Hive看上去很像关系型数据库。不过，Hive实现和使用的方式和传统的关系型数据库非常不同。Hive是反模式的。
本文将重点介绍Hive中哪些模式是用户应该使用的，儿哪些是应该避免的
一、按天划分的表
这种每天一张表的方式在数据库领域是反模式的一种方式，但因为实际情况下，数据集增长的很快，这种方式应用还是比较广泛的。
对于Hive，这种情况下应该使用分区表。
Hive通过where子句中的表达式来选择查询所需的指定的分区。这样的产需效率高，而且看起来清晰明了。
二、关于分区
Hive中分区的功能非常有用的。这是因为Hive通常要对输入进行全盘扫描，来满足查询条件。通过创建很多分区确实可以优化一些铲鲟，但是同时可能会对其他一些重要的查询不利：
HDFS用于设计存储数百万的大文件，而非数十亿的小文件。使用过多分区可能导致的一个问题就是创建大量的非必须的Hadoop文件和文件夹。一个分区就对应着一个包含多个文件的文件夹。如果指定的表存在数百个分区吗，那么可能每天都会创建好几万个文件。如果保持这样的表很多年，那么最终就会超出NameNode对系统云数据信息的
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