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數據湖和數據倉庫的區別是什么？
2019-03-22
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我們都知道，進行數據分析工作的時候會用到很多的工具，比如說數據湖和數據倉庫，不過這兩者之間的差異和區別，可能會讓人困惑。那么大家知道不知道數據湖和數據倉庫的區別是什么呢？下面我們就給大家介紹一下數據湖和數據庫的相關知識。


那么什么是數據湖呢？其實數據湖就是一個集中存儲數據庫，用于存儲所有結構化和非結構化數據。數據湖可用其原生格式存儲任何類型的數據，這是沒有大小限制。數據湖的開發主要是為了處理大數據量，擅長處理非結構化數據。 我們通常會將所有數據移動到數據湖中不進行轉換。數據湖中的每個數據元素都會分配一個唯一的標識符，并對其進行標記，以后可通過查詢找到該元素。這樣做技術能夠方便我們更好的儲存數據。


那么什么是數據倉庫呢？數據倉庫是位于多個數據庫上的大容量存儲庫。它的作用是存儲大量的結構化數據，并能進行頻繁和可重復的分析。通常情況下，數據倉庫用于匯集來自各種結構化源的數據以進行分析，通常用于商業分析目的。一些數據倉庫也可以處理非結構化數據，這是十分常用的工具。


那么數據湖和數據倉庫之間的主要差異是什么呢？在儲存方面上，數據湖中數據為非結構化的，所有數據都保持原始形式。存儲所有數據，并且僅在分析時再進行轉換。數據倉庫就是數據通常從事務系統中提取。在將數據加載到數據倉庫之前，會對數據進行清理與轉換。在數據抓取中數據湖就是捕獲半結構化和非結構化數據。而數據倉庫則是捕獲結構化數據并將其按模式組織。數據湖的目的就是數據湖非常適合深入分析的非結構化數據。數據科學家可能會用具有預測建模和統計分析等功能的高級分析工具。而數據倉庫就是數據倉庫非常適用于月度報告等操作用途，因為它具有高度結構化。在架構中數據湖通常，在存儲數據之后定義架構。使用較少的初始工作并提供更大的靈活性。在數據倉庫中存儲數據之前定義架構。這需要你清理和規范化數據，這意味著架構的靈活性要低不少。


其實數據倉庫和數據湖是我們都需要的地方，數據倉庫非常適用于業務實踐中常見的可重復報告。當我們執行不太直接的分析時，數據湖就很有用。


在這篇文章中我們給大家介紹了關于數據倉庫和數據湖的相關知識，大家在進行數據分析工作的時候還是要根據自身的情況去進行選擇工具，最后祝愿大家更好地了解數據分析。


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