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...
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...
数据湖是一个集中式存储系统,用于存储大量原始格式的数据(如文本、图像、音频和视频)。与数据仓库不同,数据湖通常不进行预处理或结构化,而是保留数据的原始格式和结构。数据湖可以用于存储大规模的数据,并支持各种数据处理和分析工具。 5. 数据中台 数据中台是一个集成了数据处理、存储和管理功能的平台,旨在为企业提...
总之,数据库适用于结构化数据、事务处理和规范性要求高的应用;数据仓库适用于历史数据分析和决策支持;数据湖适用于存储原始和非结构化数据的大规模分析应用。根据业务需求和数据特点,可以选择适合的数据存储和管理方案。 发布于 2023-08-22 10:21・IP 属地广东 ...
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理和分析领域中常用的三种概念和技术,它们在一定程度上具有联系,同时也存在一些区别。下面是对它们之间联系和区别的简要说明: 联系: 数据存储:数据库、数据仓库和数据湖都用于存储和管理数据。它们提供了数据的持久性存储和访问接口,但它们在数据存储的方式和结构上有所不同。
数据库、数据仓库和数据湖的区别是什么? 1️⃣ 数据库是一种结构化数据存储技术,专门用于存储和管理有组织的数据。它们通常使用关系型模型来组织数据,并使用SQL进行查询和操作。数据库是处理事务性数据的常见选择,适用于需要高度结构化和规范化的应用场景,例如企业管理系统、电子商务平台等。 2️⃣ 数据仓库是...
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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。
数据仓库将来自不同来源的结构化数据聚合起来,用于业务智能领域的比较和分析,数据仓库是包含多种数据的存储库,并且是高度建模的。 如下图所示:各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表。 什...
咱们就用一个大型超市来比喻,来帮助理解数据库、数据仓库和数据湖这三个概念。 数据库:货架 想象你走进一家大型超市,看到的第一样东西就是排列整齐的货架,上面摆放着各种商品,每种商品都有固定的位置,比如牛奶放在冷藏区,饼干放在干货区。数据库就相当于这些货架,它非常有组织,每条数据都有它应该在的位置,像是顾...