摘要：
hive和mysql的语法区别？Hive与Mysql的语法使用区别1.join表层面hive：仅支持等值连接mysql：支持等值连接、非等值连接2.子查询出现的位置hive：仅支持... hive和mysql的语法区别？
Hive与Mysql的语法使用区别
1.join表层面
hive：仅支持等值连接
mysql：支持等值连接、非等值连接
2.子查询出现的位置
hive：仅支持join、from、where子句后使用
图片来源：网络
mysql：支持在select、where、having、from、join子句后使用
mysql数据有必要存到hive吗？
存到 Hive 并不是必须的，但 Hive 是一个功能强大的数据仓库工具，可以将数据仓库中的数据进行有效的存储和查询。
使用 Hive 可以让数据更加结构化，方便数据分析师进行数据挖掘和分析。然而，如果数据量较小，使用 Hive 的效率可能会降低，因为 Hive 是一个分布式数据库，需要进行数据分区和压缩等操作。在这种情况下，使用 MySQL 数据库可能更加高效。总之，存到 Hive 的选择取决于数据量、数据结构、查询需求和分析目的等因素。
mysql已经是持久化数据库了，如果只是需要简单的存储和读取数据，不需要存到hive，但如果要对数据进行进一步分析和研究，可以同步到hive，再通过mapreduce进行分析
mysql和hive建表的区别？
1.查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；
2.数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；
3.数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；
4.数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新；
5.索引：hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，也造成了hive查询数据速度很慢的原因，而mysql有索引；
6.延迟性：hive延迟性高，原因就是上边一点所说的，而mysql延迟性低；
7.数据规模：hive存储的数据量超级大，而mysql只是存储一些少量的业务数据；
8.底层执行原理：hive底层是用的mapreduce，而mysql是excutor执行器；
hive为什么查询速度比mysql慢？
Hive相对于MySQL查询速度慢的主要原因包括：
1. 数据存储和处理方式：Hive是基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的数据仓库，而MySQL是关系型数据库管理系统（RDBMS）。Hive将数据存储在HDFS中，需要通过MapReduce来处理和查询数据，而MySQL使用基于索引的查询方式，可以更快地检索数据。
2. 数据格式和压缩：Hive默认使用文本格式存储数据，而MySQL使用二进制格式。在查询数据时，文本格式需要进行解析，增加了查询的开销。此外，Hive也支持数据压缩，但压缩和解压缩过程会带来计算开销。
3. 查询优化：Hive是一个批处理框架，适用于大规模数据处理和分析。它执行查询时需要进行多个阶段的MapReduce任务，包括数据读取、数据转换和聚合等，每个阶段都需要进行磁盘IO和网络传输，导致查询速度相对较慢。而MySQL使用了更多的查询优化技术，如索引、查询缓存和预编译等，可以更快地执行查询操作。
4. 数据规模和并行性：由于Hive适用于处理大规模数据集，它通常在大型集群上运行，可以在多个计算节点上并行处理数据。但对于小规模数据集和单个计算节点上的查询，Hive的查询性能可能会受到限制。
总的来说，Hive的设计目标是为了处理大规模数据集的分布式计算，而MySQL则更适用于小规模数据集和在线事务处理。因此，在查询速度方面，MySQL通常会比Hive更快。
