hive sql和sql的区别是什么

什么是Hive SQL和SQL

在开始讨论二者之间的区别之前，先了解一下Hive SQL和SQL是什么。Hive SQL是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言。而SQL（Structured Query Language），是一种用于关系型数据库管理系统的标准查询语言。

Hive SQL的适用场景

Hive SQL主要适用于大数据分析处理，因为它在Hadoop上运行使得可以处理海量数据，能够将分布式的Hadoop数据进行聚合、分析及运算等操作。而SQL在面对海量数据时会有一些性能问题，因为SQL是关系型数据库管理系统的查询语言，如果处理海量数据，则需要在关系型数据库中增加更多的资源和硬件，这对于企业来说是一笔不小的投资。

查询语法区别

在Hive SQL中，查询语句基本上是以HQL（Hive Query Language）的形式出现，虽然它有些类似与SQL语句，但是它们有着不同的语法结构。例如，在Hive SQL中，可以使用的函数比SQL语言中要多得多，如Hive的内置函数和自定义函数。还有，Hive SQL中的查询语句也支持一些数据类型，如Map、Struct等等。而在SQL中，查询的函数和语法比较单一，只能使用SQL支持的数据类型。

运算结构不同

Hive SQL和SQL语言在运算结构上也有所不同。在SQL中，可以通过Join等语句来进行关联查询，它将多个表合并成一个结果集。而Hive SQL中则是通过一些特定的结构来连接不同的表，如分区、桶、索引等等。Hive SQL中还需要注意的是，处理大规模数据的时候，为了减少MapReduce的执行次数，添加分区、排序等操作必不可少。

底层存储方式不同

Hive SQL和SQL之间的另一个显著区别是底层的存储方式不同。SQL是基于关系型型数据库管理系统的，而Hive SQL则是基于Hadoop本身的，它使用的是Hadoop的HDFS文件系统。这使得Hive SQL能够更好地处理大规模数据，通过Hive SQL可以将数据异构化，例如，可以将数据从实时数据仓库更改为基于离线数据的数仓，等等。

部署设置需求不同

最后一个区别是在部署设置的需求上。因为Hive SQL需要运行在Hadoop分布式系统上，所以需要进行相应的设置和安装Hadoop平台。而SQL则是采用客户/服务器结构的，常常是将SQL Server安装在一台服务器上，然后客户端可以通过连接字符串访问SQL Server的数据库。这使得SQL更容易部署和使用，无需额外的部署和设置。