传统上，数据仓库一直是结构化数据和商业智能的首选解决方案。然而，随着大数据、人工智能和机器学习的兴起，一种新的架构——数主要区别解析据湖屋——应运而生，它结合了数据仓库和数据湖的优势。
在本指南中，我们将探讨：
什么是数据仓库和数据湖，以及它们有何不同。
每种架构的主要特性、优势和挑战。
现实世界的用例可能其中一种比另一种更可取。
何时使用能够充分利用两全其美优势的混合方法。
让我们开始吧！
什么是数据仓库？
数据仓库是一种集中式系统，用于存储、组织和分析商业智能 (BI)、报告和分析数据。它集成来自多个来源的结构化数据，并遵循高度组织化的架构，确保一致性和可靠性。数据仓库在帮助企业高效地做出数据驱动的决策方面发挥着核心作用。
特征
写入时模式：数据在加载之前进行转换和结构化，遵循预定义的模式以优化查询。
高性能：针对复杂查询进行了优化，允许快速聚合、连接和分析。
ACID 合规性：确保关键任务应用程序的数据可靠、一致且准确。
历史数据管理：存储多年的数据以供趋势分析、预测和合规性使用。
数据集成：将来自多个来源（ERP、CRM、交易数据库）的数据合并到统一的存储库中。
安全和治理：为企业安全提供基于角色的访问控制 (RBAC)、数据加密和合规性功能。
使用案例
财务报告和法规合规性：确保满足 SOX 、HIPAA 和GDPR等监管要求的准确、可审计记录。
商业智能仪表板：为数据驱动的决策提供实时和历史 BI 仪表板支持。
运营报告：支持日常业务运营的预定义、结构化查询。
客户分析：使用结构化数据集实现客户细分、行为分析和客户流失预测。
供应链和物流：通过历史趋势优化库存管理、需求预测和运营效率。
工具示例
Snowflake：以可扩展性和易用性而闻名的云原生数据仓库。
Amazon Redshift：AWS 的数据主要区别解析仓库服务提供快速查询性能和与其他 AWS 工具的集成。
Google BigQuery：专为分析而设计的无服务器、高度可扩展的数据仓库。
什么是数据湖屋？
数据湖屋是一种现代数据架构，它将数据湖的可扩展性和灵活性与数据仓库的结构化性能和可靠性相结合。它允许组织在单个系统中存储、管理和分析结构化、半结构化和非结构化数据。
特征
读取时模式和写入时模式：支持原始数据提取以实现灵活性，并支持用于传统分析的结构化数据集。
多样化的数据类型：处理结构化（数据库）、半结构化（JSON、XML）和非结构化（图像、视频）数据。
针对现代工作负载进行了优化：专为分析、人工智能、机器学习和流数据提取而构建。
统一存储：将数据湖的可扩展性与数据仓库的性能相结合。
成本效益：通过整合存储和处理来降低运营成本。
内置治理和安全：提供细粒度的访问控制、审计和合规性功能，以确保数据完整性和隐私。
使用案例
大数据分析：存储和处理大量结构化和非结构化数据，以进行大规模分析。
人工智能和机器学习管道：通过灵活的数据提取实现特征工程、模型训练和推理。
实时数据处理：支持欺诈检测、推荐系统和物联网应用的流分析。
企业数据整合：统一操作和分析工作负载，减少数据重复和复杂性。
工具示例
Databricks：一个统一分析平台，以 Delta Lake 为基础实现 Lakehouse 架构而闻名。
Delta Lake：一个开源存储层，为数据湖提供可靠性和性能增强。
Apache Iceberg：一种专为数据湖上的大规模、多模式分析而设计的高性能表格格式。
图片说明：数据架构的演变 该图说明了数据架构从 1980 年代后期的数据仓库到 2011 年的数据湖，最后到 2020 年的 Lakehouse 的演变。数据仓库：专注于 BI 和报告的结构化数据，使用 ETL 流程将数据从运营和外部来源转换为数据集市。数据湖：扩展到包括实时数据库、机器学习和数据科学的结构化、半结构化和非结构化数据。Lakehouse：结合两者的优势，在统一的存储层上支持所有数据类型的流式分析、BI、机器学习和数据科学。
数据架构从 1980 年代后期的数据仓库演变为 2011 年的数据湖，最后演变为 2020 年的 Lakehouse。图片来源：Databricks。
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数据湖和数据仓库之间的区别
了解数据湖和数据仓库之间的主要区别主要区别解析有助于确定哪种解决方案最适合您的需求。以下是它们核心区别的细分。
支持的数据类型
数据湖可以处理多种数据类型，非常适合各种工作负载。它们支持：
结构化数据：销售 手机号码数据 交易、关系数据库
半结构化数据：JSON 用户配置文件、传感器读数
非结构化数据：物联网日志、图像、音频文件。
数据仓库主要存储结构化和一些半结构化数据，使其更适合财务报告和分析等传统业务流程。
