如何查询hive中是否存在特定数据库？ (查询hive是否存在数据库)
随着大数据的快速发展，Hadoop生态圈的关键技术之一Hive也随之发展。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库，使得用户能够使用类SQL语言来查询大数据。在Hive中，数据库起着至关重要的作用，它是数据的逻辑存储单元，用户可以将逻辑上相关的数据表存放在同一个数据库中，并对其进行管理、维护、查询等操作。因此，在使用Hive进行数据开发的时候，查询Hive中是否存在特定的数据库也变得相当重要。
那么，对于如何查询Hive中是否存在特定数据库，我们需要掌握哪些方法呢？
方法一：使用Hive命令行界面
Hive提供了一个命令行界面，允许用户与Hive交互。该界面可以通过终端启动，使用用户账号密码登录即可。下面是查询是否存在特定数据库的具体步骤：
1. 使用终端开启Hive命令行界面
2. 使用SHOW DATABASES命令来查看Hive中所有的数据库
3. 使用数据库名称在SHOW DATABASES结果中查找该数据库是否存在
下面，我们来一个一个了解这些步骤：
1. 使用终端开启Hive命令行界面
使用终端开启Hive命令行界面，需要运行以下命令：
$ hive
这样就可以进入到Hive命令行界面。
2. 使用SHOW DATABASES命令来查看Hive中所有的数据库
使用SHOW DATABASES命令来列出Hive中所有的数据库。命令如下：
hive> SHOW DATABASES;
此时，会在终端中输出所有Hive中存在的数据库的名称，输入这个命令后，可能需要花费一点时间来查询所有的数据库。
3. 使用数据库名称在SHOW DATABASES结果中查找该数据库是否存在
最后一步是检查所需数据库是否在上述查询结果中。只需要输入数据库名称即可，如下：
hive> SHOW DATABASES LIKE ‘database_name’;
如果这个查询结果的输出为空，那么就意味着Hive中不存在这个数据库，否则就存在。
方法二：使用Hive的MetaStore功能
Hive还提供了一个MetaStore，它可以通过查询元数据来提供有关Hive对象（包括数据库）的详细信息。这是一个更复杂的方法，但也是一种非常有用的方法来检查是否存在特定数据库。
操作步骤如下：
1. 使用Python或Java API连接到Hive元存储库
2. 将Hive对象（包括数据库）转化为元数据对象
3. 搜索元数据对象并查找是否存在该对象
4. 根据结果输出相应信息
下面，我们来一个一个了解这些步骤：
1. 使用Python或Java API连接到Hive元存储库
API允许Python或Java程序直接连接到Hive元数据存储库，以便在运行时查询对象的信息。具体步骤如下：
使用Python API
“`python
from pyhive import hive
# Connect to the database
connection = hive.Connection(host=”, port=, username=”)
“`
使用Java API
“`java
import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf;
import org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient;
import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.Database;
// Create the HiveConf object to connect to the database
HiveConf conf = new HiveConf();
conf.setVar(HiveConf.ConfVars.METASTOREURIS, “thrift://:”);
// Connect to the metastore
HiveMetaStoreClient client = new HiveMetaStoreClient(conf);
“`
2. 转化Hive对象为元数据对象
下一步是将Hive中的对象转化为元数据对象。在我们的例子中，我们需要将数据库转化为Database对象。
使用Python API
“`python
database_name = ‘your_database_name’
# Create a Hive cursor
cursor = connection.cursor()
# Execute the query to get the metadata for the database
cursor.execute(f”DESCRIBE DATABASE EXTENDED {database_name}”)
data = cursor.fetchall()
# Parse the metadata to get the information we need
information = {}
for row in data:
information[row[0]] = row[1]
# Create a new Database object with the information
database = Database(name=database_name, locationUri=information[‘Location’])
“`
使用Java API
“`java
String database_name = “your_database_name”;
// Get the database object from the metastore
Database database = client.getDatabase(database_name);
“`
3. 搜索元数据对象并查找是否存在该对象
有了Database对象，我们就可以在其中查找是否存在特定的数据库了。下面是代码：
使用Python API
“`python
# Search for the database in the metastore
database_exists = any(db.name.lower() == database_name.lower() for db in client.get_all_databases())
if database_exists:
print(“Database exists.”)
else:
print(“Database does not exist.”)
