在mysql中查询 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。涉及两个表stocks(exchange varchar(100),symbol varchar(100),ymd varchar(100),price_open float,price_high float,price_low float,price_close float,volume int,price_adj_close float);)dividends(exchange varchar(100),symbol varchar(100), ymd varchar(100),dividend float);语句除必要大写全使用小写

可以使用以下SQL语句实现：

SELECT s.exchange, s.symbol, s.ymd, s.price_close, s.price_open, s.price_close - s.price_open AS diff 
FROM stocks s 
WHERE s.price_close - s.price_open = (SELECT MAX(price_close - price_open) 
                                       FROM stocks)
LIMIT 1;

其中，通过子查询找到收盘价比开盘价高得最多的那条记录，然后在主查询中选取符合条件的一条记录，并计算出二者差价。

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（7）在hive中查询 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。涉及的表stocks(exchange varchar(100),symbol varchar(100),ymd varchar(100),price_open float,price_high float,price_low float,price_close float,volume int,price_adj_close float);)

可以使用以下HiveQL语句实现：

SELECT exchange, symbol, ymd, price_close, price_open, price_close - price_open AS price_diff
FROM stocks
ORDER BY price_diff DESC
LIMIT 1;

其中，使用ORDER BY子句按照收盘价和开盘价之差（即涨幅）降序排序，将涨幅最大的记录排在第一位。然后使用LIMIT限制只返回一条记录。最后选择需要的字段，包括交易所、股票代码、日期、收盘价、开盘价和涨幅，并计算涨幅。

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。