示例：使用数据湖的零售公司可以分析点击流日志、社交媒体数据和交易记录来评估客户情绪。
成本效益
数据湖利用经济高效的云存储（例如 Amazon S3、Azure Data Lake Storage）并支持读取时模式，从而降低 ETL 预处理成本。
由于结构化存储、ETL 处理和专有格式，数据仓库通常更昂贵。
示例：需要低成本存储原始数据和处理后数据的初创公司可能会发现数据湖比数据仓库更实惠。
表现
数据湖屋支持实时和批处理，是大数据分析和机器学习的理想选择。其分布式架构确保高速处理大型数据集。
数据仓库擅长基于 SQL 的查询和事务工作负载，为结构化数据提供快速、一致的性能。
示例：运行实时欺诈检测的金融机构可主要区别解析能会受益于数据湖处理流数据的能力。
与机器学习的集成
数据湖屋与Tens orFlow、PyTorch和 Datab ricks ML 等ML 工具本地集成，允许对大型数据集进行直接模型训练。
数据仓库对ML 的支持有限，并且通 确定哪些平台或方法适合共享哪种信息 常需要将数据导出到外部系统进行分析。
示例：使用 Databricks 的科技公司可以在数据湖内直接开发由人工智能驱动的推荐系统。
可扩展性
数据湖可扩展至PB 级数据，同时支持多引擎处理。
数据仓库对于结构化数据的扩展性很好，但对于大量非结构化数据集却很吃力。
示例：电信提供商可以扩展 Lakehouse 来每天处理数十亿条通话记录，而传统仓库可能难以处理物联网日志。
用户类型
数据湖屋为从事实时分析、机器学习管道和探索性分析的数据科学家、分析师和工程师提供服务。
数据仓库主要满足依赖预处理的结构化数据进行报告和仪表板的业务分析师和高管的需求。
示例：营销团队可能使用数据仓库作为 BI 仪表板，而数据科学团队则倾向于使用数据湖进行预测建模。
数据湖与数据仓库：总结
以下是数据湖与数据仓库的详主要区别解析细比较表，其中包含比之前讨论的更多的技术细节：
结构化、半结构化和非结构化（JSON、图像、视频、物联网日志）
主要为结构化，具有有限主要区 印度手机号码 别解析的半结构化支持（JSON、XML）
存储格式
开放格式（Parquet、ORC、Delta、Iceberg）
专有结构化格式
架构管理
读取模式和写入模式（灵活）
写入时架构（严格）
查询性能
针对批量查询和实时查询进行了优化
针对结构化 SQL 查询进行了优化
处理引擎
由于云对象存储价格低廉且预处理较少，因此成本较低
由于 ETL、结构化存储和专有格式导致成本增加
可扩展性
可轻松扩展以适应不同的工作负载（结构化和非结构化）
对于结构化数据具有良好的扩展性，但对于大量非结构化数据集则有困难
机器学习 (ML) 支持
与 TensorFlow、PyTorch 和 Databricks ML 内置 ML 集成
机器学习集成有限，通常需要数据导出
实时数据流
支持实时提取和分析（Kafka、Spark Streaming）
有限的实时支持，主要是批处理
最适合
AI/ML 工作负载、实时分析、大数据、物联网
商业智能、报告、主要区别解析结构化分析
安全与治理
高级安全性、访问控制和审计
对结构化数据进行强大的安全性和合规性控制
示例用例
欺诈检测、推荐系统、物联网分析、人工智能模型训练
财务报告、运营仪表盘、法规遵从性
热门工具和平台
数据仓库与数据湖的优缺点
在本节中，我们将分析每种架构的主要区别解析主要优点和缺点，以提供平衡的观点。
数据仓库的优缺点
针对结构化数据进行优化 – 为基于 SQL 的查询和分析提供高性能。
对非结构化数据的支持有限——难以处理图像、视频、物联网日志等格式。
快速查询性能 – 专为具有索引和压缩功能的聚合、连接和复杂查询而设计。
高存储和计算成本——与基于云的对象存储解决方案相比价格昂贵。
ACID 合规性 – 确保数据完整性、可靠性和一致性，这对于金融和监管应用至关重要。
严格的写入模式方法——在提取数据之前必须对其进行清理和结构化，这增加了 ETL 的复杂性。
非常适合 BI 和报告 – 与 Power BI、Tableau、Looker 无缝协作，实现实时仪表板。
不适合机器学习——ML 工作流程需要将数据导出到外部平台进行预处理。
高度安全且受监管——强大的 RBAC、加密和合规性控制（例如 GDPR、HIPAA）。
大数据扩展挑战——与更具可扩展性的架构相比，处理海量数据集更加困难。
数据湖的优缺点
支持所有数据类型——可以在统一系统中处理结构化、半结构化和非结构化数据。
查询性能可能较慢——虽然针对大规主要区别解析模分析进行了优化，但可能需要对结构化数据查询进行额外的调整。
灵活的读取模式和写入模式——支持 ML 工作负载的原始数据提取，同时为 BI 提供结构化存储。
需要更多的治理工作——由于数据并非总是预先构造的，因此强制执行数据质量和访问控制更加复杂。
