rdbms是寫模式
hive是讀模式
我們傳統的關係型資料庫rdbms是寫模式。在rdbms裡，我們對錶進行資料操作時候，rdbms會用資料庫的第一第二第三正規化去檢查資料的規範性，如果不符合規範，資料庫就拒絕資料的載入和操作。這個驗證過程消耗資源，在資料量大的時候，會影響效率。因為日常的關係型資料庫處理的資料不是很多，效率慢點沒關係。
大資料在對資料的載入的時候不進行校驗，如果校驗將降低效率，導致訊息阻塞，影響資料庫的讀取效率。
關係型資料庫rdbms主要處理的是結構化的資料，對資料來源本身就有很好的規範，載入結構化有規範的資料時候，可以進行校驗。而hadoop等的大資料平台儲存的資料來源有些是結構化的，有些不是結構化的，無規律的，沒聯絡的資料。無法進行校驗，檢測。如果檢測，將導致大量不符合第一第二第三正規化的資料不能儲存。
所以，hive這種讀的模式，載入資料很快，減少延遲。而在資料具體使用的時候，再去處理，極高地提高了效率。如果補資料不符合建表規範，比如：表字段是int型別，而匯入的是string型別，則hive會儲存為null。
hive不支援對行的操作，只支援對資料的覆蓋和追加操作。
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