一、Hive数据库

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

二、MySQL数据库

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型和大型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

三、Hive数据库与MySQL数据库比较

1、查询语言

Hive是hql语言，MySQL是sql语句；

2、数据存储位置

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

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

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；MySQL数据库可以CRUD；

5、索引

Hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，也造成了Hive查询数据速度很慢的原因，但是底层是MR，并行计算，适用于大数据量；而MySQL有索引，适合在线查询数据；

6、延迟性

Hive延迟性高，原因就是上边一点所说的，而MySQL延迟性低；

7、数据规模

Hive存储的数据量超级大，而MySQL只是存储一些少量的业务数据；

8、底层执行原理

Hive底层是用的mapreduce，而MySQL是excutor执行引擎；

9、可扩展性

Hive：大数据量，扩展性强；MySQL:相对就很少了