录上添加数据文件。
注意：partitned by子句中定义的列是表中正式的列（分区列），但是数据文件内并不包含这些列。
//创建分区表
create table student(
id int,
name string,
age int,
address string
)
partitioned by (dt string,type string) //制定分区
row format delimited fields terminated by '\t' //指定字段分隔符为tab
collection items terminated by ',' //指定数组中字段分隔符为逗号
map keys terminated by ':' //指定字典中KV分隔符为冒号
lines terminated by '\n' //指定行分隔符为回车换行
stored as textfile //指定存储类型为文件
;
//将数据加载到表中（此时时静态分区）
load data local inpath '/root/student.txt' into test.student partition(class='一班');
- 分桶：
分桶表是在表或者分区表的基础上，进一步对表进行组织，Hive使用 对分桶所用的值进行hash，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等。
注意： 创建分区表时：
- 可以使用distribute by(sno) sort by(sno asc) 或是使用clustered by(字段)
- 当
排序和分桶的字段相同的时候使用cluster by， 就等同于分桶(distribute)+排序(sort)
//创建分桶表
create table student(
id int,
name string,
age int,
address string
)
clustered by(id) sorted by(age) into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile;
//开启分桶
set hive.enforce.bucketing = true;
//插入数据
insert overwrite table studentselect id ,name ,age ,address from employees;
//也可以用另一种插入方式
load data local inpath '/root/student.txt' into test.student;
- 数据类型上
- 分桶
随机分割数据库，分区是非随机分割数据库。因为分桶是按照列的哈希函数进行分割的，相对比较平均；而分区是按照列的值来进行分割的，容易造成数据倾斜。 - 分桶是对应不同的
文件（细粒度），分区是对应不同的文件夹（粗粒度）。桶是更为细粒度的数据范围划分，分桶的比分区获得更高的查询处理效率，使取样更高效。 - 注意：普通表（外部表、内部表）、分区表这三个都是对应HDFS上的
目录，桶表对应是目录里的文件 - 当从桶表中进行查询时，hive会根据分桶的字段进行计算分析出数据存放的桶中，然后直接到对应的桶中去取数据，这样做就很好的提高了效率。
