数据仓库,数据湖

数据仓库，数据湖

数据仓库和数据湖是目前数据存储的两个主要架构。两者均用于管理和组织大量数据，并在需要的时候提供对数据的访问。每种方法在其特定用例中都有其优缺点。在本文中，我们将从多个角度来探讨数据仓库和数据湖这两种系统。

数据仓库

数据仓库是一个用于商业智能（BI）和数据分析的主要数据存储架构。该系统设计用于处理结构化数据，这些数据可以来自企业中的各个部门和业务系统。数据仓库提供了一种集成方法，将数据从多个源头组合成一个唯一的存储位置，以实现分析和报告。

数据仓库作为一个专门用于分析的系统，需要在数据被收集之前确定分析需求，并为此目的进行设计和构建。数据仓库通过ETL（提取，转换，加载）将数据从源提取出来，并将其转换为有意义的信息，然后将其加载到数据仓库中。由于数据仓库需要在其生命周期内处理许多大数据集，因此必须维护数据清洁度和一致性以优化其性能并减少错误。

数据仓库优势包括：

1. 数据一致：数据仓库对数据进行了规范化和集中管理，因此数据保持一致性，可靠性更高。

2. 数据控制：数据仓库按需控制和变更数据，因此数据仓库中的数据较为稳定。

3. 精简和专注：数据仓库专门针对分析和BI，因此更关注数据分析。

但它也有一些限制：

1. 成本高：数据仓库需要大量资源进行设计、构建和运维，需要高昂的投资。

2. 延迟增加：从数据被提取到它可以用于分析之前，需要很长时间的处理时间；

3. 不适用于大数据：数据仓库无法扩展和应对海量数据。数据承载能力有限，需要与一些额外的IT技术积极搭配使用，如Hadoop、Spark和NoSQL。

数据湖

数据湖是大数据分析中新兴的存储方案。数据湖是一个数据存储模型，允许存储所有类型的数据 – 结构化，半结构化和非结构化。数据湖包括三个部分：数据存储，数据管道和数据服务。数据湖采用的是"存储在一起，然后再处理" 的思想。因此，数据湖不需要预定义的结构，可以对数据进行多次处理，并可以在需要时进行提取、转换和加载（ETL）。

数据湖优势包括：

1. 可扩展性：数据湖可以启动多个服务，数据量可以无限扩大，应对日趋增长的数据需要。

2. 支持数据多样：数据湖存储各种格式和各种用例数据，因此，数据湖非常适合应对大数据环境下多样化、动态变化的需求，同时也十分适合没有完整数据结构的用例。

3. 访问强大：数据湖提供了多种查询语言，允许开发人员和业务用户使用SQL和Hadoop API等进行快速访问。

不过，它也有一些限制：

1. 数据复杂性：数据湖没有严格的数据结构，因此，它需要使用针对大数据环境的工具和技巧，否则随着数据量增加，难以维护。

2. 可用性：尚未完全定义的数据结构使得访问数据湖的门槛较高，需要业务用户掌握一定的查询技巧、数据爬虫等相关技术。

3. 数据分散：由于没有预定义的数据结构，数据湖可能因为过度分散而变得难以管理。

数据仓库和数据湖的比较

尽管数据仓库和数据湖都是用于存储数据以支持分析决策，但它们有很多不同之处。

数据仓库和数据湖的比较：

数据仓库：

1、面向某些特定业务用例；

2、提供完整和明确定义的数据结构；

3、依赖预先定义的模型和规则。

数据湖：

1、为不同的数据用例提供支持。；

2、无法对其数据结构进行定义；

3、强大的灵活性和可扩展性。