hive与mysql区别 hive和mysql哪个比较快

综上所述hive与mysql区别，MySQL和Hive在建表方面的区别主要体现在存储机制数据模型建表语句执行引擎以及扩展性和性能等方面这些区别使得MySQL和Hive各自适用于不同的应用场景和需求。

区别一数据规模与用途 Hive和MySQL在数据规模及用途上存在差异Hive主要处理大规模的数据集，尤其是在大数据环境下，常用于数据仓库和数据湖的场景，适合进行离线数据分析而MySQL是一个传统的关系型数据库管理系统，处理的数据规模相对较小，适用于实时交易处理和事务管理等场景区别二数据查询语言 Hi。

主要区别在于查询语言数据存储位置数据格式和数据操作方式首先，查询方式各异Hive使用的是HiveQL一种基于SQL的查询语言，而MySQL则直接采用标准的SQL语句进行操作其次，数据存储有所差异Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统HDFS中，而MySQL的数据则存储在其自身的数据库管理系统内在数。

HiveDecimal类型最高支持38位总位数和38位小数位数MySQLDecimal类型最大总位数可达65位，最大小数位数为30位，支持更高的位数性能表现Hive由于其固定精度特性，Hive在处理Decimal类型时可能影响性能表现，可能导致资源消耗增加MySQL由于其可变精度特性，MySQL在处理Decimal类型数据时能提供更高。

hive和mysql的区别1设计目标不同Hive是Apache基金会的开源项目，主要用于大数据的查询与分析，它提供的是一种类SQL的查询语言HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以快速上手而MySQL则是一种关系型数据库管理系统，主要用于存储处理以及检索数据2数据存储方式不同Hive通常运行在Hadoop分布式文件。

在大数据领域中，Hive与MySQL作为常用的数据库管理系统，都支持Decimal类型以存储高精度数字不过，Hive与MySQL中的Decimal类型在实现与使用上存在明显区别Hive中的Decimal类型是固定精度，旨在处理金融科学计算等需高精度的场景它定义为DECIMALp， s，其中p表示总位数，s表示小数位数Hive的Decimal。

1查询语言不同hive是hql语言，mysql是sql语句2数据存储位置不同hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中3数据格式不同hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式4数据更新不同hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。

Hive的元数据存储在Derby和MySQL中的主要区别在于性能可扩展性和易用性Derby是一个轻量级的嵌入式数据库，适合于小规模的数据处理但是，当Hive中的数据和元数据量变得非常大时，Derby可能会遇到性能瓶颈此外，由于Derby是嵌入式数据库，其并发处理能力相对较弱，可能不适合处理大量并发读写操作相。

hivesql和mysql区别如下Hive采用hive与mysql区别了类SQL的查询语言HQLhivequerylanguage除了HQL之外，其余无任何相似的地方Hive是为了数据仓库设计的1存储位置Hive在Hadoop上Mysql将数据存储在设备或本地系统中2数据更新Hive不支持数据的改写和添加，是在加载的时候就已经确定好了数据库可以CRUD。

Hive与MySQL有着明显的区别，它们各自适用于不同的场景Hive支持JDBC和ODBC数据源连接，能够连接到多种数据库，包括MySQLOracle等Hive自身的metastore则使用DerbyDB作为数据库管理系统具体连接方法可以在官方网站上找到，使用ODBC时可能需要重新编译相关组件为了使用Hive连接其他数据库，网上有很多相关的。

MySQL和Hive在数据仓库技术中被广泛应用，两者都是存储大量数据的解决方案，但在某些方面仍然有所不同，以便在不同的应用场景下采取相应的解决方案本文将对MySQL和Hive在数据仓库技术中的比较做出探讨首先，在功能上，MySQL具有最高的性能和易用性，它支持多种类型的轻量级查询，支持实时分析，并可以。

Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志。

采用MySQL作为Hive元数据存储的数据库，可以显著提升系统的扩展性和性能MySQL支持多线程和并发连接，这使得数据管理和查询操作更加高效此外，MySQL提供了更丰富的功能和更强大的性能优化工具，有助于更好地满足大规模数据管理和分析的需求在实际应用中，使用MySQL作为元数据存储可以显著降低延迟，提高数据。

Hive和MySQL作为两种不同的数据库管理系统，它们的难易程度因个人背景和经验而异通常情况下，Hive被认为比MySQL更难掌握Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，因此学习Hive需要一定的Hadoop生态系统知识和对大数据处理概念的理解Hive使用HiveQL查询语言，虽然它类似于SQL，但在某些方面存在差异，这增加了学习。

一般常用 MySQL 和 Derby默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL总结1Derby 只支持一个会话连接 2 MySQL 支持多个会话连接，并且可以独立部署。

此外，还需要调整Hive的相关配置文件，例如hivesitexml，以适应新的数据库连接信息总的来说，将Hive默认数据库从derby改为MySQL，不仅可以提升数据处理的性能和扩展性，还能更好地满足企业级大数据处理的需求因此，越来越多的用户和企业开始选择将Hive的默认数据库从derby改为MySQL。