1：分区表
图：创建分区表
图：导入数据
图：在HDFS的显示信息
分区字段就是一个文件夹的标识
图：在多列上创建分区
图：导入数据
图：在多列上建立分区后在HDFS上形成的结构信息
把表中的大多数字段建立为分区字段，可行吗？分区不是越多越好，分区越多的话，加载数据的话必须注意分区，那么文件会被控制的非常小，Map的任务数量增多，
计算不一定会快。Hive限定了分区的数量。选用一些查询比较频繁的字段来建立分区，时间字段等。
查询比较频繁，并且不会有很多枚举值的字段，适合作为分区字段。分区字段就是虚拟列(virtual column)。
图：查询结果，其中分区字段显示了出来，但是在数据文件中是不存在的，那么我们称它们为虚拟列。
不合理的地方，比如我们对一个网站的销售日志进行分析，我们根据ip地址的地区进行分区，那么有些地区如京广沪地区的ip会比较多，
造成数据分布的不平衡，有些文件中的数据多，有些文件中的数据少。
2：桶表
对立面的记录做一个hash计算，经过hash运算后， 然后对hash进行取模计算，比如mod 10，那么取模计算后，划分的每份的数据量是差不多的，
模的数据为桶，模10的话，那么就有10个桶，那么各个map进行计算的时间差不多，缺点：用业务字段来查询的话，没有什么效果。
进行表连接的时候查询数据方便；进行抽样查询时比较方便，按照桶表进行抽比较符合要求。
图：创建桶表，并加载数据
图：分完桶后是三个文件
3:外部表
外部表不对应HDFS的文件夹，但是在数据库中能够找到它。把数据表删了不会影响数据。
外部表和分区表用的比较多，用户在上传数据时早已根据某些字段对数据进行了划分。
图：创建外部表并查询