15 大流行的数据仓库工具
数据仓库是一种数据管理系统，用于存储、报告和分析数据。它是商业智能的主要组成部分，也被称为企业数据仓库。数据仓库是存储来自一个或多个异构源的数据的中央存储库。数据仓库是分析工具，用于支持跨部门报告用户的决策。数据仓库致力于为整个组织创建单一、统一的真实系统，并存储有关业务和组织的历史数据，以便对其进行分析并从中提取见解。
通过仓库架构的数据流
以前，组织必须为数据仓库构建大量基础设施，但今天，云计算技术已经惊人地减少了为企业构建数据仓库的工作量和成本。数据仓库及其工具正在从物理数据中心转移到基于云的数据仓库。许多大型组织仍然通过传统的数据仓库方式操作数据，但显然，数据仓库的未来在云中。基于云的数据仓库工具快速、高效、高度可扩展，并且基于按使用付费。
有各种基于云的数据仓库工具可用。因此，根据我们的项目需求选择顶级数据仓库工具变得困难。以下是排名前 8 位的数据仓库工具：
1.亚马逊红移：
Amazon Redshift 是亚马逊公司基于云的完全托管的 PB 级数据仓库。它从几百 GB 的数据开始，然后扩展到 PB 或更多。这使得使用数据能够为企业和客户积累新的见解。它是一个关系数据库管理系统 (RDBMS)，因此它与其他 RDBMS 应用程序兼容。 Amazon Redshift 通过使用基于 SQL 的客户端和使用标准 ODBC 和 JDBC 连接的商业智能 (BI) 工具提供对结构化数据的快速查询功能。 Amazon Redshift 围绕行业标准 SQL 构建，具有额外的实用性来管理海量数据集并支持对这些数据进行出色的分析和报告。它有助于与开放格式的数据一起快速轻松地工作，并且可以简单地与 AWS 方案集成和连接。还可以在数据湖中查询和导出数据。没有替代的云数据仓库工具可以直接查询数据并将数据以开放格式写回数据湖。它侧重于简单的使用和可访问性。 MySQL 和替代的基于 SQL 的系统是用于数据库管理的最受喜爱且简单易用的界面之一。 Redshift 基于查询的简单系统使平台采用和适应变得轻而易举。一旦涉及加载数据并查询数据以获取分析和报告功能，它的速度非常快。 Redshift 采用大规模并行处理 (MPP) 设计，允许以非常高的速度加载数据。
2.微软天青：
Azure 是 Microsoft 于 2010 年推出的云计算平台。Microsoft Azure 是一家云计算服务提供商，用于通过 Microsoft 管理的数据中心构建、测试、部署和管理应用程序和服务。 Azure 是一个公共云计算平台，提供基础架构即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS)。 Azure云平台提供200多种产品和云服务，如数据分析、虚拟计算、存储、虚拟网络、互联网流量管理器、网站、媒体服务、移动服务、集成等。Azure促进了简单的可移植性和真正兼容的平台在本地和公共云之间。 Azure 提供了一系列交叉连接，包括虚拟专用网络 (VPN)、缓存、内容交付网络 (CDN) 和 ExpressRoute 连接，以提高可用性和性能。 Microsoft Azure 提供跨物理基础架构和操作安全性的安全基础。 Azure App 提供完全托管的 Web 托管服务，有助于构建 Web 应用程序、服务和 Restful API。它提供了多种计划来满足任何应用程序的要求，从小型到全球规模的 Web 应用程序。在云中运行虚拟机或容器是 Microsoft Azure 最流行的应用程序之一。
3. 谷歌大查询：
BigQuery 是一个无服务器数据仓库，允许对 PB 级数据进行可扩展的分析。它是一个平台即服务，支持在 ANSI SQL 的帮助下进行查询。它还具有内置的机器学习功能。 BigQuery 于 2010 年宣布，并于 2011 年投入使用。Google BigQuery 是一种基于云的大数据分析网络服务，用于处理大量只读数据集。 BigQuery 旨在通过简单地使用 SQL-lite 语法来分析数十亿行的数据。 BigQuery 可以在大数据集下运行基于 SQL 的高级分析查询。 BigQuery 的开发不是为了替代关系数据库以及简单的 CRUD 操作和查询。它面向运行分析查询。它是一种混合系统，可以按列存储信息；但是，它包含了 NoSQL 的附加功能，例如数据类型和嵌套功能。 BigQuery 是比 Redshift 更好的选择，因为我们必须按小时付费。 BigQuery 也可能是运行 ML 或数据挖掘操作的数据科学家的最佳解决方案，因为它们处理的是非常大的数据集。 Google Cloud 还提供一组自动扩展服务，使您能够构建与现有应用程序、技能和 IT 投资相集成的数据湖。在 BigQuery 中，大部分时间都花在了元数据/初始化上，但实际执行的时间却很少。
