数据湖与数据仓库的区别

简介: 数据湖与数据仓库的区别

数据湖与数据仓库的区别
数据仓库是一个优化的数据库,用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。事先定义数据结构和 Schema 以优化快速 SQL 查询,其中结果通常用于操作报告和分析。数据经过了清理、丰富和转换,因此可以充当用户可信任的“单一信息源”。

数据湖概念是2011年提出来的,最初数据湖是数据仓库的补充,是为了解决数据仓库漫长的开发周期,高昂的开发、维护成本,细节数据丢失等问题出现的。数据湖与数据仓库很类似,都是数据存储,两者之间主要区别如下图所示。

数据仓库是优化后的数据库,在存储数据之前要先定义好数据结构。而数据湖是一个数据存储的平台,不需要定义数据,能够自由存储不同类型的数据。在加载数据时,数据仓库需要预先定义,即写时模式;数据湖则是在准备使用数据的时候定义数据,即读时模式。因此,数据湖提高了数据模型的定义灵活性,更能满足不同业务的需求。

随着使用数据仓库的组织看到数据湖的优势,他们正在改进其仓库以包括数据湖,并启用各种查询功能、数据科学使用案例和用于发现新信息模型的高级功能。

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