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。
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。
数据格式：Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，
用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空
格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中
默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数
据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因
此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内
容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有
不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织
存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
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 中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在
加载的时候中确定好的。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。
索引：之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处
理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索
引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因
此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此
即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库
中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数
据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟
较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
执行：Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现
的（类似 select * from tbl 的查询不需要 MapReduce）。而数据库通常有自
己的执行引擎。
执行延迟：之前提到，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。
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。
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。