首先我假设题主问的是正统的MPP数据库对比SQL On Hadoop。

因为一些SQL On Hadoop系统例如Impala也被称为MPP架构。那么对比两边其实是诸如Vertica，阿里ADS，GreenPlum，Redshift vs Impala，Hive以及SparkSQL，Presto等。这两者很大程度上的差异其实在于，对存储的控制。对于Hadoop而言，数据最常见的存在形式是数据湖，也就是数据本身未经很多整理，数据倾向于读取的时候再解析，而且多个系统处理不同的workload一起共享同一套数据湖。例如你可以用Spark，MR以及Impala读取Hive的数据，甚至直接读取HDFS上的Parquet，ORC文件。这份数据可以用来做BI数仓也可以用来做ML模型训练等等。而MPP数据库则相反，MPP为了速度，需要将数据导入做一定处理，整理成优化的格式以便加速。这样做的后果就是，它们的存储类似一个黑盒，数据进去之后很难被别的系统直接读取。当然Vertica之类的系统也有SQL On Hadoop的运行模式，但是速度会有所下降，看过Vertica的Benchmark，对比Impala在Hadoop模式下，并不是有多大的优势，甚至有部分查询更慢。这部分性能损失，就是抛开黑盒存储所带来的差异。另外SQL On Hadoop产品和MPP数据库的很多差异，其实是工程上成熟度的差异。例如CBO这样的优化，可能在数据库领域已经非常常见，但是对SQL On Hadoop还可以说是个新鲜玩意，至少2016-08-30为止，SparkSQL和Presto还没有CBO。而列存的引入也是近些年的事情，相对Vertica应该是从诞生就使用了列存。这些差异很可能会很快被补上。而底层存储部分，随着Parquet ORC这样相对复杂，借用了不少传统数据库领域经验的格式不断优化，也许今后SQL On Hadoop会和MPP数据库越来越近似。