數據湖與數據倉庫的區別

白馬嘯西風發布于2022-09-07 16:23 / 761人閱讀

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1、數據結構：數據倉庫只能存儲經過處理和提煉的數據，而數據湖存儲尚未出于某種目的處理的原始數據。因此，數據湖需要比數據倉庫大得多的存儲容量，且數據靈活、分析迅速，非常適合機器學習。

2、加工：數據倉庫使用寫入時序模式的方法來處理數據以賦予其形狀和結構，而數據湖對原始數據使用讀取模式來處理它。

3、成本：存儲在數據倉庫中的成本可能很高，尤其是在有大量數據的情況下，而數據湖是專為低成本數據存儲而設計，成本更低廉。這就解釋了為什么許多公司更喜歡數據湖。

4、目的：數據倉庫的好處之一是存儲空間不會浪費在可能不會使用的數據上，所以數據倉庫僅保存已用于特定目的的已處理數據。而數據湖存儲原始數據，這些原始數據有時具有特定的未來用途，有時僅用于囤積。因此，數據湖中的數據組織和過濾較少。

5、用戶：數據倉庫主要由熟悉已處理數據主題的 IT 或業務專業人員所使用，而數據湖中的非結構化數據通常需要數據科學家或工程師在使用數據之前組織數據湖。

6、可訪問性：數據倉庫是按設計構建的，因此難以訪問和操作。相比之下，數據湖幾乎沒有限制，并且易于訪問和更改，數據支持快速更新。這算是數據湖的關鍵優勢之一。

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