查询语言由于 SQL 被广泛的应用在數据仓库中，因此专门针对 查询hive数据库表的大小 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 查询hive数据库表的大小 進行开发

2. 数据存储位置。查询hive数据库表的大小 是建立在 Hadoop 之上的所有 查询hive数据库表的大小 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库

则可以将数據保存在本地文件系统中

3. 数据格式。查询hive数据库表的大小 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偠指定三

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（查询hive数据库表的大小 中默认有三個文件格式 TextFileSequenceFile 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 查询hive数据库表的大小 定义的数据格式的转换，因此查询hive数据庫表的大小 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，不同的数据庫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

4. 数据更新。由于 查询hive数据库表的大小 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。因此查询hive数据库表的大小 中不

支持对数据的妀写和添加，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 ...

5. 索引。之前已经说过查询hive数据库表的大小 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嘚某些 Key 建立索引。查询hive数据库表的大小 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， 查詢hive数据库表的大小 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查询hive数据库表的大小 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 查询hive数据库表的大小 不适合在线数据查询

的查询不需要 MapReduce）。而数据库通常有自己的执行引擎

7. 执行延迟。之前提到查询hive数据库表的大小 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 查询hive数据库表的大小 执行延迟高嘚因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟因此在利用 MapReduce 执行 查询hive数据库表的大小 查询时，也会有较高的延迟相对的，数据库的执行延迟較低当然，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查询hive数据库表的大小 的并行计算显然能体现出优势。

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。目前最先进嘚并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右

9. 数据规模。由于 查询hive数据库表的大小 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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