這篇文章主要介紹“Hive和普通關(guān)系數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別”，在日常操作中，相信很多人在Hive和普通關(guān)系數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Hive和普通關(guān)系數(shù)據(jù)庫有什么區(qū)別”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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1. 查詢語言。由于 SQL 被廣泛的應(yīng)用在數(shù)據(jù)倉庫中，因此，專門針對 Hive 的特性設(shè)計了類 SQL 的查詢語言 HQL。熟悉 SQL 開發(fā)的開發(fā)者可以很方便的使用 Hive 進(jìn)行開發(fā)。

2. 數(shù)據(jù)存儲位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的數(shù)據(jù)都是存儲在 HDFS 中的。而數(shù)據(jù)庫則可以將數(shù)據(jù)保存在塊設(shè)備或者本地文件系統(tǒng)中。

3. 數(shù)據(jù)格式。Hive 中沒有定義專門的數(shù)據(jù)格式，數(shù)據(jù)格式可以由用戶指定，用戶定義數(shù)據(jù)格式需要指定三個屬性：列分隔符（通常為空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及讀取文件數(shù)據(jù)的方法（Hive 中默認(rèn)有三個文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile由于在加載數(shù)據(jù)的過程中，不需要從用戶數(shù)據(jù)格式到 Hive 定義的數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換，因此，Hive 在加載的過程中不會對數(shù)據(jù)本身進(jìn)行任何修改，而只是將數(shù)據(jù)內(nèi)容復(fù)制或者移動到相應(yīng)的 HDFS 目錄中。而在數(shù)據(jù)庫中，不同的數(shù)據(jù)庫有不同的存儲引擎，定義了自己的數(shù)據(jù)格式。所有數(shù)據(jù)都會按照一定的組織存儲，因此，數(shù)據(jù)庫加載數(shù)據(jù)的過程會比較耗時。

4. 數(shù)據(jù)更新。由于 Hive 是針對數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用設(shè)計的，而數(shù)據(jù)倉庫的內(nèi)容是讀多寫少的。因此，Hive 中不支持對數(shù)據(jù)的改寫和添加，所有的數(shù)據(jù)都是在加載的時候中確定好的。而數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常是需要經(jīng)常進(jìn)行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ...  VALUES 添加數(shù)據(jù)，使用 UPDATE ... SET 修改數(shù)據(jù)。

5. 索引。之前已經(jīng)說過，Hive 在加載數(shù)據(jù)的過程中不會對數(shù)據(jù)進(jìn)行任何處理，甚至不會對數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，因此也沒有對數(shù)據(jù)中的某些 Key 建立索引。Hive 要訪問數(shù)據(jù)中滿足條件的特定值時，需要暴力掃描整個數(shù)據(jù)，因此訪問延遲較高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行訪問數(shù)據(jù)，因此即使沒有索引，對于大數(shù)據(jù)量的訪問，Hive 仍然可以體現(xiàn)出優(yōu)勢。數(shù)據(jù)庫中，通常會針對一個或者幾個列建立索引，因此對于少量的特定條件的數(shù)據(jù)的訪問，數(shù)據(jù)庫可以有很高的效率，較低的延遲。由于數(shù)據(jù)的訪問延遲較高，決定了 Hive 不適合在線數(shù)據(jù)查詢。

6. 執(zhí)行。Hive 中大多數(shù)查詢的執(zhí)行是通過 Hadoop 提供的 MapReduce 來實現(xiàn)的（類似 select * from tbl 的查詢不需要 MapReduce）。而數(shù)據(jù)庫通常有自己的執(zhí)行引擎。

7. 執(zhí)行延遲。之前提到，Hive 在查詢數(shù)據(jù)的時候，由于沒有索引，需要掃描整個表，因此延遲較高。另外一個導(dǎo)致 Hive 執(zhí)行延遲高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有較高的延遲，因此在利用 MapReduce 執(zhí)行 Hive 查詢時，也會有較高的延遲。相對的，數(shù)據(jù)庫的執(zhí)行延遲較低。當(dāng)然，這個低是有條件的，即數(shù)據(jù)規(guī)模較小，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模大到超過數(shù)據(jù)庫的處理能力的時候，Hive 的并行計算顯然能體現(xiàn)出優(yōu)勢。

8. 可擴展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可擴展性是和 Hadoop 的可擴展性是一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的規(guī)模在 4000 臺節(jié)點左右）。而數(shù)據(jù)庫由于 ACID 語義的嚴(yán)格限制，擴展行非常有限。目前最先進(jìn)的并行數(shù)據(jù)庫 Oracle 在理論上的擴展能力也只有 100 臺左右。

9. 數(shù)據(jù)規(guī)模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 進(jìn)行并行計算，因此可以支持很大規(guī)模的數(shù)據(jù)；對應(yīng)的，數(shù)據(jù)庫可以支持的數(shù)據(jù)規(guī)模較小。

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