Hive是为了数据仓库设计的1存储位置Hive在Hadoop上Mysql将数据存储在设备或本地系统中2数据更新Hive不支持数据的改写和添加，是在加载的时候就已经确定好了数据库可以CRUD3索引Hive无索引，每次扫描所有数据，底层是MR，并行计算，适用于大数据量MySQL有索引，适合在线查询数据4。

and 来查询当然了，也可以使用in的方式来进行查询，这种方式经常用在多表关联的情况下，使用其他表查询的id集合来进行查询但是使用这种in查询方式的时候要注意的是，某些MySQL版本并不支持在in子句中使用limit子句参考 sql优化之大数据量分页查询mysql yanggb 博客园 cnblogscom。

二优化数据库 对于一个大数据量的数据库，优化是必不可少的以下是一些优化技巧1建立索引 建立索引可以加快查询速度，但是要注意不能建立过多的索引，否则会降低插入和更新操作的效率2合理使用缓存 MySQL提供了多种类型的缓存，例如缓存查询结果缓存MySQL数据等合理使用缓存可以大大提高查询。

在处理大数据量数据时，若需插入不重复的值，如何提高效率解决方案多种多样，但不同场景适用不同策略当数据量较小，操作较为简单然而，面对大量数据，此问题则需更精细的处理首先，可尝试使用 `INSERT IGNORE INTO` 方法此方法在数据库已存在数据的情况下会忽略重复插入，仅在无数据时执行插入。