02--Hive和数据库比较

本文对比了Hive和传统数据库在查询语言、数据存储位置、数据更新方式、执行方式、执行延迟、可扩展性和数据规模方面的不同。Hive采用类似SQL的HQL,数据存储于HDFS,适用于数据仓库场景,而数据库则更灵活,适合频繁更新数据。

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Hive和数据库比较

由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language),因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看,Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。

1 查询语言

由于SQL被广泛的应用在数据仓库中,因此,专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

2 数据存储位置

Hive 是建立在 Hadoop 之上的,所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

3 数据更新

由于Hive是针对数据仓库应用设计的,而数据仓库的内容是读多写少的。因此,Hive中不建议对数据的改写,所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的,因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据,使用 UPDATE … SET修改数据。

4 执行

Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。

5 执行延迟

Hive 在查询数据的时候,由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟,因此在利用MapReduce 执行Hive查询时,也会有较高的延迟。相对的,数据库的执行延迟较低。当然,这个低是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候,Hive的并行计算显然能体现出优势。

6 可扩展性

由于Hive是建立在Hadoop之上的,因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的(世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!,2009年的规模在4000 台节点左右)。而数据库由于 ACID 语义的严格限制,扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。

7 数据规模

由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算,因此可以支持很大规模的数据;对应的,数据库可以支持的数据规模较小。

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