Hive与mysql的区别_hive和mysql的区别

1. Hive采用了类SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。

2. 数据库可以用在OLTP的应用中，但是Hive是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive的特性。

3. Hive不适合用于联机事务处理(OLTP)，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。Hive 的特点是可伸缩（在Hadoop 的集群上动态的添加设备），可扩展、容错、输入格式的松散耦合。Hive 的入口是DRIVER ，执行的SQL语句首先提交到DRIVER驱动，然后调COMPILER解释驱动，最终解释成MapReduce 任务执行，最后将结果返回。

4. MapReduce 开发人员可以把自己写的 Mapper 和 Reducer 作为插件支持 Hive 做更复杂的数据分析。 它与关系型数据库的 SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句（如 DDL、DML）以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询等操作。
   Hive和数据库的比较如下表：

解释
1、查询语言：由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

2、数据存储位置：Hive是建立在Hadoop之上的，所有Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

3、数据格式：Hive中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符(通常为空格、"\t"、"\x001")、行分隔符("\n")以及读取文件数据的方法(Hive中默认有三个文件格式TextFile、SequenceFile以及RCFile)。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到Hive定义的数据格式的转换，因此，Hive在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的HDFS目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。

4、数据更新：由于Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用INSERT INTO...VALUES添加数据，使用UPDATE…SET修改数据。

5、索引：，Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于MapReduce的引入，Hive可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了Hive不适合在线数据查询。

6、执行：Hive中大多数查询的执行是通过Hadoop提供的MapReduce来实现的(类似select * from tbl的查询不需要MapReduce)。而数据库通常有自己的执行引擎。

7、执行延迟：之前提到，Hive在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架。由于MapReduce本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce执行Hive查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出优势。

8、可扩展性：由于Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的。而数据库由于ACID语义的严格限制，扩展性非常有限。目前最先进的并行数据库Oracle在理论上的扩展能力也只有100台左右。

9、数据规模：由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

hive与mysql

• mysql用自己的存储存储引擎，hive使用的hdfs来存储。
• mysql使用自己的执行引擎，而hive使用的是mapreduce来执行。
• mysql使用环境几乎没有限制，hive是基于hadoop的。
• mysql的低延迟，hive是高延迟。
• mysql的handle的数据量较小，而hive的能handle数据量较大。
• mysql的可扩展性较低，而hive的扩展性较高。
• mysql的数据存储格式要求严格，而hive对数据格式不做严格要求。
• mysql可以允许局部数据插入、更新、删除等，而hive不支持局部数据的操作。