一、視圖
1、視圖定義
視圖其實是一個虛表，視圖可以允許保存一個查詢，並像對待表一樣對這個查詢進行操作，視圖是一個邏輯結構，並不會存儲數據。
2、視圖的創建
通過創建視圖來限制數據訪問可以用來保護信息不被隨意查詢。
create table userinfo（
id int，name string，age int，address string
）；
create view some_userinfo as
select id，name from userinfo；
3、刪除視圖
drop view if exists userinfo；
4、關於視圖的知識
show tables 可以查看視圖，不能使用insert和load命令來操作視圖。
視圖是只讀的，對視圖的操作都是操作元數據。
二、索引
1、索引的概念：
hive中只有有限的索引功能，hive中沒有主鍵和外鍵的概念，可以通過對一些字段建立索引來加速某些操作。一張表的索引數據存儲在另外一張表中。
當邏輯分區太多太細時而無法使用時，建立索引也就成為分區的另外一個選擇。維護索引和創建索引需要消耗計算資源。
除了s3文件系統的數據，對外部表和視圖都是可以建立索引的。
目前hive通過實現索引接口的Java類(CompactIndexHandler)來指定索引處理器，還增加了Bitmap索引處理器(應用於排重后較少的列)
不能使用drop table語句之前刪除索引。
若有索引表，刪除一個索引將會刪除這個索引表。
若被索引的表被刪除了，那么對應的索引和索引表也會被刪除；若原始表的某個分區被刪除了，那么這個分區對應的分區索引同時會被刪除掉。
2、創建索引：
表結構：create table_employee（
name string,
salary float,
subordinates array<string>,
deductions map<string,float>
address struct<street:string,city:string,state:string,zip:int>
）partitioned by(country string,state string)
索引結構：create index employee_index on table_employee（country）
as ‘org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler’ // 'Bitmap'
with deferred rebuild
in table employee_index_table
partitioned by (country,name) //此分區是針對於employee_index_table
使用索引：
SELECT 字段名表
FROM 表名
WITH (INDEX(索引名))
WHERE 查詢條件