其实,数据仓库和数据库本身在起初技术选型上面没有什么差异性,数据仓库的概念基本也是随着数据业务衍生出来的,只不过数据仓库更多的是定义了模型和集市的概念,底层的技术实现还是基于数据库的技术,最早在Hadoop还没有那么普及的时候,很多公司也有数据分析、数据模型的业务场景的,只不过那时候数据量比较小,可能仅仅一个Exce...
存储规模,操作频率等; 数据仓库与数据湖的区别 数据仓库:面对历史数据沉淀和分析使用,存储以关系型数据库组织起来的结构化数据 与 schema 是强匹配:设计在数据仓库实施之前(写入型 schema) 特征:集成性(数据来源众多,需要技术和规范来统一存储方式)。 非易失和随时间变化,存储过去每一天的快照,可对前后数据进行对比。
数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库,它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据,数据无需经过结构化处理,就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质,是由“数据存储架构+数...
再结合面向分析场景的Schema设计，数据仓库就可以高效率、全方位、多维度的扛起“联机分析”重任了。关于数据库和数据仓库的区别，我们再总结一下↓ 来源：根据亚马逊云科技官网相关素材整理 2、数据湖又是个啥？数据库负责干事务处理相关的事，数据仓库负责干业务分析相关的事，还有新兴的HTAP数据库既干事务又干分析，...
数据库、数据仓库和数据湖的区别 随着大数据时代的到来,数据库、数据仓库和数据湖这些概念已经变得非常重要。它们各自都有自己的特点和适用场景,而在本文中,我们将重点讨论它们之间的区别。 数据库(Database)是指存储在计算机系统中的信息集合,它可以包括各种数据类型,例如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。数据...
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数据库负责干事务处理相关的事,数据仓库负责干业务分析相关的事,还有新兴的HTAP数据库既干事务又干分析,都已经这么内卷了,还要数据湖来干个毛线? 说白了,还是企业在持续发展,企业的数据也不断堆积,虽然“含金量”最高的数据都存在数据库和数仓里,支撑着企业的运转。 但是,企业希望把生产经营中的所有相关数据,历史...
数据湖从本质上来讲，是一种企业数据架构方法，物理实现上则是一个数据存储平台，用来集中化存储企业内海量的、多来源，多种类的数据，并支持对数据进行快速加工和分析。数据库与数据湖的区别 数据湖有所不同，因为它存储来自业务线应用程序的关系数据，以及来自移动应用程序、IoT 设备和社交媒体的非关系数据。捕获...
数据库、数据仓库和数据湖是三种不同的数据存储和管理概念,它们在数据处理和分析方面有不同的适用场景和特点。 数据库(Database): 数据库是用于存储结构化数据的集合,它采用表格形式组织数据,使用预定义的模式和模型来定义数据的结构和关系。数据库管理系统(DBMS)用于管理数据库,并提供对数据的增删改查操作。
小结一下,数据湖不只是个“囤积”数据的“大水坑”,除了用存储技术构建的湖底座以外,还包含一系列的数据入湖、数据出湖、数据管理、数据应用工具集,共同组成了数据湖解决方案。 数据湖和数据仓库区别在哪儿? 这个问题其实不难回答,我们先看下面这张对比表。