搞懂数据仓库、数据湖和湖仓一体

常常会听到“数据仓库”、“数据湖”与“湖仓一体”这几个术语。它们之间有什么区别?

数据仓库

数据仓库是以结构化格式存储的业务数据的中央存储库,为分析和报告目的提供统一的数据视图,使用户能够有效地访问和分析大量数据,从而支持决策过程。

数据仓库之父比尔・恩门(Bill Inmon)在 1991 年出版的《建立数据仓库》一书中,将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合,用于支持管理者的决策过程。

  • 面向主题 (Subject-Oriented):数据仓库围绕特定主题组织数据,如客户、产品、销售等。例如,一个专注于销售的数据仓库,可用于回答 “去年谁是我们这款产品的最佳用户” 等问题,为主题明确的数据分析提供数据聚合服务。
  • 集成 (Integrated):企业内的数据通常分散在多个不同的数据源中,格式和标准各异。数据仓库需要将这些分散的数据抽取出来,经过清洗、转换等操作,统一成一致的、无歧义的数据格式后,再放置到数据仓库中,形成关于整个企业的一致的全局信息。
  • 随时间变化 (Time-Variant):数据仓库关注数据随时间的变化情况,它存储的是一系列历史数据快照,记录了企业从过去某一时点到当前的各个阶段的信息。当改变的操作型数据进入数据仓库时会产生新的记录,保留数据变化的历史轨迹,以便进行趋势分析和预测。
  • 非易失 (Non-Volatile):数据仓库中的数据主要用于查询和分析,一旦数据进入数据仓库,一般会被长期保留,很少进行修改和删除操作。这保证了数据的稳定性和可靠性,使得数据分析人员能够基于历史数据进行有效的分析。

数据仓库适合于结构化数据的 BI 报表、仪表盘等应用,对数据质量要求高,通常需要 ETL 过程做严格清洗与建模。这种架构也被称为 Schema-on-Write。

 

数据湖

随着数据类型日益多样,传统数据仓库处理非结构化数据显得力不从心。数据湖应运而生,强调“存而不加工”,具备以下特点:

  1. 支持结构化、半结构化与非结构化数据;
  2. 采用 Schema-on-Read,读取时再定义数据结构;
  3. 存储成本较低,适合归档原始日志、图像、音频等。

 

数据湖灵活但治理难度较大,如果缺乏清晰的目录与元数据管理,容易退化为数据沼泽,且直接在湖上进行高性能的BI分析和报表比较困难。

湖仓一体

湖仓一体(Lakehouse)是近年来数据管理领域一个非常热门的新概念和新架构。它旨在结合数据湖(Data Lake)的灵活性和数据仓库(Data Warehouse)强大的数据管理和分析能力,从而克服各自的局限性。

 

典型特性包括:

  1. 支持 ACID 事务,提高并发安全性;
  2. 支持 Schema Enforcement,增强数据治理;
  3. 可在原始数据上直接运行 SQL 查询,满足 BI 需求;
  4. 保持对象存储的低成本优势。

总结

 

 


感谢您的阅读!希望这部分内容对您有所启发。

posted @ 2025-06-24 19:41  智慧园区-老朱  阅读(14)  评论(0)    收藏  举报