Hive表和视图
原创大约 13 分钟
内部表
这是Hive默认的表类型，也称为受控表，表数据默认存储在/user/hive/warehouse目录。
内部表加载的数据都会被移动到/user/hive/warehouse目录，而删除表时，表的元数据和数据都会被删除。
之前使用过的存储在Metastore中的表都是内部表。
外部表
在创建数据表时如果加上关键字External，那么数据表就变成了外部表。
外部表在加载数据时，数据不会被移动到/user/hive/warehouse目录，而只是与外部数据之间建立一个映射关系（引用链接）。
所以当删除表的时候，只会删除引用链接，而不会删除数据。
> cd /home/work/hive-3.1.3
> ./bin/hive
# 创建外部表（如果不加location关键字，那么数据会被放到/user/hive/warehouse目录）
hive (default)> create external table t_externala (
key string
) location "/data/external/";
# 查询刚才创建的外部表的数据
> hdfs dfs -ls -R /data
Found 1 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 20:53 /data/external除了类型不一样，数据存储的位置不一样，外部表和内部表的使用没什么区别。
# 加载数据
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/external_table.data' into table t_externala;
# 查询数据
hive (default)> select * from t_externala;
OK
a
b
c
Time taken: 0.258 seconds, Fetched: 3 row(s)
# 查询刚才加载的外部表的数据
> hdfs dfs -ls -R /data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 20:55 /data/external
-rw-r--r-- 1 root supergroup 10 2023-03-20 20:55 /data/external/external_table.data
# 删除外部表
hive (default)> drop table t_externala;
# 数据仍然还在HDFS上
> hdfs dfs -ls -R /data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 20:57 /data/external
-rw-r--r-- 1 root supergroup 10 2023-03-20 20:57 /data/external/external_table.data删除外部表，只不过是删除了链接。如果再重建一个指向相同位置的外部表，数据同样能够查询到。
# 新建一个外部表，指向之前被删除的外部表的数据存储位置
hive (default)> create external table t_external_new (
key string
) location "/data/external/";
# 查询数据
hive (default)> select * from t_external_new;
OK
a
b
c
Time taken: 0.233 seconds, Fetched: 3 row(s)从结果来看，数据并没有丢失，这也印证了外部表只是一个引用链接的说法。
内部表和外部表之间是可以互相转换的。
# 将内部表转换成外部表
hive (default)> alter table <tablename> set tblproperties("external"="true");
# 将外部表转换成内部表
hive (default)> alter table <tablename> set tblproperties("external"="false");仅凭数据存储的位置是不能判定数据表是内部表还是外部表的。
内部表创建时也可以指定location关键字，让数据保存在别的地方。外部表创建时也可以不指定location关键字，让数据保存在/user/hive/warehouse目录。
分区表
所谓分区表，就是按照指定的字段类型，将数据分散到不同的分区中去。
例如，将日志文件以天为单位，存储到Hive时，就可以指定将数据按天进行分区。
内部分区表
> cd /home/work/hive-3.1.3
> ./bin/hive
# 创建内部分区表
hive (default)> create table t_partitiona (
id int,
name string
) comment "仅单个分区的内部分区表"
partitioned by (dt string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
lines terminated by '\n';
# 查询表信息
hive (default)> desc t_partitiona;
OK
id int
name string
dt string
# Partition Information
# col_name data_type comment
dt string
Time taken: 0.24 seconds, Fetched: 7 row(s)
# 加载数据
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/partitiona.data' into table t_partitiona partition(dt="20230319");
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/partitiona.data' into table t_partitiona partition(dt="20230320");
# 查询数据
hive (default)> select * from t_partitiona;
OK
1 lixingyun 20230319
2 wanglin 20230319
1 lixingyun 20230320
2 wanglin 20230320
Time taken: 0.291 seconds, Fetched: 4 row(s)
# 也可以在HDFS中查询
> hdfs dfs -ls -R /user/hive/warehouse/t_partitiona
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-19 21:15 /user/hive/warehouse/t_partitiona/dt=20230319
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-19 21:15 /user/hive/warehouse/t_partitiona/dt=20230319/partitiona.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:16 /user/hive/warehouse/t_partitiona/dt=20230320
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:16 /user/hive/warehouse/t_partitiona/dt=20230320/partitiona.data
# 或者直接查询分区数据
hive (default)> select * from t_partitiona where dt="20230319";
OK
1 lixingyun 20230319
2 wanglin 20230319
Time taken: 0.348 seconds, Fetched: 2 row(s)也可以直接添加新的分区而不加载数据。
hive (default)> alter table t_partitiona add partition(dt="20230318");
# 查询数据
hive (default)> select * from t_partitiona;
OK
1 lixingyun 20230319
2 wanglin 20230319
1 lixingyun 20230320
2 wanglin 20230320
Time taken: 0.293 seconds, Fetched: 4 row(s)
# 也可以在HDFS中查询（会多出一个没有数据的空分区）
> hdfs dfs -ls -R /user/hive/warehouse/t_partitiona
