问题描述
有用户对于Apache Hive提供的SQL-like查询接口产生了兴趣。他想知道HiveQL（Hive Query Language）与其他关系型SQL查询语言（如MySQL）相比，主要有哪些限制性差异。
解决方案
请注意以下操作可能涉及版本差异，以及HiveQL与传统SQL的区别。
HiveQL的限制
HiveQL是基于SQL的，但并没有严格遵循完整的SQL-92标准。以下是HiveQL在与传统SQL相比的一些主要限制：
不完全遵循SQL-92标准： 虽然HiveQL基于SQL，但并不是严格遵循SQL-92标准。在HiveQL中，有一些扩展，如多表插入和创建表时选择语句，这些在传统SQL中并不常见。
索引支持有限： HiveQL对于索引的支持较为有限。与传统SQL数据库相比，HiveQL的索引支持要简单得多。
事务支持有限： HiveQL在事务支持方面存在一些限制。在较早的版本中，HiveQL不支持事务。虽然在0.14版本中加入了对插入、更新和删除操作的事务支持，但与传统的关系型数据库相比，HiveQL的事务性功能仍然不够成熟。
子查询支持有限： HiveQL对于子查询的支持也比较有限。与传统SQL相比，HiveQL中可以执行的子查询的类型和复杂度受到一些限制。
材料化视图不支持： HiveQL不支持材料化视图。材料化视图是传统SQL中常见的一个功能，可以大幅提升某些查询的性能。
编译与执行方式： HiveQL语句会被编译成一个有向无环图（DAG），然后通过MapReduce、Tez或Spark作业提交给Hadoop进行执行。这与传统SQL数据库直接执行SQL查询的方式不同。
在最近的版本中，HiveQL添加了一些对ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）语义的支持，但相对于传统的关系型数据库，支持还不够成熟。
Hortonworks公司发布了一个将SQL转换为HiveQL的速查表，可以用来了解HiveQL与传统SQL之间的差异。需要注意的是，该速查表可能有些过时，因为它是基于较旧版本的Hive。
综上所述，虽然HiveQL在大数据环境中具有优势，但在某些方面与传统的关系型SQL查询语言相比仍存在一些限制。在选择使用HiveQL还是传统SQL时，需要根据具体的需求和场景进行权衡和选择。