4.雪花：
Snowflake 是建立在 Amazon Web Services 或 Microsoft Azure 云基础设施之上的基于云计算的数据仓库。 Snowflake 设计允许存储和计算独立扩展，因此客户可以单独使用和支付存储和计算费用。在 Snowflake 中，数据处理被简化：用户将使用一种语言 SQL 对各种形式的数据结构进行数据混合、分析和转换。 Snowflake 提供动态、可扩展的计算能力，主要根据使用情况收费。使用 Snowflake，计算和存储完全分离，存储价值与存储数据在 Amazon S3 上相同。 AWS 试图通过引入 Redshift Spectrum 来解决这个问题，它允许查询直接存在于 Amazon S3 上的数据；但是，它不像 Snowflake 那样无缝。使用 Snowflake，我们可以立即克隆表、模式或数据库，并且不占用额外空间。这通常是因为克隆的表创建了指向保留数据的指针，而不是实际数据。换句话说，克隆表仅具有与其原始表完全不同的数据。
5. Micro Focus Vertica：
Micro Focus Vertica：Micro Focus Vertica 开发用于数据仓库和其他大数据工作负载，在这些工作负载中，速度、可扩展性、简单性和开放性对于分析的成功至关重要。它是一个自我监控的 MPP 数据库，并提供其他工具所不具备的可扩展性和灵活性。它用于商业硬件，因此我们可以根据需要扩展数据库。它具有显着的数据库内高级分析功能，可提高传统关系数据库系统和未经验证的开源产品的查询性能。例如，Vertica 是一个面向列的关系数据库；因此，它可能不符合 NoSQL 数据库的条件。 NoSQL 数据库最好概括为非关系、无共享、水平可扩展的数据库，但不能保证 ACID。 Vertica 与普通 RDBMS 的不同之处在于，它通过在磁盘上按列而不是按行一次对数据进行分组来存储数据，Vertica 读取查询记录的列，而不是像面向行的数据库那样扫描完整的表。 Vertica 提供最先进的统一分析仓库，使组织能够跟上海量数据量的维度和复杂性。借助 Vertica，企业可以执行预测性维护、客户记忆、经济合规性和网络优化等任务。
6.亚马逊DynamoDB：
Amazon DynamoDB 是一项完全托管的专有 NoSQL 数据仓库服务，支持键值和文档数据结构，可作为 Amazon Web Services 产品组合的一部分由 Amazon.com 获得。 DynamoDB 具有相同的数据模型并包含完全不同的底层实现。分区键值在 DynamoDB 中用作封闭散列函数的输入。散列函数的输出决定了项目将被保存在哪个分区内。具有相同分区键值的所有项目存储在一起，按排序键值排序。它为客户提供高可用性、可靠性和渐进式可扩展性，对给定表的数据集大小或请求输出没有限制。 DynamoDB 适用于 OLTP 用例高速数据访问，无论您在何处一次对多条记录进行操作。但是，用户甚至希望通过 OLAP 访问模式对整个数据集进行大规模的分析查询，以搜索常见的事物、每天的各种订单或不同的见解。 DynamoDB 与无服务器应用程序的价值观一致：自动扩展与您的应用程序负载一致、按使用量付费评级、易于上手以及无需管理服务器。这使得 DynamoDB 成为在 AWS 中运行的无服务器应用程序非常常见的选择。
7. PostgreSQL：
它是一个极其稳定的数据库管理系统，以超过 20 年的社区发展为后盾，这为其高水平的弹性、完整性和正确性做出了贡献。 PostgreSQL 被用作多个 Web、移动、地理空间和分析应用程序的主要数据存储或数据仓库。 SQL Server 是一个数据库管理系统，专门用于电子商务并提供不同的数据仓库解决方案。 PostgreSQL 是一个复杂的 SQL 版本，它支持 SQL 的各种功能，如外键、子查询、触发器和其他用户定义的品种和功能。 Postgres 是一个功能丰富的数据库，可以处理高级复杂查询和大型数据库。 MySQL 是一个不太复杂的数据库，它的排列和管理相对简单、快速、可靠且易于理解。一旦需要读/写速度并且需要密集的数据分析，PostgreSQL 在 OLTP/OLAP 系统中表现良好。 PostgreSQL 还可以很好地与商业智能应用程序配合使用，但最适合需要快速读/写操作速度的数据仓库和数据分析应用程序。