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-18 21:20 /user/hive/warehouse/t_partitiona/dt=20230318
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-19 21:15 /user/hive/warehouse/t_partitiona/dt=20230319
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-19 21:15 /user/hive/warehouse/t_partitiona/dt=20230319/partitiona.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:16 /user/hive/warehouse/t_partitiona/dt=20230320
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:16 /user/hive/warehouse/t_partitiona/dt=20230320/partitiona.data创建好了分区表，可以查看表中有哪些分区。
# 查询分区
hive (default)> show partitions t_partitiona;
OK
dt=20230318
dt=20230319
dt=20230320
Time taken: 0.273 seconds, Fetched: 3 row(s)也可以删除不需要的分区。
# 删除分区
hive (default)> alter table t_partitiona drop partition(dt="20230318");
# 再询分区
hive (default)> show partitions t_partitiona;
OK
dt=20230319
dt=20230320
Time taken: 0.273 seconds, Fetched: 3 row(s)指定多个字段的分区。
# 创建有两个分区的内部分区表
hive (default)> create table t_partitionb (
id int,
name string
) comment "有两个分区的内部分区表"
partitioned by (year string, level int)
row format delimited
fields terminated by '\t'
lines terminated by '\n';
# 查询表信息
hive (default)> desc t_partitionb;
OK
id int
name string
year string
level int
# Partition Information
# col_name data_type comment
year string
level int
Time taken: 0.187 seconds, Fetched: 9 row(s)
# 给不同分区加载数据
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/partitionb.data' into table t_partitionb partition(year="2022", level=1);
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/partitionb.data' into table t_partitionb partition(year="2022", level=2);
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/partitionb.data' into table t_partitionb partition(year="2023", level=1);
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/partitionb.data' into table t_partitionb partition(year="2023", level=2);
# 查询数据
hive (default)> select * from t_partitionb;
OK
1 lixingyun 2022 1
2 wanglin 2022 1
3 shihao 2022 1
1 lixingyun 2022 2
2 wanglin 2022 2
3 shihao 2022 2
1 lixingyun 2023 1
2 wanglin 2023 1
3 shihao 2023 1
1 lixingyun 2023 2
2 wanglin 2023 2
3 shihao 2023 2
Time taken: 0.309 seconds, Fetched: 12 row(s)
# 也可以在HDFS中查询
> hdfs dfs -ls -R /user/hive/warehouse/t_partitionb
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:31 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2022
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:31 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2022/level=1
-rw-r--r-- 1 root supergroup 31 2023-03-20 21:31 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2022/level=1/partitionb.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:32 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2022/level=2
-rw-r--r-- 1 root supergroup 31 2023-03-20 21:32 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2022/level=2/partitionb.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:32 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2023
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:32 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2023/level=1
-rw-r--r-- 1 root supergroup 31 2023-03-20 21:32 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2023/level=1/partitionb.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:32 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2023/level=2
-rw-r--r-- 1 root supergroup 31 2023-03-20 21:32 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2023/level=2/partitionb.data
# 或者直接查询分区数据
hive (default)> select * from partitionb where year="2023" and level=2;
OK
1 lixingyun 2023 2
2 wanglin 2023 2
3 shihao 2023 2
Time taken: 0.117 seconds, Fetched: 3 row(s)可以删除某个不需要的分区，或者再增加额外的分区。
# 删除分区
hive (default)> alter table t_partitionb drop partition(level=1);
Dropped the partition year=2022/level=1
Dropped the partition year=2023/level=1
OK
