hive里面两种sql写法的区别

Hive中的两种SQL写法是：标准SQL写法和HQL写法。两者的区别有：1、支持的数据类型不同；2、语法不同；3、使用的函数和操作符不同。标准SQL基于严格的ANSI SQL标准，语法结构严谨，适用于处理结构化数据。HQL更加灵活，可以处理半结构化和非结构化数据。标准SQL主要用于传统的关系数据库管理系统。HQL是为Hive设计的查询语言，用于处理存储在Hadoop上的大数据。

1、支持的数据类型不同

标准SQL：标准SQL支持多种数据类型，如INTEGER、CHAR、VARCHAR、DECIMAL等，适合处理结构化数据。

HQL：HQL（Hive Query Language）支持更丰富的数据类型，如STRUCT、MAP和ARRAY，这些数据类型方便处理半结构化和非结构化数据。

2、语法不同

标准SQL：标准SQL的语法严格遵循ANSI SQL标准，包括对数据库操作的DML（数据操纵语言）和DDL（数据定义语言）。

HQL：HQL的语法相对较为宽松，比如在SELECT语句后面可以直接写FROM，而标准SQL必须先写出字段名。此外，HQL还提供了对HDFS的操作，比如LOAD DATA等。

3、使用的函数和操作符不同

标准SQL：标准SQL有一套预定义的函数和操作符，如COUNT、SUM、AVG等。

HQL：HQL除了支持标准SQL的函数和操作符外，还提供了一些专门针对Hive的函数和操作符，如COLLECT_SET、COLLECT_LIST等。

以下为标准SQL和HQL的详细比较：

标准SQL基于严格的ANSI SQL标准，其语法结构严谨，适用于处理结构化数据。

HQL更加灵活，可以处理半结构化和非结构化数据，支持更丰富的数据类型和函数。

标准SQL主要用于传统的关系数据库管理系统，如MySQL、Oracle等。

HQL是为Hive设计的查询语言，用于处理存储在Hadoop上的大数据。

在Hive中使用SQL时，应根据实际的数据类型和处理需求，选择合适的SQL写法。同时，由于Hive是运行在Hadoop之上的，因此在性能方面不如传统的关系数据库管理系统。在处理大数据时，应优先考虑使用HQL。

延伸阅读：

Hive的概念

Apache Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。Hive提供了一种类SQL的查询语言（HQL），用于查询存储在Hadoop中的数据。

SQL的概念

SQL（结构化查询语言）是一种用于管理关系数据库的标准化语言，用于执行查询、更新、插入和删除数据等操作。