Hive数据库和Mysql作为两种不同的数据库是有许多不同点的，下面我们来逐一分析：
1. 应用场景不同
Hive通常被用于数据仓库和大数据分析，它十分适合批量处理。相比之下，Mysql则更适合用于事务处理，如电商交易。
2. 存储方式不同
Hive使用的是Hadoop HDFS的分布式文件系统，数据存放在HDFS上。而Mysql则存放在单机上，使用磁盘存储数据。
3. 处理方式不同
Hive的运算是基于MapReduce框架的，且是离线处理。在数据处理时，需要将数据导入到Hive中，再通过MapReduce对数据进行处理分析。Mysql则是在线处理，在事务提交后立即进行数据处理。
4. 扩展性不同
Hive可以通过添加更多的节点或者增加存储硬件进行水平扩扩展，从而容易地处理大量数据。Mysql的扩展比较困难，需要更新硬件或者添加更多的CPU。
5. SQL语言不同
Hive的SQL语言有点类似于Mysql，不过Hive的SQL支持的函数和命令比Mysql多，且更适合数据分析。（比如支持窗口函数、自定义函数等）。Mysql的SQL主要是面向事务处理，不过也可以支持OLAP分析。
总体来说，Hive相比Mysql更适合对大数据进行离线处理和批量分析，而Mysql则主要用于事务处理和在线数据需求。当然，两者也是可以结合使用的，例如使用Hive进行数据预处理后将结果导入到Mysql中进行事务处理和在线查询。
