Hive 使用互为子集的配置单元列/分区是否会提高查询性能？

我正在使用一个按年、月、日划分的蜂巢表。e、 g

年=2015，月=201512，日=20151231

根据我对Hive工作方式的有限了解，这些可能是在文件夹结构中设置的，其中“2015”文件夹包含12个月的文件夹，每个月的文件夹中包含28-31天的文件夹。在这种情况下，使用

其中年份=2015，月份=201512，日期=20151231

将沿着目录结构向下爬到20151231文件夹。我认为只使用

WHERE day=20151231

将触发相同的遍历，因此本质上是相同的查询，但我们得到了使用

年、月、日格式的示例代码（即引用所有3个分区）

我使用这两个选项运行了一些基准测试（昨天晚上和今天早上，服务器负载非常轻，甚至根本不存在），所花费的时间基本相同。我怀疑示例代码是错误的，我可以只使用day分区，但我想确定一下

在配置单元查询中使用多个彼此为子集的分区是否有性能优势？

我知道配置单元分区被视为列，但对于未分区的列，情况也是如此吗
 当您在分区表上运行类似的查询时，hive将首先查询元存储，以查找映射/减少输入中必须包含哪些目录，正如您所看到的，它们的排列方式并不重要（日期=20151231 vs年份=2015/月份=12/天=31）。
如果您对metastore使用mysql，这意味着hive将在内部对其数据库运行sql查询，以仅检索要查询的分区。
此SQL查询中的性能差异也可以忽略不计，特别是与映射/减少作业的持续时间相比。
使用非分区列时会有很大的不同，因为这些列不存储在metastore中，但需要对数据进行完整扫描。
当您在分区表上运行类似的查询时，hive将首先查询metastore，以查找map/reduce输入中必须包含的目录，如您所见，如何安排并不重要（日期=20151231与年份=2015/月份=12/天=31）。
如果您对metastore使用mysql，这意味着hive将在内部对其数据库运行sql查询，以仅检索要查询的分区。
此SQL查询中的性能差异也可以忽略不计，特别是与映射/减少作业的持续时间相比。
使用非分区列时会有很大的不同，因为这些列不存储在metastore中，但需要对数据进行完整扫描