数据库、数据仓库和数据湖之间的区别主要有以下几点: 数据类型和用途:数据库通常用于存储和管理特定类型的应用程序数据,而数据仓库用于支持企业决策分析,数据湖则用于支持大数据分析和机器学习应用程序。 数据质量:数据库和数据仓库中的数据通常需要经过清洗、整合和转换,以确保数据质量,而数据湖中的数据则保留了原始数据...
数据库、数据仓库和数据湖的区别之一在于,数据湖通常不需要预定义模式或架构,并且可以在需要时进行灵活地查询和分析。数据湖也可以从多个源中采集和存储数据,但它们通常不会在数据加载之前对其进行转换。由于其灵活性和可扩展性,数据湖适用于大规模数据分析和机器学习等应用场景。 4️⃣ 企业应该如何进行选择 在当...
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...
数据仓库则是面向分析的,用于支持复杂查询和报表生成。数据湖则更加灵活,可以容纳原始数据,支持探索性分析和灵活的数据处理。 数据集成和准备:数据库通常用于事先定义的数据结构和模式。数据仓库需要进行数据抽取、清洗和转换,以将数据整合为一致的视图。数据湖则是一个存储原始数据的存储库,不需要事先定义模式和结构。
狭义的数据平台和传统的数据平台(数据仓库)功能一致,区别只是技术架构和数据容量方面的不同。 广义上的大数据平台是数据湖的基座,提供易于部署和管理的泛Hadoop生态及其他存储计算引擎的PaaS平台,助力企业构建企业级数据湖技术架构。 Tip:本文以狭义的数据平台进行对比,这里不对狭义的数据平台做过多概述。 三、数据中台...
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。
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麦聪联合创始人和首席架构,曾任多家外企如SAP等首席架构 #大数据系列第三讲:数据库、数据仓库、数据湖和湖仓一体的区别(高级知识篇) 链接数据库､数据仓库､数据湖､湖仓一体区别在哪里? 好像没有讲数据中台??? #大数据[超话]#数据库#数据仓库#数据中台#数据湖 ...
数据库、数据仓库、数据集市、数据湖和数据中台这些术语在数据处理和分析领域中经常被提及,但它们各自的定义和功能可能不清晰。下面我们将逐一解释这些概念,并探讨它们之间的区别。 1. 数据库 数据库是存储和管理数据的系统。它可以是一个关系型数据库(如MySQL、Oracle)或非关系型数据库(如MongoDB、Cassandra)。数据...