1. 数据库类型与架构

在探讨Hive和MySQL的不一样之前，先说说需要了解它们的数据库类型和架构。

MySQL是一个关系型数据库管理系统，基于表格结构，采用行存储方式。它支持标准的SQL语言，适合处理细小到中等规模的数据，具有飞迅速查询和事务处理能力。

Hive则是一个基于Hadoop的分布式数据仓库系统，旨在处理巨大规模数据。它通过Hadoop的HDFS存储数据，并利用Hadoop的MapReduce或Apache Tez进行数据处理和琢磨。Hive支持批量数据处理，特别适合PB级别的数据。

2. 数据存储与处理方式

MySQL用行存储方式，将数据存储在本地文件系统或云存储中。它的查询性能较高大，特别是在处理中细小规模数据时。

比一比的话， Hive用HDFS来存储数据，这种分布式文件系统允许Hive处理PB级别的数据。Hive的查询语言是HiveQL，与SQL差不许多，但不适合实时查询，更适合批量数据处理。

3. 查询语言与性能

Hive用的是HiveQL 这是一种类似SQL的查询语言，但不支持事务和实时查询。Hive的查询通常需要较长远时候施行，基本上原因是它依赖于MapReduce或Apache Tez进行分布式计算。

MySQL用标准的SQL语言， 给了丰有钱的查询能力，包括JOIN操作、事务控制等。MySQL的查询性能较高大，特别是对于中细小规模数据。

4. 数据一致性与事务支持

MySQL给了有力巨大的事务支持， 支持ACID属性，确保数据的一致性和可靠性。它适用于需要高大一致性要求的应用。

而Hive由于其基于Hadoop的架构，不支持老一套意义上的事务。Hive的设计目标是优化巨大数据查询的吞吐量和 性，而非实时数据的一致性和事务处理。

5. 性与可伸缩性

MySQL的 性相对较没劲， 尽管能通过主从复制、分库分表等手艺进行 ，但在面对PB级别的数据时其 性能不如Hive。

Hive依赖于Hadoop框架， 具有分布式计算和存储能力，能通过许多些节点来 集群规模，非常适合巨大数据周围。

6. 用场景

Hive适用于巨大数据琢磨、 数据仓库、ETL作业等场景，特别是在处理巨大规模数据时表现出色。

MySQL更适用于需要高大并发、 矮小延迟的应用场景，如在线交容易系统、电商平台、内容管理系统等。

7. 本钱与维护

Hive的 性非常有力， 依赖于Hadoop框架，能处理PB级数据集，且查询性能因为集群的 而提升。

MySQL的部署和维护相对轻巧松，但运维本钱兴许因为数据量的许多些而搞优良。

结论

选择Hive或MySQL作为数据库解决方案，需要根据业务需求和场景来决定。Hive适用于巨大规模数据处理和琢磨，而MySQL适合中细小型应用和需要高大并发、矮小延迟的场景。

了解两者的不一样，有助于开发者在不同的业务需求下选择最合适的数据库解决方案。