Hive數據庫和Mysql作為兩種不同的數據庫是有許多不同點的，下面我們來逐一分析：

1. 應用場景不同

Hive通常被用于數據倉庫和大數據分析，它十分適合批量處理。相比之下，Mysql則更適合用于事務處理，如電商交易。

2. 存儲方式不同

Hive使用的是Hadoop HDFS的分布式文件系統，數據存放在HDFS上。而Mysql則存放在單機上，使用磁盤存儲數據。

3. 處理方式不同

Hive的運算是基于MapReduce框架的，且是離線處理。在數據處理時，需要將數據導入到Hive中，再通過MapReduce對數據進行處理分析。Mysql則是在線處理，在事務提交后立即進行數據處理。

4. 擴展性不同

Hive可以通過添加更多的節點或者增加存儲硬件進行水平擴擴展，從而容易地處理大量數據。Mysql的擴展比較困難，需要更新硬件或者添加更多的CPU。

5. SQL語言不同

Hive的SQL語言有點類似于Mysql，不過Hive的SQL支持的函數和命令比Mysql多，且更適合數據分析。（比如支持窗口函數、自定義函數等）。Mysql的SQL主要是面向事務處理，不過也可以支持OLAP分析。

總體來說，Hive相比Mysql更適合對大數據進行離線處理和批量分析，而Mysql則主要用于事務處理和在線數據需求。當然，兩者也是可以結合使用的，例如使用Hive進行數據預處理后將結果導入到Mysql中進行事務處理和在線查詢。