數據湖與數據倉庫：您知道這 4 個主要區別嗎？

已發表: 2023-03-27

公司正在見證數據繁榮，這也需要新的基礎設施和數據管理能力。事實上，根據 2022 年的研究，大多數企業將超過 30% 的 IT 預算用於數據存儲、備份和災難恢復。這涵蓋結構化和非結構化數據集。

與數據操作相關的兩個關鍵概念是湖泊和倉庫。它們有一些共同點——例如，兩者都用於存儲，並且都可以與雲進行互操作。但了解數據湖和數據倉庫之間的區別可以幫助您優化它們的使用。例如，數據湖比倉庫更適合非結構化（“大”）數據。

在我們討論數據湖和數據倉庫之間的這一差異和其他差異之前，讓我們簡要討論一下每個概念。

什麼是數據湖？

數據湖是一個巨大的、可大規模擴展的存儲中心，其中包含大量未處理的數據，直到需要使用它們為止。

對帳戶或文件的數量或大小沒有限制，也沒有指定的用例。因此，它可能包含任何類型的數據。數據可能是未處理的、半結構化的或結構化的，並且可能來自各種來源。需要時，您可以從數據湖中檢索數據。

當您需要收集和存儲大量數據而無需立即處理或分析時，您可以使用數據湖模型。數據科學家或工程師是數據湖的最終用戶。

多個來源的集中化是數據湖的主要優勢；但是，您還應該記住一些缺點。數據安全以及訪問管理是數據湖面臨的最大風險。由於可能對隱私的要求，在沒有任何監督的情況下傾倒到湖中的數據會構成威脅。

此外，數據質量可能存在問題。如果沒有足夠的考慮和注意，數據湖可能會退化為一大堆無法使用的非結構化數據，沒有明確的標識或索引。

與數據湖不同，數據倉庫是來自運營和外部來源的大量企業數據。信息已經針對特定目的進行了結構化、過濾和安排。

數據倉庫通常用於促進大中型企業中跨部門特定數據庫的信息交換。它們可能持有有關產品、訂單、客戶、庫存和工人等信息。企業家和企業消費者是數據倉庫的最終用戶。

對於有用的業務信息，大多數公司必須從在不同平台上開發的許多子系統中收集數據。這個問題可以通過數據倉庫來解決，它將組織的所有數據整合到一個集中的存儲庫中，並允許從單個站點進行訪問。

使用數據倉庫時需要考慮一些缺點。它需要持續的數據清理、轉換和集成。由於公司要實現的目標很多（有時相互矛盾），因此實施起來可能充滿困難。

此外，數據倉庫可能需要重新配置您的 IT 和操作系統。

如您所見，數據湖和數據倉庫各有利弊。重要的是要了解兩者之間的區別以適當地使用每個系統。

這可能是數據湖和數據倉庫之間最大的區別。

在數據湖中，原始數據以其原始格式存儲。除了半結構化和非結構化數據，如物聯網 (IoT) 設備日誌（文本）、照片（.png、.jpg）、視頻（.mp4、.wav 等）和其他結構化格式，交易通過客戶關係管理 (CRM) 和企業資源規劃 (ERP) 系統接收的信息以及社交媒體聊天等大數據也可以合併。

相反，數據倉庫可以存儲文本、數字和其他形式的數據，這些數據可以使用結構化查詢語言 (SQL) 查詢訪問。這表明存儲在倉庫中的數據類別與關係數據庫中的數據類別相同。

數據湖允許存儲無組織的、半結構化的和結構化的信息，而數據倉庫中保存的大部分數據都是結構化的。然而，某些數據集，如 Snowflake（具有變體和對像數據類型），也可以存儲半結構化數據。

數據倉庫可以存儲來自非結構化和半結構化資源的信息，但前提是這些信息已經過轉換。

（另請閱讀：數據隱私與數據安全）

模式描述了數據的形式化組織。數據湖受益於讀取模式。因此，每次我們收到數據時，都會指定格式和結構，但在查詢數據湖之前沒有設置 big-O（函數順序）規則。

與數據倉庫不同，數據湖不使用寫時模式，這意味著數據的結構和組織必須在數據傳輸到數據倉庫之前指定。

相比之下，數據架構師或操作員必須在數據倉庫的數據框架上投入大量精力。這是因為對於數據分析師而言，數據結構必須易於使用和報告。這包括規範化或非規範化表，以及星型和雪花模式。由於必須為研究和商業智能準備數據模型，因此使用了寫時模式。

數據湖和數據倉庫之間的這種差異源於一個核心事實：湖擁有企業需要的所有數據，以後可能會使用，但可能永遠不會使用。相反，數據倉庫在吸收它之前會非常小心地選擇它最終要存儲的材料，因為它必須為使用做好更好的準備。

提取、轉換和加載 (ETL) 方法用於將數據傳輸到倉庫中。這些是採取的行動：

相比之下，數據湖使用 ELT 方法。如有必要，數據分析師或架構師會在分析後修改數據。數據湖和數據倉庫之間的這種差異導致了另一個重要因素：數據湖可以通過使用可擴展、廉價的商品服務器以及具有低成本專用層的雲主導的對象存儲來擺脫困境。這降低了存儲每 GB 數據的價格。

相比之下，由於運行分析查詢所需的額外處理資源及其存儲費用，數據倉庫要昂貴得多。它使用 ETL 而不是 ELT 也會增加額外的費用。

“易用性”一詞指的是數據存儲庫的整體可用性，而不是其中存儲的數據。由於數據湖的架構沒有確定的結構，訪問和更改都很簡單。此外，由於數據湖沒有限制，用戶可以快速更改數據。根據定義，數據倉庫更加結構化。

數據倉庫中數據的處理和組織使數據更易於解釋和利用。保存在倉庫中的每條信息都是出於特定目的而完成的，因為只有經過過濾和處理的數據才存儲在那裡。換句話說，空間不會浪費在可能永遠不會被使用的信息上，並且數據已經準備就緒可以使用。

然而，結構限制使得修改數據倉庫變得困難且昂貴。

如您所見，數據湖和數據倉庫都為您的業務提供了重要的好處。如果你經常處理大數據，那麼湖泊是必備的；相比之下，倉庫對於支持 BI 和分析至關重要，並且通常將兩者並排使用以獲得最佳結果。