Time taken: 0.344 seconds
# 再查询分区
hive (default)> show partitions t_partitionb;
OK
year=2022/level=2
year=2023/level=2
Time taken: 0.239 seconds, Fetched: 2 row(s)
# 再查询数据
hive (default)> select * from t_partitionb;
OK
1 lixingyun 2022 2
2 wanglin 2022 2
3 shihao 2022 2
1 lixingyun 2023 2
2 wanglin 2023 2
3 shihao 2023 2
Time taken: 0.305 seconds, Fetched: 6 row(s)
# 也可以在HDFS中查询
> hdfs dfs -ls -R /user/hive/warehouse/t_partitionb
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:34 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2022
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:34 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2022/level=2
-rw-r--r-- 1 root supergroup 31 2023-03-20 21:34 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2022/level=2/partitionb.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:34 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2023
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:35 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2023/level=2
-rw-r--r-- 1 root supergroup 31 2023-03-20 21:35 /user/hive/warehouse/t_partitionb/year=2023/level=2/partitionb.data外部分区表
外部分区表除了具有外部表的特性之外，其他的地方和内部分区表没有什么不同。
# 创建外部分区表
hive (default)> create external table t_external_partition (
id int,
name string
) comment "有两个分区的内部分区表"
partitioned by (dt string, level int)
row format delimited
fields terminated by '\t'
lines terminated by '\n'
location "/data/extpart/";
# 查询表信息
hive (default)> desc t_external_partition;
OK
id int
name string
dt string
level int
# Partition Information
# col_name data_type comment
dt string
level int
Time taken: 0.208 seconds, Fetched: 9 row(s)
# 加载数据
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/external_partition.data' into table t_external_partition partition(dt="20230319", level=1);
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/external_partition.data' into table t_external_partition partition(dt="20230319", level=2);
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/external_partition.data' into table t_external_partition partition(dt="20230320", level=1);
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/external_partition.data' into table t_external_partition partition(dt="20230320", level=2);
# 查询数据
hive (default)> select * from t_external_partition;
OK
1 lixingyun 20230319 1
2 wanglin 20230319 1
1 lixingyun 20230319 2
2 wanglin 20230319 2
1 lixingyun 20230320 1
2 wanglin 20230320 1
1 lixingyun 20230320 2
2 wanglin 20230320 2
Time taken: 0.266 seconds, Fetched: 8 row(s)
# 也可以在HDFS中查询
> hdfs dfs -ls -R /data/extpart
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:41 /data/extpart/dt=20230319
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:41 /data/extpart/dt=20230319/level=1
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:41 /data/extpart/dt=20230319/level=1/external_partition.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230319/level=2
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230319/level=2/external_partition.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=1
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=1/external_partition.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=2
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=2/external_partition.data
# 或者直接查询分区数据
hive (default)> select * from t_external_partition where dt="20230319" and level=1;
OK
1 lixingyun 20230319 1
2 wanglin 20230319 1
Time taken: 0.106 seconds, Fetched: 2 row(s)因为是外部表，所以即使删除分区，数据也还会保存下来。
# 删除分区
hive (default)> alter table t_external_partition drop partition(dt="20230319");
Dropped the partition dt=20230319/level=1
Dropped the partition dt=20230319/level=2
OK
Time taken: 0.337 seconds
# 再查询分区
hive (default)> show partitions t_external_partition;
OK
dt=20230320/level=1
dt=20230320/level=2
Time taken: 0.239 seconds, Fetched: 2 row(s)
# 再查询数据（少了分区）
hive (default)> select * from t_external_partition;
