数据湖与数据仓库：你应该知道的主要区别

数据已成为每家公司非常重要的一部分。 数据有几个相关的要素来获取其最大价值，例如收集大量数据、处理、分析和存储数据。 由于组织需要大量数据，因此正确存储它们是一项重要任务。 数据湖和数据仓库是两个广为人知的数据存储模型，已被证明对使用这些方法的组织很有用。

两种数据存储模型都主要用于存储大数据。 有时，组织会在需要时同时使用数据湖和数据仓库。 然而，这两种技术彼此非常不同，它们的开发目的也不同。 数据湖和数据仓库在存储数据的结构和功能上有所不同。

让我们深入了解这两种数据存储模型以及数据湖和数据仓库之间的主要区别。

什么是数据仓库？

数据仓库是一种数据管理系统，具有支持商业智能 (BI) 追求的能力，主要是数据分析。 数据仓库包含大量历史数据，旨在执行查询以执行数据分析过程。 数据仓库作为一种存储模型预计到 2026 年将达到22.56%的增长率。这是 2021 年市场规模 47 亿美元的三倍。

数据仓库技术主要用于中型和大型组织。 通过数据库在组织中的各个部门之间共享重要数据是一种方便的技术。 数据仓库定期吸引数据，并且通常来自多个地方。

数据仓库是引导和整合大量数据的好方法。 主要存储客户、产品、服务、订单、库存等信息。

什么是数据湖？

数据湖是以原始格式存储大数据的中央存储库。 数据湖具备存储非结构化、半结构化和结构化数据的能力，这一规定为用户提供了存储类型的灵活性。 数据湖对组织来说是一个优势，因为到 2027 年，全球数据湖市场规模预计将达到20.6%的增长率，这意味着其快速的市场实施。

数据湖在存储数据时使用元数据和标识符，其中元数据标签允许数据湖快速检索数据。 集群主要是写硬件数据湖的配置，扩展性比较强。 因此，数据湖系统将数据转储到存储空间中，以备后用。

但是，数据湖不会立即分析或处理数据。 是数据科学家普遍使用的一种快速存储方式。

数据仓库和数据湖之间的区别

数据仓库与数据湖是当今 IT 行业的流行语。 这是两种最流行的存储和处理大数据的模式，但两者都有一定的区别。 数据湖和数据仓库的区别可以表述如下：

数据湖工具

以下是最常用的数据湖工具列表：

Azure 数据湖存储

这个广泛使用的数据湖工具有助于创建单一和统一的数据存储空间。 Azure Data Lake 工具非常有用，因为它提供精确的数据身份验证以及高级和安全的设施。 数据可以传输到特定的数据库，以仅将信息发送给目标部门或个人。 此工具最适合大量查询。

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AWS Lake Formation

借助该工具，建立数据湖非常简单。 基于 AWS 的机器学习服务提供一致的分析功能。 借助有助于轻松搜索所有内容的数据库，它可以轻松识别数据访问历史记录。

曲波乐

Qubole 是一种开放格式的数据湖工具，可广泛访问并具有开放标准。 该工具的主要优点是它提供临时分析服务和活动。 它执行合并数据管道的功能，这对于获得实时洞察力很重要。

Infor数据湖

该工具能够从众多来源吸引和收集数据并立即处理它们以检索有价值和有意义的信息。 该数据存储系统不允许数据泄露，这是该工具提供的最突出优势。

智能数据湖

这个数据湖工具是基于 Hadoop 的。 它确保使用不必非常技术性，因为它不需要大量编码来检索结果。 它对大规模数据进行查询，帮助消费者获得最大价值。

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数据仓库工具

排名靠前的数据仓库工具列举如下：

亚马逊红移

它是一款出色的基于云的数据仓库工具，可提供快速的数据分析。 它不需要任何额外的操作开销，并且可以执行多个并发查询。

微软天青

它是一种基于节点的数据仓库工具，可提供同时处理大量数据的便利。 它有助于更​​快、更准确地获取和分析业务洞察力。

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谷歌大查询

这个著名的数据仓库工具与 TensorFlow 和 Cloud ML 很好地集成，使其能够构建基于 AI 的强大模型。

雪花

该工具提供从各种结构化和非结构化来源执行数据分析的功能。 该工具具有精确的架构，可提供独立的处理和存储设施。 这就是为什么可以根据用户的活动调整 CPU 资源的原因。

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微焦点垂直

它是一种基于 SQL 的数据仓库工具，与 AWS、Azure 等云平台兼容。它专门设计为具有针对时间序列函数、机器学习活动等的内置分析能力。

亚马逊 DynamoDB

众所周知，该工具具有允许快速缩放数据的格式。 它可以将其查询过程的容量扩展到每天 10 或 20 万亿个请求，超过数 PB 的数据。

哪一个适合你？

数据仓库模型通常是关于从 RDBMS 中获取有用数据的潜力。 这一切都与性能功能和 BI 应用程序有关。 然而，数据湖模型的限制较少，并提供了在方案基础上工作的自由。

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因此，公司发现数据湖更适合他们的存储系统。

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