Hive 和传统数据库在一些方面有相似之处，但也存在一些重要的区别。下面是 Hive 和数据库进行比较的几个关键点：
- 数据处理规模：Hive 主要用于大规模数据集的处理和分析，而传统数据库通常更适合处理小型到中等规模的数据。Hive 基于分布式计算框架（如MapReduce或Spark），可以处理PB级别的数据，而传统数据库则受限于单节点的存储和计算能力。
- 查询语言：Hive 使用类SQL语言（称为HQL）来查询和操作数据，这使得熟悉SQL的用户可以很容易地上手使用Hive。传统数据库也支持SQL，但可能具有更丰富和复杂的功能和语法。
- 延迟性能：由于 Hive 是基于批处理的模式，它的延迟性能通常较高。对于需要实时响应的交互式查询，传统数据库通常更合适。然而，Hive 在数据预处理、离线分析和大规模数据聚合等场景下表现出色。
- 存储格式：Hive 通常将数据以文件的形式存储在分布式文件系统中，例如HDFS。这意味着数据可以以非结构化或半结构化的方式存储，灵活性较高。传统数据库则更倾向于结构化数据存储，使用表格和行列格式。
- 扩展性：Hive 的架构设计使得它可以轻松扩展到大规模集群中，以处理海量数据。传统数据库通常需要在单个节点上进行垂直扩展，而不是水平扩展。
- 数据更新：由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。 因此， Hive 中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。 而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET修改数据。
综上所述，Hive 和传统数据库在适用场景、查询语言、延迟性能、存储格式和扩展性等方面存在差异。选择使用哪种技术取决于具体的需求和数据规模。