hive和mysql的区别（说出hive和mysql数据库之间的区别35个点）

简介：　Hive和MySQL都是关系型数据库管理系统，但它们的使用方法及适用场景却有所不同。本文将从多个方面来分别阐述Hive和MySQL的区别。

一、 架构

Hive底层依赖于Hadoop的分布式文件系统，而MySQL使用的是传统的基于磁盘的存储架构。

二、 语言

Hive的查询是基于Hadoop的MapReduce计算框架的，使用的是HiveQL语言，HiveQL可以转换成为Hadoop的计算框架上的MapReduce作业。MySQL则是使用SQL语言，可以支持复杂的关系型数据库操作。

三、 大数据处理

Hive本身并不是一个实时的系统，所以适合处理大量的非结构化数据，如日志等，而MySQL则适合于处理结构化数据。 MySQL在单节点环境下可以支持高并发的访问。处理大数据量时，Hive会进行MapReduce计算，任务的执行速度比MySQL慢。

四、 稳定性

由于Hive底层使用Hadoop文件系统，保证了Hive的数据安全性，而且支持分布式计算有一定的容错能力。而MySQL作为一个传统的数据库管理系统，在一些高并发的数据处理场景下容易出现系统崩溃等安全性问题。

五、 数据格式

Hive是建立在Hadoop上的，可以支持大量的非结构化数据格式。而MySQL基于传统的关系型数据库，数据存储格式较为单一，只支持行和列两种格式的存储。

六、 总结

综上所述，Hive和MySQL都各有优点，Hive适合大数据量及非结构化数据的处理，而MySQL则适合于处理结构化数据和高并发访问的场景。因此，在实际应用中，可以根据数据量、数据格式和应用场景来选择相应的数据库管理系统。