介紹

Hive 是一個構建在 Hadoop 上的數據倉庫，它通過使用類 SQL 的 HiveQL 語言將結構化數據映射到 Hadoop 的分布式文件系統中。然而，使用 Hive 將數據存在 MySQL 中也存在許多缺點，下面將詳細介紹。

處理復雜查詢性能差

相比較于 MySQL，Hive 需要花費更多的時間完成查詢操作。對于一些簡單查詢，處理速度并不會出現很大問題，但是如果查詢操作過于復雜，處理速度會大幅下降。在處理大量數據時，這個問題可能會更加嚴重。

寫操作速度慢

由于 Hive 是基于 Hadoop 的分布式文件系統構建的，在寫入數據時，需要將數據寫入 Hadoop 分布式文件系統，然后再通過延遲的方式將數據寫入 MySQL 中。這個過程非常耗時，因此在寫操作上 Hive 的速度遠不如 MySQL。

缺乏復雜事務處理功能

Hive 并不支持復雜的事務處理功能，這使得它在數據一致性和準確性方面存在問題。如果您使用的數據需要具備強一致性和不能承受數據丟失的需求，就不建議使用 Hive 將數據存儲至 MySQL。

需要掌握 Hadoop 知識

如果您想要通過 Hive 將數據存儲至 MySQL，那么您需要掌握一些 Hadoop 的基本知識，比如 HDFS 的基本操作、MapReduce 框架的使用等等。這些知識的學習成本比較高，因此如果您希望使用更加簡單易用的數據存儲方式，可能不太適合使用 Hive。

結論

Hive 將數據存儲至 MySQL 中雖然有一些缺點，但是它在處理大型數據以及支持數據分析方面還是非常優秀的。如果您在對查詢性能的要求不是特別高、需要處理大規模數據、希望具有分析能力并且愿意掌握 Hadoop 相關知識的話，使用 Hive 將數據存儲至 MySQL 仍然是一種很好的選擇。