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RDBMS 和 Hive 的区别

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一、RDBMS和Hive简介

关系型数据库管理系统（RDBMS）是一种基于关系模型的数据库管理系统。它使用表或表的集合来表示数据，也可以使用SQL查询语言来检索和处理数据。常见的RDBMS包括MySQL，Oracle和SQL Server等。

而Hive是一种开源的数据仓库解决方案，它可以将结构化数据映射到Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，并提供了一种类SQL查询语言——HiveQL。Hive是构建于Hadoop生态系统之上的一种高层数据仓库解决方案，它的目的是提供一种简单易用的方式，将结构化数据存储在Hadoop集群上，并使用SQL表达式来查询和处理这些数据。

二、RDBMS和Hive的区别

1.数据存储和处理方式

RDBMS通常将数据存储在表中，使用SQL查询语言来检索和处理数据。而Hive则将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，使用HiveQL查询语言来访问和处理数据。

下面是一个例子，展示了在MySQL数据库中创建表并插入数据的过程：

CREATE TABLE users (
    user_id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    password VARCHAR(50) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (user_id)
);

INSERT INTO users (username, password) VALUES ('user1', 'pwd1');
INSERT INTO users (username, password) VALUES ('user2', 'pwd2');

而在Hive中，则需要先定义一个外部表，将其映射到HDFS上的文件夹，然后再将数据插入到表中。例如：

CREATE EXTERNAL TABLE users (
    user_id INT,
    username STRING,
    password STRING
) STORED AS TEXTFILE LOCATION '/user/hadoop/users';

LOAD DATA INPATH '/user/hadoop/users1.txt' INTO TABLE users;
LOAD DATA INPATH '/user/hadoop/users2.txt' INTO TABLE users;

2.查询语言

RDBMS使用SQL查询语言来检索和处理数据，而Hive则是使用HiveQL（类似于SQL）来进行查询和分析。HiveQL支持一些SQL语法，由于是基于Hadoop的分布式存储系统，还支持一些与Hadoop紧密集成的分布式数据处理语法，例如MapReduce和Hive UDFs。以下是一个示例HiveQL查询：

SELECT COUNT(*) FROM users WHERE username LIKE 'user%';

3.性能

RDBMS通常专为支持高速事务处理（OLTP）而设计，因此具有高速处理小量数据的优势。而Hive专为支持大量数据的信息处理和分析（OLAP）而设计，因此具有处理大量数据和数据自动并行化的优势。此外，因为Hive是基于Hadoop的分布式存储系统，可以横向扩展以处理大量数据。

但是，与RDBMS相比，Hive在处理小数量数据时可能会更慢，并且由于Hive基于MapReduce，因此在某些情况下，查询可能需要极长的时间才能完成。

4.数据结构

RDBMS通常使用扁平的表来存储关系数据，这些表需要精心设计，以使查询更有效。Hive可以使用各种数据结构来存储数据，例如扁平表，分区表和表嵌套。此外，Hive还可以利用Hadoop的分布式文件系统，同时支持非结构化和半结构化数据。

三、小结

RDBMS和Hive是两种不同的数据存储和处理系统，它们各自具有自己的优缺点。需要根据实际需求，选择最合适的解决方案。如果需要处理小量数据并需要实时查询，则RDBMS可能是更好的选择；如果需要处理大量数据并进行数据分析，则Hive可能是更好的选择。

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