1.更新，事务，索引，不支持，是全表扫描，但它支持通过partition和bucket来进行快速查询
2.创建表的字段类型和java类型是对应的。区别在于它有tinyint代替char，只有0.10.0之后才支持日期类型，并新增了binary数据类型，提供转换为字符串类型的函数。
3.查询语句中，不支持having，可写嵌套的select来解决；group by后只能是表的定义列名，不能像mysql那样可以为查询语句为逻辑处理结果声明的别名，但可为逻辑处理过程语句
4.内置函数查看命令（show functions;desc function 函数名）
5.hive中分托管表和外部表，不同的主要是在drop时，托管表，从hive中删除元数据和表数据；外部表，只能删除元数据；
6.hive中加载表数据时，不审查加载的数据是否符合表的声明模式，只在查询的时候，用返回null来标识是否符合表的声明模式
如果你想查询将这些数据查出来，可以使用 select * from tableName where colsName is null
7.hive中通过对表进行分区（包含分桶）来提搞对某个特定日期或者某些日期段的数据查询性能。表分区实际为表目录下的目录文件。插入时需指定表分区(静态分区或者动态分区都可以)，因为插入仅仅只是数据文件的移动，不会做特殊处理。
8.hive中插入不支持 insert into 表名 values的形式存在.可以 load data local input '本地文件路径' into table 表名 [partition(分区字段)]或者 insert [overwrite] table 表名 [partition(分区字段)] select ...from 表名
9.hive支持truncate table TABLENAME [partition(name=xxx)]的方式截断数据，但暂时还不支持delete from TABLENAME。用户也可以通过hive>dfs -rmr /user/hive/warehouse/表名来清空该表下的数据，以便保持表元数据信息不丢失；或者通过create table 表名 like 表名，也可以。
10.hive中join关联查询，只能通过from 表1 join 表2 on (等值的关联条件) ,不支持像mysql或者oracle中，可以from 表1，表2 where 表1.列 = 表2.列的形式
11.hive中不支持 in (子查询语句)，比如： in (select id from 表名) .可以通过内连接或者 半连接 from 表1 left semi join 表2 on （表1.列名 = 表2.列名），表2只能在on中出现，不能在select中引用
12.可以通过explain查看hive sql执行计划及解分成后的mapreduce作业数等信息
13.hive中子查询语句只能出现在from子句中，其他地方目前不允许
14.hive中在不需要全局排序的情况下，写排序语句时，最好用distribute by 表名.字段名 sort by 表名.字段名 asc | desc 的形式，尽量不用order by形式（只通过一个reduce来完成所有的排序结果）
distribute by ：用于控制在map端如何拆分数据给reduce端，hive 会根据distribute by 后面的列，根据reduce个数进行数据分发，默认采用hash算法。所以distribute by 一定要多分配reduce进行处理，否则无法看到distribute by的效果。