OK
1 lixingyun 20230320 1
2 wanglin 20230320 1
1 lixingyun 20230320 2
2 wanglin 20230320 2
Time taken: 0.283 seconds, Fetched: 4 row(s)
# 再在HDFS中查询（数据无变化）
> hdfs dfs -ls -R /data/extpart
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:41 /data/extpart/dt=20230319
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:41 /data/extpart/dt=20230319/level=1
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:41 /data/extpart/dt=20230319/level=1/external_partition.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230319/level=2
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230319/level=2/external_partition.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=1
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=1/external_partition.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=2
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=2/external_partition.data和之前一样，再把分区加回来，数据仍然在，但引用链接并不会完全恢复。
# 增加分区
hive (default)> alter table t_external_partition add partition(dt="20230319", level=1) location "/data/extpart/";
hive (default)> alter table t_external_partition add partition(dt="20230319", level=2) location "/data/extpart/";
# 再查询分区
hive (default)> show partitions t_external_partition;
OK
dt=20230319/level=1
dt=20230319/level=2
dt=20230320/level=1
dt=20230320/level=2
Time taken: 0.232 seconds, Fetched: 4 row(s)
# 再查询数据（dt="20230319"中的数据并没有自动恢复，需要手动再重新加载一次）
hive (default)> select * from t_external_partition;
OK
1 lixingyun 20230320 1
2 wanglin 20230320 1
1 lixingyun 20230320 2
2 wanglin 20230320 2
Time taken: 0.283 seconds, Fetched: 4 row(s)
# 再在HDFS中查询（数据无变化）
> hdfs dfs -ls -R /data/extpart
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:41 /data/extpart/dt=20230319
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:41 /data/extpart/dt=20230319/level=1
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:41 /data/extpart/dt=20230319/level=1/external_partition.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230319/level=2
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230319/level=2/external_partition.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=1
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=1/external_partition.data
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=2
-rw-r--r-- 1 root supergroup 22 2023-03-20 21:42 /data/extpart/dt=20230320/level=2/external_partition.data实际工作中，load data local inpath ... into table ... partition(...);语句并不常见，因为大多数情况下，数据基本上都是从Flume发送到HDFS中去的，不需要人为加载数据。
而alter table ... add partition(...) location "...";语句会使用得更频繁，因为只需要定期执行它给表增加分区就行了。
桶表
所谓桶表，其实就是对数据进行Hash取值，然后根据Hash值放到不同的文件中存储。
在物理上，每个桶就是表或分区中的一个文件。
桶表主要是用于解决数据分布不均匀时的倾斜问题。
# 创建一张普通表
hive (default)> create table t_example (
id int,
name string
) comment "样例表"
row format delimited
fields terminated by '\t'
lines terminated by '\n';
# 加载数据
hive (default)> load data local inpath '/home/work/volumes/hive/data/example.data' into table t_example;
# 查询数据
hive (default)> select * from t_example;
OK
1 李星云
2 王林
3 石昊
4 萧炎
5 秦羽
6 罗峰
7 柳神
8 美杜莎
9 云韵
10 云曦
11 姬如雪
12 李慕婉
Time taken: 0.376 seconds, Fetched: 12 row(s)
# 创建桶表
hive (default)> create table t_bucketa (
id int,
name string
) comment "简单桶表"
clustered by (id) into 3 buckets
row format delimited
fields terminated by '\t'
lines terminated by '\n';
# 开启桶
hive (default)> set hive.enforce.bucketing=true;
# 桶表不能用load data的方式添加数据，而是需要从其他表中查询数据添加进来
hive (default)> insert into table t_bucketa select id, name from t_example;
Query ID = root_20240712185143_038f81cd-efb2-41a8-89f1-736d6ddefe01
Total jobs = 2
Launching Job 1 out of 2
Number of reduce tasks determined at compile time: 3
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
In order to limit the maximum number of reducers:
set hive.exec.reducers.max=<number>
In order to set a constant number of reducers:
set mapreduce.job.reduces=<number>
......
