大家好，关于全面解析：数据库技术对比——MySQL、Hive、PostgreSQL与Oracle很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
Hive
简介
Hive 是基于Hadoop 构建的数据仓库基础设施，起源于Facebook（美国社交服务网络）。它提供了一组可用于执行提取转换加载（ETL）的工具，ETL是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。 Hive 定义了一种简单的类似SQL 的查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL 的用户查询数据。同时，这种语言还允许熟悉MapReduce的开发人员开发自定义的mappers和reducers，以处理内置mappers和reducers无法完成的复杂分析任务。
数据存储
Hive 没有特殊的数据存储格式，也不为数据创建索引。用户可以非常自由地组织Hive中的表。他们只需要在创建表时告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符。 Hive 可以解析数据。
其次，Hive中的所有数据都存储在HDFS中。 Hive 包含以下数据模型：表、外部表、分区和桶。
内部表：
什么是内表？删除表的时候需要和外部表对比才能看到。数据将与表一起删除。
外部表：数据已经存在于HDFS中。外部表只经历一个过程。加载数据和建表同时完成。它不会被移动到数据仓库目录。它仅建立与数据的连接。删除表不会删除数据。
内部表外部表区分：
向外部表导入数据时，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外部表中的数据不是自己管理的！内表不同；删除内表时，Hive会删除属于该表的所有元数据和数据；删除外部表时，Hive仅删除外部表的元数据，而不会删除数据。已删除！
分区表：
在Hive Select查询中，一般会扫描整个表内容，这会消耗大量时间做不必要的工作。分区表是指创建表时指定的分区的分区空间。扫描时只能扫描某个分区的数据。
存储分区表时，将分支设置的分区单独存储数据（分区字段是文件夹的标识）
桶表：
对于每个表（table）或分区，Hive可以进一步组织成桶，这意味着它是更细粒度的数据范围划分。
优缺点
优点：
可扩展性：针对超大型数据集设计有计算/扩展能力（MR作为计算引擎，HDFS作为存储系统） 可扩展性：Hive支持用户自定义功能，用户可以根据自己的需求实现自己的功能容错性：容错性好如果节点出现问题，SQL仍然可以完成执行。缺点：
Hive的效率比较低，Hive调优困难，粒度粗。
Postgresql
简介
PostgreSQL 是由加州大学伯克利分校计算机科学系开发的基于POSTGRES 的对象关系数据库管理系统。现在它已更名为PostgreSQL，版本4.2。 （ORDBMS）。 PostgreSQL 支持大多数SQL 标准，并提供许多其他现代功能： 复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、MVCC。
PostgreSQL 是一个功能强大的开源对象关系数据库管理系统（ORDBMS）。用于安全存储数据；支持最佳实践并允许在处理请求时检索它们。
PostgreSQL(也称为Post-gress-Q-L)由PostgreSQL全球开发集团(全球志愿者团队)开发。 它不受任何公司或其他私人实体控制。 它是开源的，其源代码是免费提供的。
PostgreSQL是跨平台的，可以运行在Linux、OS X、Microsoft Windows等多种操作系统上。
连接管理系统接受外部操作向系统发出的请求，对操作请求进行预处理和分发，起到系统逻辑控制的作用；
编译执行系统由查询编译器和查询执行器组成，完成对数据库中操作请求的分析、处理和转换，最终实现对物理存储介质中数据的操作；
存储管理系统由索引管理器、内存管理器和外部内存管理器组成。负责存储和管理物理数据，为编译查询系统提供支持；
事务系统由事务管理器、日志管理器、并发控制和锁管理器组成。日志管理器和事务管理器完成对操作请求的事务一致性支持。锁管理器和并发控制为数据的并发访问提供一致性。性支持；
系统表是PostgreSQL数据库的元信息管理中心，包括数据库对象信息和数据库管理控制信息。系统表管理元数据信息，将PostgreSQL数据库的各个模块有机地连接起来，形成高效的数据管理系统。
主要特点
从技术角度来看，PostgreSQL采用了比较经典的C/S（客户端/服务器）结构，即一个客户端对应一个服务器端守护进程。该守护进程分析来自客户端的查询请求。生成规划树，进行数据检索，最后格式化结果返回给客户端。还需要指出的是，PostgreSQL对接口的支持也非常丰富，支持几乎所有类型的数据库客户端接口。这也可以说是PostgreSQL的一大优势。
典型应用场景
企业数据库
比如ERP、交易系统、财务系统，涉及到资金、客户等信息。数据不能丢失，业务逻辑复杂。选择PostgreSQL作为底层数据存储可以帮助您在数据一致性的前提下提供高可用性。其次，它可以用简单的编程来实现复杂的业务逻辑。
LBS 的应用
大型游戏、O2O等应用需要支持世界地图、附近商户、两点之间的距离等。PostGIS增加了对地理对象的支持，让您无需复杂的编码即可在SQL中运行位置查询，帮助您更多精准轻松理顺逻辑，更便捷地实现LBS，提高用户粘性。
数据仓库和大数据
PostgreSQL拥有更多的数据类型和强大的计算能力，可以帮助您更轻松地构建数据库仓库或大数据分析平台，为业务运营加分。
建立网站或应用程序
PostgreSQL良好的性能和强大的功能可以有效提高网站性能，降低开发难度。
优缺点
优点：
稳定性极强，Innodb等引擎在抵御崩溃、断电等灾难场景的能力上有了长足的进步。 PG性能高、速度快。任何系统都有其性能极限。在高并发读写、负载逼近极限的情况下，PG的性能指标仍能保持双曲甚至对数曲线，达到峰值后就不再下降。缺点：
pg 的分布式集群。 bug较多，使用pg时需要小心的数据库扩展问题：扩展需要很长时间
常用函数
MySql
简介
MySQL是瑞典MySQL AB公司开发的关系型数据库管理系统，目前属于一家甲骨文公司。 MySQL 是最流行的关系数据库管理系统。在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS（关系数据库管理系统）应用软件之一。
MySQL到底能支持多大的数据量？