8.亚马逊S3：
Amazon S3 是一种对象存储，旨在存储和检索来自任何地方的任何数量的数据。它是一种简单的存储服务，以极低的价格提供业务领先的坚固性、可访问性、性能、安全性和几乎无限的可扩展性。 AWS S3 是一种键值存储，是用于积累大量、变异、非结构化或半结构化数据的最重要的 NoSQL 数据库类别之一。元数据支持、前缀和对象标签等功能使用户能够根据自己的需要排列数据。 S3 对象存储云服务让订阅者可以访问亚马逊用来运行自己网站的类似系统。 Amazon S3 是一种对象存储，能够存储高达 5TB 的海量对象。 S3 允许客户访问、存储和下载几乎任何大小高达 5 TB 的文件或对象，最大单次上传上限为 5 GB。 S3 通常用于存储图片、视频、日志和其他各种文件。 S3 存储桶中可以存储的对象数量没有限制。 S3 中的每个对象都包含一个可用于下载对象的 URL。 S3 以比 DynamoDB 更低的成本提供无限存储；但是，扫描操作比 DynamoDB 慢很多，尽管它可以执行 HTTP 查询。 Amazon S3 一旦涉及到业务云存储就设定了质量，而简单的使用不是该标准的一部分，但高质量的安全性、极大的灵活性和完全集成是。
9. Teradata：
Teradata 是备受推崇的关系数据库管理系统之一。它适用于构建大数据仓库应用程序。 Teradata 在并行性的帮助下实现了这一点。 Teradata 数据库系统建立在大规模并行处理 (MPP) 架构之上。 Teradata 系统主要在其进程之间拆分工作并并行运行它们以减少工作量并确保快速成功地完成任务。尽管查询量很大，Teradata 通过处理 100% 的适当数据来提供实时、智能的答案。 Teradata 具有使用、分析和管理数据的能力，可满足集成或 ETL 方面的所有要求。超越数据仓库中的数据被组织成支持分析，而不是像在线事务处理系统 (OLTP) 中那样处理实时事务。虽然它面向 OLAP。它是市场上最强大的数据集成和分析数据库解决方案之一。 Teradata 已被大多数商业企业使用或过去使用过。它非常容易处理大量数据。它易于导航，合理的图形用户界面可帮助业务用户通过基本培训和查询知识使用它，但是，由于其现有架构，大数据处理是一个挑战。
10.亚马逊RDS：
Amazon Relational Database Service 是一种云数据存储服务，用于在 AWS 云中操作和扩展关系数据库。其具有成本效益且可调整大小的硬件功能有助于我们构建行业标准的关系数据库并管理所有常见的数据库管理任务。 Amazon RDS 是一种 PaaS，因为它仅提供一个平台或一组工具来管理您的数据库实例。 AWS 是 IaaS；但是，AWS 提供的 RDS 是 PaaS。 Amazon RDS 可以管理复杂而漫长的任务，例如软件安装和升级、存储管理、高可用性复制和灾难恢复备份。在 Amazon RDS 的帮助下，我们还可以根据要求在几分钟内部署具有成本效益和可调整大小的硬件功能的可扩展 MySQL 服务器。 Amazon RDS 有 3 个实例类：标准、内存优化和突发性能。这些实例类由 CPU、内存、存储和网络功能的可变组合组成，让您可以灵活地决定数据库可接受的资源组合。在 Amazon，RDS 支持有六种数据库引擎可供我们选择，它们是 Amazon Aurora、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle info 和 SQL Server。
11. IBM Db2 仓库：
IBM Db2 Warehouse 是一个弹性云数据仓库，可提供数据存储和计算的独立扩展。 IBM Db2 是 IBM 的数据管理产品，包括 Db2 关系数据库。它旨在高效地存储、分析和检索数据。极度优化的列数据存储和内存过程有助于增加分析和机器学习负担。 IBM Db2 是一个完善的、完全托管的 Cloud SQL 数据库即服务解决方案，同时兼容 Db2 和 Oracle PL/SQL。它是一个关系数据库管理系统 (RDBMS)，旨在高效地存储、分析和检索数据，并且非常健壮和强大。它的数据迁移过程和用户界面 (UI) 干净、直观且易于使用，适合各种技能水平的用户。 IBM Db2 现在正在转变为 AI 数据库，可以促进当今的认知应用程序的发展，帮助实现 AI 开发的现代化，并支持跨物理平台和多云环境管理每个结构化和非结构化数据。
