对比不同执行机制下的MySQL和Hive执行时间,执行如下查询，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）。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。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。对比Hive和MySQL查询的时间，进行分析

对于第一个查询，Hive和MySQL的查询时间相对接近。由于查询条件较为简单，数据量不大，两者的执行速度差异不大。

对于第二个查询，Hive的执行时间可能会比MySQL更长一些。因为Hive采用MapReduce的并行计算方式，而MapReduce的初始化和启动过程比较耗时，因此对于查询简单、数据量较小的情况下，Hive的执行时间可能会比MySQL更长。

对于第三个查询，MySQL的执行时间可能会比Hive更短。因为MySQL采用的是基于行的存储方式，可以更快地查询单条记录。而Hive采用的是基于列的存储方式，对于单条记录的查询速度会相对较慢。但是如果查询的是大量数据，Hive的并行计算能力会比MySQL更强，执行速度也会更快。

总体来说，Hive适合处理大规模数据集，适合对数据进行批量处理和分析，而MySQL适合处理小型和中型数据集，适合对数据进行复杂的事务和高并发性能处理。但是在具体的使用场景中，需要根据数据量、查询复杂度等因素综合考虑，选择合适的数据库管理系统。

相关问题

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。