hive sql语法和mysql区别

Hive SQL和MySQL虽然都是SQL语言的变体，但它们有以下几个关键的区别：

1. **设计目的**：
- Hive 主要是用于大数据处理，它基于Hadoop生态系统，常用于Hadoop MapReduce的工作流中，支持大规模数据的批处理查询。
- MySQL 则是一个关系型数据库管理系统(RDBMS)，适用于实时交互式查询，适用于较小规模的数据存储和在线事务处理(OLTP)。

2. **语法一致性**：
- Hive SQL 受SQL92标准影响较大，但在一些特性上为了适应大数据场景做了简化，比如不支持复杂的子查询和临时表。
- MySQL SQL更接近标准，提供更多的功能和优化，适合高性能的事务处理。

3. **性能和并发**：
- MySQL 通常具有更快的查询速度，因为它专为单机或分布式架构设计，对于频繁的、小范围的更新操作较为高效。
- Hive 更适合批处理，对大范围数据的处理能力更强，但延迟可能会较高。

4. **数据模型**：
- Hive 数据模型是基于HDFS文件系统，不直接管理物理存储，而是通过元数据描述数据分布。
- MySQL 有固定的行格式，直接在磁盘上存储数据，提供更好的ACID特性。

5. **扩展性**：
- Hive 可以轻松地扩展到集群中，处理PB级别的数据，而MySQL则在单一服务器或分布式部署上受限。