12. Oracle自治仓库：
自治数据仓库是 Oracle 提供的基于云的数据仓库服务，它消除了构建数据仓库、数据安全性的所有复杂性，并有助于开发数据驱动的应用程序。它使配置、保护、调节、扩展和备份数据仓库中的数据的过程自动化。它为简单、快速和弹性的数据存储提供全新、全面的云体验。自治数据仓库是使用融合数据库的完整解决方案，为多模型数据和多个工作负载提供宪法支持。它包括内置的自助服务工具，可提高分析师、数据科学家和开发人员的工作效率。它独立加密静态和动态信息，保护受监管的信息；安装需要安全加固并检测威胁。此外，客户可以简单地使用 Oracle data Safe 来执行用户和权限分析、敏感数据发现和保护以及活动审计。自治数据仓库可以轻松保护数据免受外部和内部人员的影响。独特的是，它还可以不断地改变性能标准化和自动缩放，没有停机时间，没有人为干扰。这将管理工作减少了 80% 以上，并且允许业务组在没有 IT 协助的情况下工作。
13. 玛丽亚数据库：
MariaDB Server 是最受欢迎的 ASCII 文本文件关系数据库之一。它由 MySQL 的初始开发人员创建，绝对保持开源。 MariaDB 包括一个很好的存储引擎选择，以及卓越的存储引擎，用于与替代 RDBMS 数据源一起操作。 MariaDB 使用常规且广受欢迎的查询语言。 MariaDB 可以在许多操作系统上运行，并支持良好的编程语言风格。有点像 MySQL，MariaDB 结合使用客户端/服务器模型和服务器程序，该服务器程序记录来自客户端程序的请求。作为典型的客户端/服务器计算机系统，服务器和客户端程序将位于完全不同的主机上。当放在 MySQL 旁边时，MariaDB 显示出改进的速度。 MySQL 放在 MariaDB 旁边时速度较慢。使用 MariaDB 的 Memory 存储引擎，任何数据操作语句的执行速度都会比标准的 MySQL 存储引擎快。 MySQL 的内存存储引擎比 MariaDB 的存储引擎慢，并且它还支持大量的命令以及 NoSQL 比 SQL 更易于访问的接口。
14. 马克逻辑：
MarkLogic 是一个多模型 NoSQL 数据库，它已经从其 XML 数据库根源演变为另外本地存储 JSON 文档和用于其语言学数据模型的 RDF 三元组。它采用分布式设计，可以处理数十亿个文档和数 TB 的知识。在 MarkLogic Enterprise NoSQL 平台上设计的Associate in Nursing Operational Information Warehouse 不仅改进了与Associate in Nursing ODW 相关的正常功能，例如摄取大量知识并在其中实时创建以供提问，而且还增强了此功能那里有更广泛的数据形式。 MarkLogic 提供了极具差异化的产品，并为客户提供了在必要时更改云供应商的灵活性。 MarkLogic 发展背后的规划理念是，存储信息只是解决方案的一部分。它以数据模型的形式使用 XML 和 JSON 文档，并将这些文档存储在事务存储库中。它从每个加载的文档中索引单词和值，同样是因为文档结构。 MarkLogic Data Hub 是一组工具，可帮助在 MarkLogic Server 上快速构建操作信息中心。运营数据中心模式可能是一种构建信息中心的方法，该方法有助于快速和大量灵活的信息集成，同时允许对信息的同时进行交互式访问。
15. Cloudera：
Cloudera 数据仓库平台是业界第一个企业数据云，即基于平台的多功能分析，可消除孤岛并加速数据驱动洞察的发明。它在共享数据案例中应用一致的安全性、治理和元数据。 Cloudera 的时尚数据仓库为每个本地部署和作为云服务的卓越铋和数据存储提供支持。业务用户将在没有 IT 部门帮助的情况下快速探索和操作信息、运行新报告和工作负载或访问交互式仪表板。此外，IT 将通过将数据集市整合到可攀爬的分析平台中来消除数据孤岛的低效率，从而满足业务需求。凭借其开放式设计，其他用户可以使用其他工具以及数据科学家和工程师访问信息，从而以更低的价格提供额外的价值。 Solely Cloudera 还提供现代企业平台、工具和技能，帮助我们通过机器学习和人工智能解锁业务理解。 Cloudera 的时尚机器学习和分析平台针对云进行了优化，使我们能够在我们想要的任何地方高效、稳定地大规模构建和部署 AI 解决方案。 Cloudera 快速 Forward Labs 技术指导可帮助您更快地注意到您的 AI 未来。