一、簡介

由於 Hive 採用了類似 SQL 的查詢語言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易將 Hive 理解為資料庫。其實從結構上來看，Hive 和資料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 和資料庫的差異。資料庫可以用在Online 的應用中，但是Hive 是為資料倉庫而設計的，清楚這一點，有助於從應用角度理解 Hive 的特性。

二、從如下幾方面來簡談

1、查詢語言

由於 SQL 被廣泛的應用在資料倉庫中，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。

2、資料儲存位置

Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的資料都是儲存在 HDFS 中的。而資料庫則可以將資料儲存在塊裝置或者本地檔案系統中。

3、資料更新

由於 Hive 是針對資料倉庫應用設計的，而資料倉庫的內容是讀多寫少的。因此，Hive 中不支援對資料的改寫和新增，所有的資料都是在載入的時候確定好的。而資料庫中的資料通常是需要經常進行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 新增資料，使用 UPDATE … SET 修改資料。

4、索引

Hive 在載入資料的過程中不會對資料進行任何處理，甚至不會對資料進行掃描，因此也沒有對資料中的某些 Key 建立索引。Hive 要訪問資料中滿足條件的特定值時，需要暴力掃描整個資料，因此訪問延遲較高。由於 MapReduce 的引入， Hive 可以並行訪問資料，因此即使沒有索引，對於大資料量的訪問，Hive 仍然可以體現出優勢。資料庫中，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資料的訪問，資料庫可以有很高的效率，較低的延遲。由於資料的訪問延遲較高，決定了 Hive 不適合線上資料查詢。

5、執行

Hive 中大多數查詢的執行是通過 Hadoop 提供的 MapReduce 來實現的。而資料庫通常有自己的執行引擎。

6、執行延遲

Hive 在查詢資料的時候，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，資料庫的執行延遲較低。當然，這個低是有條件的，即資料規模較小，當資料規模大到超過資料庫的處理能力的時候，Hive 的平行計算顯然能體現出優勢。

7、可擴充套件性

由於 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可擴充套件性是和 Hadoop 的可擴充套件性是一致的（世界上最大的Hadoop 叢集在Yahoo!，2009 年的規模在 4000 臺節點左右）。而資料庫由於ACID 語義的嚴格限制，擴充套件行非常有限。目前最先進的並行資料庫 Oracle 在理論上的擴充套件能力也只有 100 臺左右。

8、資料規模

由於 Hive 建立在叢集上並可以利用 MapReduce 進行平行計算，因此可以支援很大規模的資料；對應的，資料庫可以支援的資料規模較小。