MySQL 3.22 限制的表大小为4GB。由于MySQL 3.23中使用了MyISAM存储引擎，最大表大小增加到65536TB（2567 1字节）。由于允许的表大小较大，MySQL 数据库的最大有效表大小通常由操作系统对文件大小的限制决定，而不是由MySQL 内部限制决定。事实上，MySQL能够承受的数据量主要与数据表的结构有关，并不是一个固定值。如果表的结构比较简单，那么它能够承受的数据量相对来说比结构复杂的要大一些。
优缺点
优点：访问速度快
缺点：存储的数据量有限
常用函数
Oracle
简介
Oracle 数据库，也称为Oracle RDBMS，简称Oracle。它是Oracle公司的一个关系数据库管理系统。是数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说，Oracle数据库系统是目前国际上流行的关系数据库管理系统。该系统便携性好、使用方便、功能强大。适用于各种大、中、小型、微机环境。是一种效率高、可靠性好、适应高吞吐量的数据库解决方案。
全球几乎所有行业都在应用Oracle技术，《财富》排名前100的公司中有98家使用Oracle技术。 Oracle 是第一家在其整个产品线（数据库、业务应用程序以及应用程序开发和决策支持工具）中开发和部署100% 基于互联网的企业软件的公司。甲骨文是全球领先的信息管理软件提供商，也是全球第二大独立软件公司。
PostgreSQL PK MySQL
1、PostgreSQL相对于MySQL的优势
SQL的标准实现比MySQL更好，功能实现更严谨；
b.对表连接的支持比较完善，优化器功能比较完善，支持多种索引类型，复杂查询能力强；
c.PG的主表存储在堆表中，而MySQL使用索引组织表，可以支持比MySQL更大的数据量。
d.PG的主从复制都是物理复制。与MySQL基于binlog的逻辑复制相比，数据一致性更可靠，复制性能更高，对主机性能影响更小。
2、MySQL相对于PG的优势：
MySQL 使用索引来组织表。这种存储方式非常适合基于主键匹配的查询和删除操作，但对表结构设计有限制；
b. MySQL的优化器比较简单，系统表、运算符、数据类型的实现都非常精简，非常适合简单的查询操作；
c. MySQL分区表的实现优于PG基于继承表的分区实现，主要体现在分区数量达到数千或数万时处理性能差异较大。
总体来说，开源数据库还不是很完善，商业数据库Oracle无论是架构还是功能上还是完善得多。从应用场景来看，PG更适合严格的企业应用场景（如金融、电信、ERP、CRM），而MySQL更适合业务逻辑相对简单、数据可靠性要求不高的互联网场景（如Google、脸书、阿里巴巴）。
MySql、Hive、Postgresql对比
Sql调优
1.不要在任何地方使用select * from t，用特定字段列表替换“*”，并且不返回任何未使用的字段
2.考虑使用“临时表”来临时存储中间结果。将临时结果暂时存储在临时表中，后续查询将在tempdb中。这样可以避免程序中多次扫描主表。
3. 小表连接大表
4、谨慎使用Count(Distinct)去除重复统计。一般情况下，COUNT DISTINCT 应先替换为GROUP BY，然后再替换为COUNT。
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OK，关于全面解析：数据库技术对比——MySQL、Hive、PostgreSQL与Oracle和的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
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用户评论
选哪个数据库真的看实际需求啊，像我做网站用的MYSQL足够了。
有19位网友表示赞同！
Hive主要是数据仓库吧，大规模的分析型工作比较好使。
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PG数据安全跟可扩展性比较强，企业级项目不错用。
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Oracle那是老大哥级别了，性能稳定可靠，不过贵啊。。。
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不同数据库各有优缺点，需要认真比对一下自己的场景再决定。
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学习每个数据库都有不同的难度，这个成本也是需要注意的。
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听说MySQL的性能在高并发下还是比较有瓶颈，PG怎么样？
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数据仓库这种东西确实很复杂，Hive是不是需要专门学习一些技巧？
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Oracle感觉有点儿古老了现在，年轻人会不会用它呢？
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数据库选择真是个头疼的问题啊，不知道怎么下手比较好。
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看大家的讨论，好像PG比较适合数据安全性强的地方。
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如果要做实时更新的数据应用，哪种数据库比较好呢？
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Hive这种数据仓库型数据库是不是需要很强大的硬件支持？
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Oracle那价格吓人，中小企业可能用上不了吧。
有13位网友表示赞同！
MySQL是比较通用的，学习起来相对容易一些吧。
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我更偏向使用开源的数据库种类，像MySQL和PG。
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这篇文章很有帮助，让我对几种常见数据库有了初步了解。
有15位网友表示赞同！
数据库存储能力、查询速度这些指标都应该考虑进去啊。
有11位网友表示赞同！
希望以后有更多关于不同数据库对比的文章分享出来。
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