SQL 和 HiveQL 的区别

SQL(Structured Query Language) 和 HiveQL(Hive Query Language) 都是用于数据查询的编程语言，但二者有一些重要的区别。

1. 概述

SQL是一种标准的关系型数据库管理系统(RDBMS)的查询语言，比如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。它使用标准的SQL语法来查询、插入、更新和删除数据。SQL语句通常被称为查询。SQL不是一种编程语言，而是一种查询语言。

HiveQL是Apache Hive的查询语言。Hive是建立在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上的数据仓库，用于大规模数据处理。HiveQL是一个SQL接口，被用于查询、汇总和分析存储在分布式存储系统中的数据。与SQL不同，HiveQL是一种编程语言，允许用户编写可执行的程序。

2. 数据类型

SQL支持不同的数据类型，比如整型、浮点型、字符型、日期/时间型等。数据类型很重要，因为它决定了如何存储和操作数据。在SQL中，数据类型是特定于数据库管理系统的，不同的RDBMS可能支持不同的数据类型。

HiveQL中的数据类型也包括整型、浮点型、字符型、日期/时间型。但是，与SQL不同的是，HiveQL有一些特定的数据类型，比如数组、结构体和映射等，这些数据类型在SQL中是不存在的。

下面是SQL和HiveQL支持的一些常见数据类型：

SQL数据类型

• INT
• FLOAT
• CHAR
• VARCHAR
• DATE
• TIME
• TIMESTAMP

HiveQL数据类型

• TINYINT
• SMALLINT
• INT
• BIGINT
• FLOAT
• DOUBLE
• BOOLEAN
• STRING
• BINARY
• TIMESTAMP
• ARRAY
• MAP
• STRUCT

3. 执行引擎

SQL被翻译为关系型数据库系统的本地查询语言。因此，由数据库管理系统使用自己的执行引擎执行SQL查询。

HiveQL被翻译为MapReduce任务或Apache Tez作业，然后在Hadoop分布式计算集群上执行。这意味着HiveQL查询的执行可以很好地扩展到大规模分布式计算环境。

4. 性能

SQL查询是为关系型数据库管理系统优化的，因此当查询在本地机器上执行时，可能会比HiveQL查询更快。

HiveQL查询是为大规模分布式计算环境设计的。由于分布式计算集群可以水平扩展，因此HiveQL查询可以在大规模数据集上执行，并且可以与Hadoop生态系统的其他工具集成。

5. 语法

SQL和HiveQL有相似的语法，但有一些区别。例如，SQL中使用分号(;)来结束一条语句，而HiveQL则不需要。下面是SQL和HiveQL之间的一些其他差异：

SQL

-- 查询语句
SELECT column1, column2, ...
FROM table
WHERE condition;

-- 插入语句
INSERT INTO table (column1, column2, ...)
VALUES (value1, value2, ...);

-- 更新语句
UPDATE table
SET column = value
WHERE condition;

-- 删除语句
DELETE FROM table
WHERE condition;

HiveQL

-- 查询语句
SELECT column1, column2, ...
FROM table
WHERE condition

-- 插入语句
INSERT INTO TABLE table_name
VALUES (value1, value2, ...);

-- 更新语句
UPDATE table
SET column = value
WHERE condition;

-- 删除语句
DELETE FROM table
WHERE condition;

注意，在HiveQL中，没有必要在SELECT语句末尾添加分号，而在INSERT INTO语句中必须包含TABLE关键字。

6. 总结

SQL和HiveQL都是用于数据查询的编程语言，但它们的设计目的不同。SQL是为关系型数据库管理系统(RDBMS)设计的，而HiveQL是为大规模分布式计算环境设计的。此外，SQL和HiveQL的数据类型不同，执行引擎不同，并且语法也有一些区别。程序员应该根据项目需要选择使用SQL或HiveQL。