sql 和mysqlHive和MySQL数据库的区别及如何选择适合自己的数据库mysql和sql server居然可以这样，

一.hive和mySql的区别

1.数据库类型：Hive是一种基于Hadoop的数据仓库，用于处理大数据集，而MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于处理结构化数据。

2.数据存储：Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，而MySQL将数据存储在本地文件系统或网络文件系统中。

3.查询语言：Hive使用类似SQL的查询语言HiveQL（也称为HQL），而MySQL使用SQL。

4.处理能力：Hive适用于大规模数据集，可以处理PB级别的数据。MySQL则适用于小规模数据集。

5.性能：Hive的查询速度比MySQL慢，但可以通过使用适当的数据分区和索引来提高查询性能。

6.安全性：Hive和MySQL都提供了安全机制来控制访问和保护数据。

二.hive和mysql各自的优势

Hive的优势：

1.处理大规模数据：Hive是基于Hadoop的数据仓库，适合处理大规模数据，可以处理PB级别的数据。

2.灵活的数据模型：Hive提供了灵活的数据模型，可以处理半结构化数据、非结构化数据和结构化数据。

3.并行处理能力：Hive可以利用Hadoop的并行处理能力，可以在集群上进行并行计算，提高数据处理能力。

4.成本效益高：Hive是开源软件，无需支付高额的许可费用。

MySQL的优势：

1.处理小规模数据：MySQL适合处理小规模数据，对于小型企业和个人用户来说是一个经济实惠的选择。

2.处理复杂查询：MySQL对于复杂的查询有较好的性能表现，支持各种高级查询和聚合函数。

3.支持ACID事务：MySQL是一种关系型数据库管理系统，支持ACID事务，可以确保数据的一致性和可靠性。

4.易用性：MySQL易于安装和使用，并且具有良好的可视化工具和技术支持。

三.如何选择用hive还是mysql

1.数据规模：如果需要处理大规模数据集，建议选择Hive，因为它是基于Hadoop的数据仓库，可以处理PB级别的数据。如果只需要处理小规模数据集，则MySQL是更好的选择。

2.数据类型：如果数据集包含半结构化数据、非结构化数据和结构化数据，建议选择Hive。如果只需要处理结构化数据，则MySQL是更好的选择。

3.数据处理方式：如果需要进行复杂的数据处理和分析，如MapReduce处理、批量处理等，则Hive是更好的选择。如果只需要进行基本的数据查询和更新，则MySQL是更好的选择。

4.用户技能：如果团队中有Hadoop和MapReduce技能的开发人员，则Hive是更好的选择。如果团队中有关系型数据库管理系统技能的开发人员，则MySQL是更好的选择。

5.成本效益：Hive是开源软件，无需支付高额的许可费用，可以节省成本。如果成本是一个重要的考虑因素，则Hive是更好的选择。