由于 Hive 采用了類似SQL 的查詢語言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易將 Hive 理解為數據庫。其實從結構上來看， Hive 和數據庫除了擁有類似的查詢語言，再無類似之處。
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本文將從多個方面來闡述 Hive 和數據庫的差異。數據庫可以用在 Online 的應用中，但是Hive 是為數據倉庫而設計的，清楚這一點，有助于從應用角度理解 Hive 的特性。
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1.4.1 查詢語言

由于 SQL 被廣泛的應用在數據倉庫中，因此，專門針對 Hive 的特性設計了類 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 進行開發(fā)。

1.4.2 數據更新

由于 Hive 是針對數據倉庫應用設計的，而 數據倉庫的內容是讀多寫少的。 因此， Hive 中不建議對數據的改寫，所有的數據都是在加載的時候確定好的。
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數據庫中的數據通常是需要經常進行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加數據，使用 UPDATE … SET 修改數據。

1.4.3 執(zhí)行延遲

Hive 在查詢數據的時候，由于沒有索引，需要掃描整個表，因此延遲較高。另外一個導
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。
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相對的，數據庫的執(zhí)行延遲較低。當然，這個低是有條件的，即數據規(guī)模較小，當數據規(guī)模大到超過數據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。

1.4.4 數據規(guī)模

由于Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 進行并行計算，因此可以支持很大規(guī)模的數據；對應的，數據庫可以支持的數據規(guī)模較小。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的1.4 Hive和数据库的比较的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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