摘要：由於 Hive 採用了 SQL 的查詢語言 HQL，因此很容易將 Hive 理解爲數據庫。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。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 是爲數據倉庫而設計的，清楚這一點，有助於從應用角度理解 Hive 的特性。
Hive 和數據庫的比較
查詢語言 |
HQL |
SQL |
數據存儲位置 |
HDFS |
Raw Device 或者 Local FS |
數據格式 |
用戶定義 |
系統決定 |
數據更新 |
不支持 |
支持 |
索引 |
無 |
有 |
執行 |
MapRedcue |
Executor |
執行延遲 |
高 |
低 |
可擴展性 |
高 |
低 |
數據規模 |
大 |
小 |
- 查詢語言。由於 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 開發的開發者可以很方便的使用 Hive 進行開發。
- 數據存儲位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的數據都是存儲在 HDFS 中的。而數據庫則可以將數據保存在塊設備或者本地文件系統中。
- 數據格式。Hive 中沒有定義專門的數據格式，數據格式可以由用戶指定，用戶定義數據格式需要指定三個屬性：列分隔符（通常爲空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及讀取文件數據的方法（Hive 中默認有三個文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由於在加載數據的過程中，不需要從用戶數據格式到 Hive 定義的數據格式的轉換，因此，Hive 在加載的過程中不會對數據本身進行任何修改，而只是將數據內容複製或者移動到相應的 HDFS 目錄中。而在數據庫中，不同的數據庫有不同的存儲引擎，定義了自己的數據格式。所有數據都會按照一定的組織存儲，因此，RDBMS數據庫加載數據的過程會比較耗時。
- 數據更新。由於 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 中不支持對數據的改寫和添加，所有的數據都是在加載的時候中確定好的。而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。 - 索引。之前已經說過，Hive 在加載數據的過程中不會對數據進行任何處理，甚至不會對數據進行掃描，因此也沒有對數據中的某些 Key 建立索引。Hive 要訪問數據中滿足條件的特定值時，需要暴力掃描整個數據，因此訪問延遲較高。由於 MapReduce 的引入， Hive 可以並行訪問數據，因此即使沒有索引，對於大數據量的訪問，Hive 仍然可以體現出優勢。數據庫中，通常會針對一個或者幾個列建立索引，因此對於少量的特定條件的數據的訪問，數據庫可以有很高的效率，較低的延遲。由於數據的訪問延遲較高，決定了 Hive 不適合在線數據查詢。
- 執行。Hive 中大多數查詢的執行是通過 Hadoop 提供的 MapReduce 來實現的（類似 select * from tbl 的查詢不需要 MapReduce）。而數據庫通常有自己的執行引擎。
- 執行延遲。之前提到，Hive 在查詢數據的時候，由於沒有索引，需要掃描整個表，因此延遲較高。另外一個導致 Hive 執行延遲高的因素是 MapReduce 框架。由於 MapReduce 本身具有較高的延遲，因此在利用 MapReduce 執行 Hive 查詢時，也會有較高的延遲。相對的，數據庫的執行延遲較低。當然，這個低是有條件的，即數據規模較小，當數據規模大到超過數據庫的處理能力的時候，Hive 的並行計算顯然能體現出優勢。hive執行延遲高，只有在數據規模達到一定程度後，其查詢的高效才能彌補其高延遲的劣勢。
- 可擴展性。由於 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 集羣在 Yahoo!，2009年的規模在 4000 臺節點左右）。而數據庫由於 ACID 語義的嚴格限制，擴展行非常有限。目前最先進的並行數據庫 Oracle 在理論上的擴展能力也只有 100 臺左右。
- 數據規模。由於 Hive 建立在集羣上並可以利用 MapReduce 進行並行計算，因此可以支持很大規模的數據；對應的，數據庫可以支持的數據規模較小。