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数据湖和数据仓库的主要区别
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什么是数据湖
数据湖是一个集中存储数据库，用于存储所有结构化和非结构化数据。
别国外，数据湖可用其原生格式存储任何类型的数据，没有大小限制。数据湖的开发主要是为了处理大数据量，擅长处理非结构化数据。 我们通常会将所有数据移动到数据湖中不进行转换。 数据湖中的每个数据元素都会分配一个唯一的标识符，并对其进行标记，以后可通过查询找到该元素。这样做的好处是，我们永远不会丢失数据，它可以在很长一段时间内可用，并且数据也非常灵活，因为它不需要在存储之前遵循某种特定模式。
什么是数据仓库
数据仓库是位于多个数据库上的大容量存储库。它的作用是存储大量的结构化数据，并能进行频繁和可重复的分析。通常情况下，数据仓库用于汇集来自各种结构化源的数据以进行分析，通常用于商业分析目的。一些数据仓库也可以处理非结构化数据，但这并不太常见。
在数据集成之前，需要确保数据类型兼容。 由于存储在仓库中的数据是结构化的，因此数据的大小受到限制，且在将数据添加到仓库之前确定模式。
数据湖与数据仓库的主要区别
想象一下数据仓库：空间有限，盒子必须放在货架上的特定槽中。每个盒子都需要按顺序存储，以便以后可以找到它，你可能需要设计仓库，以便定期清除旧库存。大多数这些相同的约束适用于数据仓库：大小固定，并且必须根据精心设计的模式存储每个数据，然后才能将数据添加到仓库中，数据仓库针对结构化数据进行了优化。
相比之下，数据湖是没有固定形态的，边界可以根据内容增长或缩小。 就像湖泊一样，如果有更多的数据加入，数据湖就会扩大，当数据被移除时，它会缩小。 数据不需要构建，你需要使用大量标记来查找数据，数据湖针对非结构化数据进行了优化。
数据湖和数据仓库之间如何选择
简单讲，我们两者都需要。
数据仓库非常适用于业务实践中常见的可重复报告，例如月度销售报告，每个区域的销售跟踪或网站流量等。
当你执行不太直接的分析时，数据湖就很有用。 比如，你可能希望对网站上的流量进行用户行为分析。
由此定论，数据湖与数据仓库是互补的，而不是竞争的工具。
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