hive sql和sql有哪些典型的区别

### 回答1：

Hive SQL和SQL的典型区别是，Hive SQL是一种基于Hadoop的数据仓库系统，它允许用户使用SQL语句来查询分布式的存储数据。而SQL是一种关系型数据库管理系统，它允许用户使用SQL语句来查询关系型数据库中的数据。

### 回答2：
Hive SQL与传统SQL（如MySQL、Oracle等）之间存在以下几个典型区别：

1. 数据存储方式：Hive SQL是基于Hadoop的分布式数据库，数据通常存储在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）中。而传统SQL通常将数据存储在关系型数据库中。

2. 数据处理方式：Hive SQL是为大规模数据处理而设计的，支持MapReduce并行计算模式。而传统SQL通常用于小规模数据处理，采用单机模式进行计算。

3. 数据类型：Hive SQL支持更多的复杂数据类型，如数组、结构体等。传统SQL则主要支持基本数据类型和简单结构。

4. 语法差异：虽然Hive SQL基本上遵循SQL标准，但是在语法和关键字上存在一些差异。例如，Hive SQL中使用"SELECT"关键字查询数据，而传统SQL使用"SELECT"或"SELECT FROM"。

5. 性能差异：由于Hive SQL是基于分布式计算，处理大规模数据时可以提供更好的性能。而传统SQL在处理小规模数据时可能更加高效。

总之，Hive SQL和传统SQL之间的典型区别主要在数据存储方式、数据处理方式、数据类型、语法和性能等方面。这些区别使得Hive SQL更适合大规模数据处理，而传统SQL则适用于小规模数据处理和关系型数据库。

### 回答3：
Hive SQL和SQL是两种不同的查询语言，主要用于大数据处理和传统关系型数据库的查询。它们之间存在一些典型的区别：

1. 数据处理方式：Hive SQL主要用于大数据处理，通常运行在Hadoop集群上，它将大量数据分片存储在多个节点上并进行并行处理，具有较高的灵活性和可伸缩性。而SQL主要用于关系型数据库的查询，数据通常以表格形式存储在单个节点上，并采用事务处理方式进行操作。

2. 数据模型：Hive SQL支持半结构化数据，可以处理不同格式和复杂结构的数据，例如JSON、XML等。而SQL主要处理结构化数据，数据以表格形式组织，具有一定的规范和严格的模式。

3. 语法和功能：Hive SQL使用类似SQL的查询语法，但也添加了一些扩展功能，如自定义函数、分区和桶化等。而SQL具有更丰富的语法和功能，包括联接、子查询、视图、索引等。

4. 执行性能：由于Hive SQL主要用于大数据处理，其查询执行时间通常较长，因为它需要处理大量的数据和并行计算。而SQL通常用于小规模数据查询，执行速度较快。

5. 数据存储：Hive SQL将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS，数据以文本文件或列式存储形式存储。而SQL将数据存储在关系型数据库中，以表格形式组织，并采用行式存储。

综上所述，Hive SQL和SQL在数据处理方式、数据模型、语法功能、执行性能和数据存储等方面存在较大的差异。选择使用哪种查询语言应根据具体的数据处理需求和环境来决定。