SQL 和 HiveQL 的区别

SQL是关系型数据库管理系统（RDBMS）的标准查询语言，被广泛使用于各种关系型数据库系统中，比如MySQL、Oracle、SQL Server等。而HiveQL是Hadoop生态系统中基于Hadoop的一种数据仓库解决方案，它使用类SQL的语法对Hadoop的HDFS中的结构化数据进行分析和查询。

主要区别

1. 数据存储

SQL面向的是关系型数据库（如Oracle、MySQL等）的数据存储方式，数据存储在由表和相关的行列组成的二维表中。Hive基于Hadoop的分布式文件系统HDFS中存储数据，数据以文本或Parquet等格式存储，不需要遵循关系型数据模型的规范。

2. 查询语法

尽管SQL和HiveQL都是基于SQL的语言，但是HiveQL针对的是大数据的特点进行了一些修改和扩展。

• SQL支持比较严格的数据类型，而HiveQL中的数据类型则更多是宽松的，支持动态类型。
• SQL中支持的函数和操作符与其运行的关系型数据库有关，而HiveQL当中则与Hive执行引擎有关。

3. 执行方式

SQL查询由单个服务器执行，但是HiveQL查询则是由整个Hadoop集群来执行的。HiveQL查询会被翻译为一组Hadoop MapReduce任务，这使得查询可以在分布式环境下高效地处理大数据量。

4. 性能

由于HiveQL查询需要将查询翻译为一组MapReduce任务，因此其性能会受到数据规模和计算资源的影响。但是，在数据量大的情况下，它通常比SQL查询更具有优势。

简单对比

以下是SQL和HiveQL语句之间的简单对比。

-- SQL语句查询表
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1;

-- HiveQL语句查询表
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1;

-- SQL语句创建表
CREATE TABLE my_table (id INT, name VARCHAR(50));

-- HiveQL语句创建表
CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING);

-- SQL语句给表增加字段
ALTER TABLE my_table ADD COLUMN age INT;

-- HiveQL语句给表增加字段
ALTER TABLE my_table ADD COLUMNS (age INT);

-- SQL语句使用聚合函数
SELECT COUNT(*) FROM my_table;

-- HiveQL语句使用聚合函数
SELECT COUNT(1) FROM my_table;

总结

虽然SQL和HiveQL都是基于SQL的语言，但是它们面向的是不同的数据存储方式和分析需求。HiveQL是专门为大数据分析而设计的，通过在Hadoop集群上执行查询，可以让用户快速地对PB级数据进行分析和处理。如果你的数据存储在关系型数据库中，那么SQL可能更适合你的需求。