Apache Doris、TiDB、HBase 和 Hive 是四种流行的数据库技术，它们各自具有独特的特点和用途。在实际应用中，选择哪种技术取决于具体需求和场景。下面将对这四种技术进行简明扼要的比较分析。
- Hive
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了一种类似于 SQL 的查询语言（HQL），可以方便地对存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据进行查询和分析。Hive 将 HQL 转换为 MapReduce 的任务，在 Hadoop 集群上执行。由于 Hive 的查询语言与 SQL 类似，对于熟悉 SQL 的用户来说比较容易上手。但是，Hive 的查询性能相对于其他技术可能稍逊一筹，因为它依赖于 MapReduce 框架，而该框架的设计初衷并不是为了高效地处理实时数据。 - HBase
HBase 是一个基于 Hadoop 的列式存储数据库，它是 Apache Hadoop 生态系统中的一部分。HBase 提供了高可靠性、高性能的随机读/写访问能力，适用于大规模数据的存储和实时分析。HBase 的数据模型类似于传统的关系型数据库，但它不支持 SQL 查询语言。相反，HBase 通过 API 或 HBase Shell 进行访问，支持数据的增、删、改、查操作。由于 HBase 是列式存储，它非常适合于对某一列或几列进行快速的聚合计算和过滤查询。然而，HBase 不支持数据表之间的外键约束和连接查询，这在一定程度上限制了其应用场景。 - TiDB
TiDB 是一个开源的分布式关系型数据库，旨在提供高性能、可扩展、兼容 MySQL 协议的解决方案。它采用分布式架构设计，能够处理大规模数据并保证高可用性。TiDB 支持事务和行级隔离，支持复杂的 SQL 查询和实时分析功能。与传统的关系型数据库相比，TiDB 在扩展性和性能方面具有优势，而且可以水平扩展以满足不断增长的数据需求。然而，TiDB 的缺点是相对于其他一些技术可能更复杂一些，需要更多的配置和维护工作。 - Apache Doris
Apache Doris 是一个 MPP（Massively Parallel Processing）架构的分析型数据库，旨在提供高性能、低延迟的查询响应能力。它采用分布式架构设计，能够处理大规模数据并支持实时分析功能。Apache Doris 支持标准 SQL 查询语言，提供了多维分析、时间序列分析等高级分析功能。此外，Apache Doris 还具有高可用性和可扩展性，可以轻松地扩展到数千个节点以满足大规模数据处理需求。然而，相对于其他一些技术，Apache Doris 可能需要更多的资源投入，包括硬件和软件方面的成本。
综上所述，Hive、HBase、TiDB 和 Apache Doris 各自具有独特的特点和用途。选择哪种技术取决于具体需求和场景。对于需要大规模数据存储和分析的应用程序，Hive 可能是一个不错的选择；对于需要高性能随机读/写访问能力且不支持 SQL 查询的应用程序，HBase 可能更合适；对于需要高性能、可扩展且兼容 MySQL 的关系型数据库应用程序，TiDB 是个不错的选择；对于需要高性能、低延迟查询响应能力的分析型数据库应用程序，Apache Doris 可能更适合。