mysql和hive建表的区别？
1.查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；
2.数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；
3.数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；
4.数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新；
5.索引：hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，也造成了hive查询数据速度很慢的原因，而mysql有索引；
6.延迟性：hive延迟性高，原因就是上边一点所说的，而mysql延迟性低；
7.数据规模：hive存储的数据量超级大，而mysql只是存储一些少量的业务数据；
8.底层执行原理：hive底层是用的mapreduce，而mysql是excutor执行器；
mybatis连接hive数据库和mysql区别？
MyBatis可以用于连接不同类型的数据库，包括Hive数据库和MySQL数据库。以下是MyBatis连接Hive数据库和MySQL数据库的一些区别：
1. 数据库驱动和连接方式：
- Hive数据库：Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库，使用Hive JDBC驱动来连接和操作。连接方式通常是通过配置Hive连接URL、用户名和密码进行连接。
- MySQL数据库：MySQL使用MySQL JDBC驱动来连接和操作。连接方式通常是通过配置MySQL连接URL、用户名和密码进行连接。
2. SQL语法和功能：
- Hive数据库：Hive使用类SQL语法，可以执行类似SQL的查询和分析，但它是基于Hadoop的批处理数据处理工具，适用于大规模数据处理和分析。
- MySQL数据库：MySQL是关系型数据库管理系统（RDBMS），支持标准SQL语法和功能，适用于小到中等规模的数据管理和查询操作。
3. 数据处理能力：
- Hive数据库：Hive适用于大规模数据处理，支持分布式计算和数据存储，能够处理PB级别的数据。但它在数据处理速度上可能相对较慢，因为它是基于批处理的。
- MySQL数据库：MySQL适用于小到中等规模的数据管理和查询操作，速度相对较快，尤其在单机或小型数据库环境下。
4. 数据存储格式：
- Hive数据库：Hive使用基于Hadoop的HDFS（分布式文件系统）来存储数据，支持多种数据存储格式，如文本、Parquet、ORC等，适合大规模数据存储和分析。
- MySQL数据库：MySQL使用关系型数据库的表结构来存储数据，支持事务处理和索引等特性，适合小到中等规模的数据存储和查询。
需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库和连接方式。如果需要进行大规模的分布式数据处理和分析，Hive可能更适合；如果需要较小规模的数据管理和查询，MySQL可能更适合。使用MyBatis连接Hive数据库和MySQL数据库的步骤和配置也会有所不同，具体的操作和配置可以参考MyBatis和相关数据库的文档和示例。