数据仓库与数据湖有啥区别?
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数据仓库(Data Warehouse)和数据湖(Data Lake)都是用于存储和管理大量数据的系统,但它们在设计理念、使用场景和技术实现上有显著的区别:
数据仓库(Data Warehouse)结构化数据:数据仓库主要用于存储结构化数据,这些数据通常来源于事务处理系统、业务应用程序等,并且在存储之前需要进行清洗、转换和加载(ETL)。
模式先行:数据仓库在数据存储之前需要定义数据模式(Schema-on-Write),这意味着数据在进入仓库之前必须符合预先定义的结构和格式。
高性能查询:数据仓库优化了数据查询性能,适用于复杂的业务分析和报表生成。它使用专门的存储和索引技术来提高查询效率。
数据集成:数据仓库通常用于集成来自多个来源...
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