数据湖和数据仓库的区别

概述

随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注数据的存储和分析，而数据湖和数据仓库正是两种常见的数据存储架构。虽然它们有着相似的地方，例如都属于数据存储的范畴，但是两者在存储与处理方式上有着明显的不同，下文将详细介绍两者之间的区别。

数据仓库

概念

数据仓库是以主题为导向的数据集合，集中存储已处理、清洗并集成的企业数据，方便用户进行查询、分析和决策。一般来说，数据仓库的数据来自企业的各个应用系统，经过抽取、清洗、继承、转化和加载等过程之后，按照固定的模型进行存储和管理。

特点

1. 结构化：数据仓库中存储的数据一般是结构化的，也就是所谓的规范格式数据。例如日期、时间和数字等。

2. 稳定性： 数据仓库的数据比较稳定，不容易受到外部数据的实时影响，也不会随着时间而改变。

3. 高可靠性：数据仓库在数据抽取、清洗、转换和加载过程中，会对数据进行多重检验，在数据加载的过程中，可以容忍数据质量的一定程度的差异。

4. 可预测性：数据仓库的数据都是由企业既定的固定标准模型组成的，数据处理的流程和步骤都十分明确，因此对日常维护和管理都比较有预测性。

优点

1. 数据仓库的数据清洗程度高，有效减少了数据脏杂、重复和冗余。

2. 提高了数据分析效率和精度，提供有用数据用于决策。

3. 统一数据标准，提供数据集成，以及降低风险、增加灵活性。

缺点

1. 数据仓库的建设周期和成本较大。

2. 仅能处理结构化数据，处理半结构化和非结构化数据比较困难。

3. 对实时需求支持不够好，适合日报、周报等批量处理且较为稳定的数据。

数据湖

概念

数据湖是一种直接存储企业所有原始数据的数据存储架构，与数据仓库不同的是，数据湖中的数据是以原生格式为主，不需要进行结构化数据整理处理，数据湖中包含基础数据仓库等多种数据，原始数据可以在任何时候根据需要进行提取、过滤、清洗、转化等操作。

特点

1. 无结构：数据湖存储的数据是无结构的，有包括非结构数据，如日志数据、图像数据等

2. 容易扩展：数据湖设计为插入式，即快速地产生，获取和存储新数据，并支持对未来可能的需求不断进行扩展。

3. 低成本：与数据仓库相比，数据湖存储成本低且可自行控制，且开放源代码的解决方案已经越来越多。

4. 高可伸缩性：能够处理高吞吐量和高并发流式数据，可以灵活地扩展存储和计算资源。

优点

1. 数据湖可以存储所有原始数据，保存了企业所有数据的全貌，能够最大限度地利用数据价值。

2. 可以处理非结构化和半结构化数据，例如各种类别的请求日志等。

3. 彻底摒弃了数据信息的丢失和破坏。

缺点

1. 由于数据湖中保存的数据没有被转换，并不像数据仓库一样进行预处理，因此在进行数据分析时，需要额外的时间和成本进行数据抽取、转换和加载等预处理。

2. 支持查询和分析的工具还较不成熟，需要比较高端的工具和成熟的技术实现。

结论

数据仓库和数据湖都是企业级数据存储，但它们在数据存储方式、处理方式和适用场景等方面有所不同。数据仓库注重对结构化数据的高效处理与分析，而数据湖则提供低成本的解决方案，适用于存储半结构化和非结构化数据、大数据和流数据等场景。因此，企业在选择数据存储方案时，需根据自身应用场景以及数据特性进行选择。