Hive Sql优化集(on where过滤)

1.问题:考虑下面三个sql
sql1:
select * 
from (select log.*,a.batch_order_no,a.pm_code,a.bank_code,a.pay_status
    from pay_recommend_metric.recommend_log log 
         left join dw_transform_paycenter.all_order_info a
         on (log.orderno=a.order_no and log.dt='2017-09-17' and a.dt='2017-09-17')
         where a.order_no is not null and log.orderno is not null
) t1 left join pay_recommend.pay_type pt
     on (t1.pm_code=pt.pm_code and t1.bank_code=pt.bank_code)
sql2:
select * 
from (select log.*,a.batch_order_no,a.pm_code,a.bank_code,a.pay_status
    from pay_recommend_metric.recommend_log log 
         left join dw_transform_paycenter.all_order_info a
         on (log.orderno=a.order_no)
         where log.dt='2017-09-17' and a.dt='2017-09-17' and a.order_no is not null and log.orderno is not null
) t1 left join pay_recommend.pay_type pt
     on (t1.pm_code=pt.pm_code and t1.bank_code=pt.bank_code)
select * 
from (select log.*,a.batch_order_no,a.pm_code,a.bank_code,a.pay_status
    from (
            select *
            from pay_recommend_metric.recommend_log
            where dt='2017-09-17' and order_no is not null
       ) log 
       left join (
          select * 
          from dw_transform_paycenter.all_order_info
          where dt='2017-09-17' and order_no is not null
       )a
      on (log.orderno=a.order_no)
) t1 left join pay_recommend.pay_type pt
     on (t1.pm_code=pt.pm_code and t1.bank_code=pt.bank_code)

分析:这三个sql区别就在于log表和a表的过滤条件是在where字句上还是on字句上。
sql1的结果:
a表和log表的所有数据做连接,只是在a表的dt!='2017-09-17'记录上a表上所有字段都为空
sql2的结果:
a表和log表的所有数据先做连接,然后过滤出两个表只在'2017-09-17'分区上的数据
sql3的结果:
a表和log表分别查询出'2017-09-17'分区上数据,两个小数据集做关联,结果和sql2的相同

总结:

对于a join b,无论过滤条件放到on中还是where中,结果相同。
对于a left join b,过滤条件在on中:忽略a表的过滤条件,b表的过滤条件只会导致不满足条件的记录在b表的所有字段上都为空;过滤条件在where中:过滤掉所有不满足条件的记录。
把握核心:先做join,left join时on中条件无过滤记录作用,后做where条件过滤记录

sql3的执行效率最高,推荐使用;sql2的效率较低,因为需要全表关联;sql1有bug,不建议直接在on中使用过滤条件
但是注意不要将where过滤条件放到on中,除非你很了解SQL执行后的结果;另外不要将on连接条件放到where中,hive并不会像mysq那样做连接优化,这样会导致不可控的情况

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