为什么内部表的删除，就会将数据全部删除，而外部表只删除表结构? 为什么用外部表更好 ？
参考答案：
内部表与外部表在删除操作时的不同表现，主要源于它们在数据库中的定义、存储位置和数据访问方式的差异。
- 定义与存储：内部表在数据库内部定义和存储，其数据也存储在数据库的数据文件中。因此，当删除内部表时，与表相关的所有数据都会被一并删除。而外部表则在数据库外部定义和存储，其数据通常存储在独立的文件系统或外部数据源中，如操作系统的文件系统、分布式文件系统或Hadoop等。这种存储方式使得外部表在删除时，只删除与表结构相关的元数据，而不影响存储在外部的数据。
- 数据访问：内部表的数据可以直接由数据库管理系统进行读取和处理。而外部表则需要通过数据库连接器或外部数据源的接口进行访问和操作。这种数据访问方式的差异也影响了两者的删除行为。
至于为什么使用外部表更好，这主要得益于外部表的一些显著优势：
- 数据处理与分析效率：当涉及大规模数据处理和分析时，外部表可以直接在存储系统上执行查询，避免了数据传输的开销，从而显著提高查询性能。
- 数据格式灵活性：外部表通常支持多种数据格式，如Parquet、ORC、CSV等。这使得用户可以根据需要选择最适合分析的数据格式，从而提高查询性能并减少存储空间。
- 节省存储成本：由于外部表不会在数据库中存储数据副本，因此可以减少数据库的存储需求。在存储大量数据时，这一点尤为重要，因为分布式文件系统或对象存储通常可以提供更廉价的存储解决方案。
- 数据安全性：外部表可以通过访问控制机制来限制对外部数据的访问权限，从而保护敏感数据的安全性。
- 数据一致性与生命周期管理：使用外部表时，数据的变更和维护可以集中在外部存储系统中进行，减少了数据库中数据一致性的问题。同时，外部表还支持数据生命周期管理，通过委托给存储系统来设置数据保留策略和过期时间，从而更有效地管理数据的生命周期。
总的来说，外部表的优势在于其高效的数据处理与分析能力、灵活的数据格式支持、节省存储成本、数据安全性以及数据一致性与生命周期管理的便利性。这些优势使得外部表在大数据处理和分析领域具有广泛的应用前景。