由于底层的处理机制大不相同，hive和mysql在查询上还是有较大差异的！
- 单个表的select操作
最简单的查询
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.带in关键字查询：select 字段1，字段2 frome 表名 where 字段 [not]in(元素1，元素2)；
例：select * from t_student where age in (21,23);
select * from t_student where age not in (21,23);
带between and的范围查询：select 字段1，字段2 frome 表名 where 字段 [not]between 取值1 and 取值2；
例：select * frome t_student where age between 21 and 29;
select * frome t_student where age not between 21 and 29;
带like的模糊查询：select 字段1，字段2... frome 表名 where 字段 [not] like '字符串'；
"%"代表任意字符；
"_"代表单个字符；
空值查询：select 字段1，字段2...frome 表名 where 字段 is[not] null;
带and的多条件查询：
select 字段1，字段2...frome 表名 where 条件表达式1 and 条件表达式2 [and 条件表达式n]
例：select * frome t_student where gradeName='一年级' and age=23；
带or的多条件查询
select 字段1，字段2...frome 表名 where 条件表达式1 or 条件表达式2 [or 条件表达式n]
例：select * frome t_student where gradeName='一年级' or age=23；//或者，条件只要满足一个
distinct去重复查询：select distinct 字段名 from 表名
Orderby 和sortby 的区别（前者是要mapreduce操作后者在本机上排序）
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分组查询 group by 属性名 [having 条件表达式][with rollup]
常用函数：count group_concat rollup
1.select gradeName,count(stuName) from t_student group by gradeName;
2.select gradeName,count(stuName) from t_student group by gradeName having count(stuName)>3;
3.select gradeName,group_concat(stuName) from t_student group by gradeName with rollup;
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子查询
0.一般嵌套子查询
1.带比较运算符的子查询（子查询可以使用比较运算符）
select * from t_book where price>=(select price from t_priceLevel where priceLevel=1);
2. 带in关键字的子查询（一个查询语句的条件可能落在另一个select语句的查询结果中）
select * from t_book where bookType in(select id from t_bookType);
select * from t_book where bookType not in(select id from t_bookType);
3.带exists关键字的子查询（加入子查询查询到记录，则进行外层查询，否则，不执行外层查询）
select * from t_book where exists(select * from t_booktype);
select * from t_book where not exists(select * from t_booktype);
4.带any关键字的子查询（any关键字表示满足其中任一条件）
select * from t_book where price>= any(select price from t_priceLevel);
5.带all关键字的子查询（all关键字表示满足所有条件）
select * from t_book where price>= all(select price from t_priceLevel);
2,3,4,5 目前仅mysql支持
Hive中有基于partition的查询，从效率上讲是一个剪枝的过程
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多表连接查询
Mysql中支持内连接，左右外连接（注意外连接的工作原理，没有匹配项返回null，可用where过滤），级联多表连接的时候，从中间解读；
与此对应hive中有内连接join，外连接（left/right outer join）加上full outer join（全表关联），semi join是用来在hive中解决in exists子查询的问题。
Hive的join可大致划分为common join 和map join ,两者的区别在于后者应用于大小表数据倾斜的情况具体参考http://www.cnblogs.com/1130136248wlxk/articles/5517628.html
Map完输出为相同key的list，然而按照hash分发到不同reduce的task中。
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合并查询
1.union
使用union关键字是，数据库系统会将所有的查询结果合并到一起，然后去掉相同的记录；
select id from t_book union select id from t_bookType;
2.union all
使用union all，不会去除掉重复的记录；
select id from t_book union all select id from t_bookType;
补充:hive 性能优化方向
列剪裁 分区剪裁 需要设定相关参数
join 小表依次放在前面 ，左边的在reduce阶段要放进内存，减少内存发生溢出的几率
map join 用于小表和大表的倾斜情况