Time taken: 39.873 seconds
# 再查询数据（顺序有变化）
hive (default)> select * from t_bucketa;
OK
12 李慕婉
9 云韵
6 罗峰
3 石昊
10 云曦
7 柳神
4 萧炎
1 李星云
11 姬如雪
8 美杜莎
5 秦羽
2 王林
Time taken: 0.257 seconds, Fetched: 12 row(s)
# 查询HDFS（数据被分到3个`桶`里去了）
> hdfs dfs -ls -R /user/hive/warehouse/t_bucketa
-rw-r--r-- 1 root supergroup 40 2023-03-20 22:00 /user/hive/warehouse/t_bucketa/000000_0
-rw-r--r-- 1 root supergroup 40 2023-03-20 22:00 /user/hive/warehouse/t_bucketa/000001_0
-rw-r--r-- 1 root supergroup 43 2023-03-20 22:00 /user/hive/warehouse/t_bucketa/000002_0
# 可以查看每个`桶`里存放的内容
> hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/t_bucketa/000000_0
12 李慕婉
9 云韵
6 罗峰
3 石昊除了可以解决数据倾斜问题，桶表还可以做下面两件事。
- 进行数据抽样。
hive (default)> select * from t_bucketa tablesample(bucket 1 out of 3 on id);
OK
9 云韵
7 柳神
Time taken: 0.271 seconds, Fetched: 2 row(s)
tablesample(bucket x out of y on column)
^ ^ ^
| | |
| | └──── 重新生成`Hash`值的列
| |
| └────── 桶的数量，或桶数量的最小倍数，表示把桶表中的数据重新随机分为多少桶，且必须y>=x
|
└────────────── 表示取出第几个桶里的数据
# 可以分别再执行下面的语句看看效果
hive (default)> select * from t_bucketa tablesample(bucket 2 out of 6 on id);
hive (default)> select * from t_bucketa tablesample(bucket 3 out of 6 on id);
hive (default)> select * from t_bucketa tablesample(bucket 4 out of 6 on id);
......- 提高某些查询语句的效率，例如
JOIN。
# 如果表a和表b都是桶表，那么下面的查询不会产生笛卡尔积，效率会高一些
hive (default)> select a.id, a.name, b.age, b.address from a join b on a.id = b.id;视图
和MySQL一样，Hive中的视图也是一张虚拟表，用于降低查询的复杂度。
# 创建视图
hive (default)> create view t_view as select id, name from t_example;
# 查询视图
hive (default)> select * from t_view;
OK
1 李星云
2 王林
3 石昊
4 萧炎
5 秦羽
6 罗峰
7 柳神
8 美杜莎
9 云韵
10 云曦
11 姬如雪
12 李慕婉
Time taken: 0.295 seconds, Fetched: 12 row(s)创建视图后，它在/user/hive/warehouse/中是查询不到的，而在存储Metastore的MySQL数据表中，则是这样的。
+----------------------+----------------+------------------------------------------------------------------------+--------------------------------+
| TBL_NAME | TBL_TYPE | VIEW_EXPANDED_TEXT | VIEW_ORIGINAL_TEXT |
+----------------------+----------------+------------------------------------------------------------------------+--------------------------------+
| t_complex | MANAGED_TABLE | NULL | NULL |
| t_map | MANAGED_TABLE | NULL | NULL |
| t_struct | MANAGED_TABLE | NULL | NULL |
| t_multiple | MANAGED_TABLE | NULL | NULL |
| t_partitiona | MANAGED_TABLE | NULL | NULL |
| t_partitionb | MANAGED_TABLE | NULL | NULL |
| t_external_partition | EXTERNAL_TABLE | NULL | NULL |
| t_external_new | EXTERNAL_TABLE | NULL | NULL |
| t_bucketa | MANAGED_TABLE | NULL | NULL |
| t_example | MANAGED_TABLE | NULL | NULL |
| t_view | VIRTUAL_VIEW | select `t_example`.`id`, `t_example`.`name` from `default`.`t_example` | select id, name from t_example |
+----------------------+----------------+------------------------------------------------------------------------+--------------------------------+删除视图和删除表一样，都使用drop。
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