Hive相对于mysql查询速度慢的主要原因包括：1. 数据存储和处理方式：Hive是基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的数据仓库，而MySQL是关系型数据库管理系统（RDBMS）。Hive将数据存储在HDFS中，需要通过MapReduce来处理和查询数据，而MySQL使用基于索引的查询方式，可以更快地检索数据。2. 数据格式和压缩：Hive默认使用文本格式存储数据，而MySQL使用二进制格式。在查询数据时，文本格式需要进行解析，增加了查询的开销。此外，Hive也支持数据压缩，但压缩和解压缩过程会带来计算开销。3. 查询优化：Hive是一个批处理框架，适用于大规模数据处理和分析。它执行查询时需要进行多个阶段的MapReduce任务，包括数据读取、数据转换和聚合等，每个阶段都需要进行磁盘IO和网络传输，导致查询速度相对较慢。而MySQL使用了更多的查询优化技术，如索引、查询缓存和预编译等，可以更快地执行查询操作。4. 数据规模和并行性：由于Hive适用于处理大规模数据集，它通常在大型集群上运行，可以在多个计算节点上并行处理数据。但对于小规模数据集和单个计算节点上的查询，Hive的查询性能可能会受到限制。总的来说，Hive的设计目标是为了处理大规模数据集的分布式计算，而MySQL则更适用于小规模数据集和在线事务处理。因此，在查询速度方面，MySQL通常会比Hive更快。
第一，可能是你查询的数据量太大，所以导致访问服务器繁忙，你可以把数据按照日期分期分成多段来跑，这样可以缓解一部分服务器压力。
第二，可以申请直接访问根服务器，通过创建分桶表，把数据临时储存在临时表，供你一个人用。
MySQL insert 操作的速度取决于多个因素，包括但不限于表结构、索引、服务器硬件性能、网络带宽等等。
在一些限制硬件性能的情况下，Insert 操作可能会变得较慢，这时可以考虑优化表结构和索引，或者使用批量插入方式进行操作。总的来说，MySQL Insert 操作并不一定慢，需要根据具体情况进行评估和优化。
1、使用用索引 注意有些情况下不能够使用索引来提高Order By语句的查询性能。
这里需要注意的是，并不是任何情况下都能够通过使用索引来提高Order Byz子句的查询效率。
如对不同的关键字使用这个语句、混合使用asc模式和DESC模式、用于查询条件的