常见的数据仓库

随着数据量的不断增加以及数据的重要性日益凸显，企业不再满足于简单的数据管理，而是需要更高级别、更全面、更深入的数据管理方案。这就催生了数据仓库这个概念，并随着时间的推移，不断发展壮大。数据仓库作为企业数据管理的一种解决方案，它将各种不同数据来源的数据进行整合并提供相应的数据分析服务。数据仓库通常在其内部使用专有的软件进行管理和分析。

数据仓库是一种大规模关系数据的存储的所在。常用的数据仓库有以下几种：

1.传统的关系型数据仓库：传统的关系型数据仓库使用SQL数据库来存储和管理大量数据。它已成为大型企业中的标准工具，并且拥有被广泛认可和使用的强大功能和性能。它的特点是易于维护和查询准确性高，因为数据是从各个来源抽取并统一管理的，所以其数据的一致性高。由于传统数据库比较繁琐，因此需要专业人员进行管理。

2.列式数据仓库: 列式数据仓库存储的不是表中的行，而是存储列。这使得查询更加高效，并且降低了存储数据所需的空间。它还使用与关系型数据库不同的查询方法，这使它比传统关系型仓库更加适合用于大数据需求场景。列式仓库解决了传统关系型数据库擅长执行的复杂联接查询问题，这些查询在数据仓库查询中非常常见。这使得列式仓库能够以更快速和更具成本效益的方式支持大规模数据分析和处理。

3.云数据仓库: 云数据仓库非常适合在云端处理大规模数据。它可以支持各种云计算环境，包括公有云、私有云和混合云。它可以快速扩展，并支持多节点集群，这使得它比本地数据仓库更加强大。除此之外，由于它是基于云平台，因此不需要大量的硬件、调节和维护支出。

4.数据湖: 数据湖存储和保存原始数据（也称为裸数据），在不同的产品之间共享。“裸数据”是指数据没有经历过任何转换，例如清理、整理、规范化等等。在这种情况下，数据可以随意被提取，因为其结构和格式不是限定的。然而，这种灵活性的代价是需要采取相应的措施来对数据湖进行管理，因为数据湖中的数据可以非常杂乱。

综上所述，数据仓库是企业数据管理的重要一环。其适用于各种数据量规模和不同种类的数据。常见的有传统的关系型数据仓库、列式数据仓库、云数据仓库和数据湖。