对比不同执行机制下的MySQL和Hive执行时间，执行了如下查询1.查询IBM公司（symbol = IBM）从 2000 年起所有支付股息的交易日（dividends 表中有对应记录）的收盘价（price_close）。2.查询苹果公司（symbol = AAPL）2008 年 10 月每个交易日的涨跌情况，涨显示 rise，跌显示 fall，不变显示 unchange。3.查询苹果公司（symbol = AAPL）2008 年 10 月每个交易日的涨跌情况，涨显示 rise，跌显示 fall，不变显示 unchange。查询 stocks 表中收盘价（price_close）比开盘价（price_open）高得最多的那条记录的交易所（exchange）、股票代码（symbol）、日期（ymd）、收盘价、开盘价及二者差价。4.从 stocks 表中查询苹果公司（symbol=AAPL）年平均调整后收盘价（price_adj_close）大于 50 美元的年份及年平均调整后收盘价。只有第二个查询hive的执行时间更短，对比Hive和MySQL查询的时间，进行分析

根据您的描述，可以看出在不同执行机制下的MySQL和Hive执行时间的对比结果如下：

1. 在Hive中执行查询的时间比在MySQL中执行查询的时间长，这是因为Hive通常用于处理大规模数据，需要利用Hadoop集群进行分布式计算，而MySQL更适合处理小规模数据。

2. 在Hive中执行查询的时间比在MySQL中执行查询的时间短，这是因为Hive可以利用Hadoop集群进行分布式计算，以处理大规模数据，而MySQL更适合处理小规模数据。

3. 在Hive中执行查询的时间比在MySQL中执行查询的时间长，这是因为Hive通常用于处理大规模数据，需要利用Hadoop集群进行分布式计算，而MySQL更适合处理小规模数据。

4. 在Hive中执行查询的时间比在MySQL中执行查询的时间短，这是因为Hive可以利用Hadoop集群进行分布式计算，以处理大规模数据，而MySQL更适合处理小规模数据。

综上所述，根据数据的规模和处理任务的要求，选择合适的工具进行查询是非常重要的。如果需要处理大规模数据，可以选择使用Hive，但需要花费更多的时间来构建和维护Hadoop集群；如果需要处理小规模数据，则可以选择使用MySQL，以获得更快的查询速度。