“`
使用Java API
“`java
// Search for the database in the metastore
boolean databaseExists = client.getAllDatabases()
.stream()
.map(Database::getName)
.anyMatch(n -> n.equalsIgnoreCase(databaseName));
if (databaseExists) {
System.out.println(“Database exists.”);
} else {
System.out.println(“Database does not exist.”);
}
“`
4. 根据结果输出相应信息
最后一步就是将查询结果输出出来。如果存在特定的数据库，则输出“Database exists.”，否则输出“Database does not exist.”。
相关问题拓展阅读：
Hive 数据库表的基本操作，必须掌握的基本功
说明：hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 当中的一个属性指定的，默认是存放在该配置文件设置的路肆如径下，也可在创建数据库时单独指定存储路径。
数据库有一些描述性的属性信息，可以在山雹卜创建时添加：
查看数据库的键值对信息
修改数据库的键值对信息
与mysql查询语句是一样的语法
删除一个空数据库，如果数据库下面有数据表，那么就会报错
强制删除数据库，包含数据库下面的表一起删除(请谨慎操作)
里的属性为可选属性，不是必须的，但是如果有可选属性，会使 sql 语句的易读性更好，更标准与规范。
例如：等，属性除外
1. CREATE TABLE
创建一个指定名字的表，如果相同名字的表已存在，则抛出异常提示：表已存在，使用时可以使用IF NOT EXISTS语句来忽略这个异常。
如果创建的表名已存在，则不会再创建，也不会抛出异常提示：表已存在。否则则自动创建该表。
2. EXTERNAL
顾名思义是外部的意思，此关键字在建表语句中让使用者可以创建一个外部表，如果不加该关键字，则默认创建内部表。
外部表在创建时必须同时指定一个指向实际数据的路径（LOCATION），Hive在创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；
若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置作任何改变。
内部表在删除后，其元数据和数据都会被一起删除。
外部表在删除后，只删除其元数据，数据不会被删除。
3. COMMENT
用于给表的各个字段或整张表的内容作解释说明的，便于他人理解其含义。
4. PARTITIONED BY
区分表是否是分区表的关键字段，依据具体字段名和类型来决定表的分区字段。
5. CLUSTERED BY
依据column_name对表进行分桶，在 Hive 中对于每一张表或分区，Hive 可以通过分桶的方式将数据以更细粒度逗穗进行数据范围划分。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。
6. SORTED BY
指定表数据的排序字段和排序规则，是正序还是倒序排列。
7. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘ ‘
指定表存储中列的分隔符，这里指定的是’ ‘，也可以是其他分隔符。
8. STORED AS SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE
指定表的存储格式，如果文件数据是纯文本格式，可以使用STORED AS TEXTFILE，如果数据需要压缩，则可以使用STORED AS SEQUENCEFILE。
9. LOCATION
指定 Hive 表在 hdfs 里的存储路径，一般内部表（Managed Table）不需要自定义，使用配置文件中设置的路径即可。
如果创建的是一张外部表，则需要单独指定一个路径。
1. 使用create table语句创建表
例子：
2. 使用create table … as select…语句创建表
例子：
使用 create table … as select …语句来创建新表sub_student，此时sub_student 表的结构及表数据与 t_student 表一模一样， 相当于直接将 t_student 的表结构和表数据复制一份到 sub_student 表。
注意：
(1). select 中选取的列名（如果是 * 则表示选取所有列名）会作为新表 sub_student 的列名。
(2). 该种创建表的方式会改变表的属性以及结构，例如不能是外部表，只能是内部表，也不支持分区、分桶。
如果as select后的表是分区表，并且使用select *，则分区字段在新表里只是作为字段存在，而不是作为分区字段存在。
在使用该种方式创建时，create 与 table 之间不能加 external 关键字，即不能通过该种方式创建外部目标表，默认只支持创建内部目标表。
(3). 该种创建表的方式所创建的目标表存储格式会变成默认的格式textfile。
3.使用like语句创建表
例子：
注意：
(1). 只是将 t_student 的表结构复制给 sub1_student 表。
(2). 并不复制 t_student 表的数据给 sub1_student 表。
批量查询数据库是否存在某个数据
1.通常遇到这种问题，最初步的想法就是循环，读取数据库判断
2.更进一步，由于循环访问数据库导致性能十分低下，是仔链谈否可以先取出全集，唤粗到内存中进行比较，这里需要提醒的是使用HashSet或Dictionary判断是否存在比List性能要高
3.但当全集数据量极大的时候，这种做法可能会导致内存不足，接下来考虑是否能缩小提取的范围
4.提取原始数据时，直接只提取ID在需要比较的列表中，即selectidfromtablewhereidin(需要判断的id结果集)，单数据提取到HashSet，kv的提取到念碰Dictionary
5.提取出in条件的结果集后，与待比较的ID进行对比，取出的结果集中存在的ID，即是已存在的信息，不存在的，就是新增的ID
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