经济高效的存储 – 使用云对象存储（Amazon S3、Azure Data Lake）实现经济实惠、可扩展的存储。
学习曲线更陡峭——需要熟悉 Apache Iceberg、Delta Lake 和 Hudi 等现代数据工具。
针对 AI 和 ML 工作负载进行了优化 – 与 TensorFlow、PyTorch、Databricks ML 和实时流框架无缝集成。
数据一致性挑战——要在庞大的分布式数据集中实现 ACID 合规性，需要额外的配置。
实时数据处理——支持从物联网设备、日志和实时事件源获取流数据。
不如数据仓库成熟——传统仓库在 BI 和财务报告方面拥有更长的可靠性验证历史。
何时使用数据仓库
数据仓库最适合结构化数据、商业智能和法规遵从性。如果您依赖高度组织化、快速且一致的分析，那么数据仓库是正确的选择。
结构化数据分析
非常适合具有明确架构要求的干净、结构化的数据集。
当一致性和性能对于分析和报告至关重要时使用。
示例：一家公司使用数据仓库分析主要区别解析来自其庞大商店网络的结构化销售数据。这有助于跟踪库存水平、识别畅销产品并优化实时补货流程。
商业智能 (BI) 报告
最适合为决策者生成仪表板和报告。
支持Power BI和Tableau等工具，并优化查询性能。
示例：一家金融服务公司为利益相关者创建季度收益报告。
监管合规性
专为对数据准确性和审计要求严格的行业而设计。
为财务记录、医疗保健数据和合规报告提供可靠的存储。
示例：金融机构使用数据仓库来存储和分析交易数据，确保遵守巴塞尔协议 III 和 GDPR 等法规。这种集中式方法有助于管理审计线索并防止欺诈。
历史数据分析
用于长期趋势分析和战略决策。
它对于需要多年数据洞察的制造业或能源业等行业来说是理想的选择。
示例：一家能源公司分析历史电力使用情况以优化生产。
何时使用 Data Lakehouse
当您需要一个可扩展、灵活的系统主要区别解析来处理结构化、半结构化和非结构化数据，同时支持人工智能、机器学习和实时分析时，数据湖屋是理想的选择。
多样化数据统一存储
最适合将结构化、半结构化和非结构化数据结合到单一平台。
减少孤岛并支持动态数据访问。
示例：存储视频内容、用户活动日志和元数据的流媒体服务。
机器学习和人工智能工作流程
非常适合原始数据探索、模型训练和实验。
为不同的数据集提供读取模式的灵活性。
示例：一家公司使用数据湖来处理原始行程数据、驾驶员评分和 GPS 日志。这些数据为路线优化、动态定价和欺诈检测的机器学习模型提供支持。
实时数据流
用于需要近乎即时的数据提取和处理的应用程序。
支持欺诈检测和物联网分析等动态用例。
示例：支持物联网的车辆将实时传感器数据传输到 Lakehouse 架构。这使公司能够监控车辆性能、检测异常并推出无线软件更新。
经济高效的大数据存储
无需进行大量预处理即可存储原始数据，从而降低开支。
对于生成大量数据的组织而言，可以有效扩展。
示例：一家社交媒体公司使用数据湖来存储和处理大量原始用户生成内容，例如文本、图像和视频。此设置使他们能够进行情绪分析、检主要区别解析测热门话题并优化广告定位。
混合解决方案：结合数据仓库和数据湖库
虽然数据仓库和湖屋的用途不同，但许多组织结合架构来平衡性能、成本和灵活性。
通过混合方法，您可以将结构化数据存储在仓库中以便快速分析，同时利用 Lakehouse 进行大数据、人工智能和机器学习。
混合方法遵循两层策略：
数据湖中的原始数据和半结构化数据（灵活、可扩展、经济高效）
将各种数据（结构化、半结构化、非结构化）存储在云对象存储（Amazon S3、Azure Data Lake、Google Cloud Storage）中。
使用读取模式为数据科学家和 AI/ML 团队提供灵活性。
支持从物联网设备、事件日志和流媒体平台实时提取数据。
数据仓库中的结构化和清理数据（针对快速分析和 BI 进行了优化）
数据在存储到仓库（Snowflake、Redshift、BigQuery、Synapse）之前要经过过滤、转换和结构化。
使用写入模式来强制数据一致性并优化查询性能。
提供对商业智能、仪表板和运营报告的快速访问。
在以下情况下，混合数据架构是有益的：
您需要高速 BI 报告和灵活的数据存储来应对 ML/AI 工作负载。
您的公司处理结构化和非结构化数据，需要写入模式和读取模式功能。
您希望优化成本，使用仓库进行结构化、高价值分析，并使用湖屋进行经济高效的原始数据存储。
您需要实时数据提取和处理，同时维护受管理的历史记录。
结论
本指南探讨了数据仓库和数据湖主要区别解析之间的主要区别、它们的优势、挑战和用例，以及组织如何将两种架构结合起来形成混合方法。
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