在Hive中，数据存储结构主要包括数据库(Database)、表(Table)和分区(Partition)。这些组件用于组织和管理存储在Hive中的数据。

　　1.数据库(Database)：数据库是Hive中最顶层的逻辑容器，用于组织和管理一组相关的表。一个Hive实例可以包含多个数据库，每个数据库可以包含多个表。数据库在逻辑上用于将不同类型或不同领域的数据进行隔离和组织。

　　2.表(Table)：表是Hive中存储数据的基本单元。表由一组行和列组成，类似于关系型数据库中的表。每个表都有一个定义其结构的模式，包括列名、数据类型和约束等信息。Hive支持内部表(Managed Table)和外部表(External Table)。内部表的数据存储在Hive的默认位置(通常是HDFS)，而外部表的数据可以存储在任意位置，Hive仅管理其元数据。

　　3.分区(Partition)：分区是表的逻辑划分方式，允许将表的数据按照指定的列值进行划分和组织。分区可以基于日期、地理位置、类别等列的值进行定义。通过对数据进行分区，可以提高查询性能，仅处理满足特定分区条件的数据。

　　除了上述存储结构外，Hive还支持桶(Bucketing)的概念。桶是表的进一步划分方式，通过将数据分为固定数量的桶(Bucket)，可以更加精确地控制数据的划分和查询。桶主要用于在具有相同分区键的数据集中进行数据随机抽样和等值连接等操作。

　　综上所述，Hive的存储结构包括数据库、表和分区。这些组件帮助开发人员在Hive中组织和管理数据，并提供方便的查询和分析能力。