導航數據管理：倉庫，湖泊和湖泊

現代數據管理方法全景圖：數據庫、數據倉庫、數據湖、數據湖倉和數據網格

核心要點：

• 數據庫、數據倉庫和數據湖在數據管理方面各具優勢。數據庫提供結構化存儲庫，用於高效存儲和檢索數據；數據倉庫是專門用於存儲、管理和分析結構化數據的結構化存儲庫；數據湖則可以以其原生格式存儲大量原始數據，包括結構化、半結構化或非結構化數據。
• 數據湖倉和數據網格是數據管理領域的最新創新。數據湖倉結合了數據湖的多功能性和數據倉庫的結構化處理能力，提供統一的存儲基礎設施。數據網格採用去中心化的方法，將數據視為由專用團隊管理的產品。
• 企業並非一定要用這些新概念取代舊的數據管理方法，而是採用多種方法的組合，以利用各種技術的優勢。機器學習工具在數據管理中的應用日益廣泛，也通過引入智能自動化來增強數據的價值和可操作性。

當今動態的數據管理環境中，與數據存儲和處理相關的術語和概念變得越來越複雜。企業面臨著有效處理來自不同來源的數據激增的重大挑戰。本文旨在闡明各種數據管理方法，為每個概念提供工具示例，並提供現代數據管理環境的路線圖。

數據庫：基礎

數據庫長期以來一直是數據管理的基石，它提供結構化存儲庫，用於高效地存儲、組織和檢索數據。它們可以大致分為關係數據庫和NoSQL數據庫，每種數據庫都針對特定的數據需求和用例而設計。 SQL解決方案通常涉及規範化模式，並滿足OLTP用例的需求，而某些NoSQL數據庫則擅長處理非規範化數據。

數據庫的主要特點包括：

• 結構化數據存儲。數據庫擅長處理結構化數據，通過預定義的模式確保數據完整性。
• 高效的行級查詢。數據庫針對行查詢進行了優化，當查詢“正確”時，數據庫可以通過利用索引非常快速地檢索單個或多個記錄。
• 簡單地刪除和更新。數據庫可以高效地處理更新或刪除單行。

雖然數據庫在管理結構化數據方面非常強大，但它們在處理非結構化或半結構化數據以及不適合涉及一次讀取數百萬或數十億行的分析查詢方面可能存在局限性。這種局限性促進了更專業化解決方案（如數據倉庫和數據湖）的開發，我們將在以下部分探討這些解決方案。

對於經典的SQL選項，PostgreSQL和MySQL值得關注，而在NoSQL方面，示例包括MongoDB和Cassandra。 “NoSQL”一詞本身就涵蓋了針對不同用例的數據庫。

數據倉庫：結構化洞察

數據倉庫是數據管理的基石，它充當結構化存儲庫，專門用於存儲、管理和分析結構化數據。它們在為分析查詢提供強大的性能方面表現出色。數據倉庫的一個定義特徵是其寫入時模式方法，其中數據在加載到倉庫之前會經過仔細的結構化和轉換。

數據倉庫的主要特點包括：

• 結構化數據。數據倉庫最適合結構化數據，例如銷售記錄、財務數據和客戶信息。
• 寫入時模式。數據在加載到倉庫之前會經過仔細的結構化和轉換。這確保了數據質量和一致性，但也需要開發人員在集成新的數據源或現有數據源更改其輸出時編寫一些代碼。
• 針對分析進行了優化。數據倉庫旨在實現快速的查詢性能，使其成為商業智能和報告的理想選擇。

儘管數據倉庫具有優勢，但在處理非結構化或半結構化數據以及實時數據處理方面存在局限性。

一些值得注意的例子包括Snowflake、Amazon Redshift和Apache Hive。

數據湖：無限可能

隨著企業努力處理來自多個來源的更大數量和不同類型的數據，數據湖已成為一種補充解決方案。數據湖是一個存儲庫，能夠以其原生格式存儲大量原始數據，無論是結構化、半結構化還是非結構化數據。

數據湖的主要特點包括：

• 原始數據存儲。數據湖通常以原始形式存儲數據，使其適用於各種數據類型。它既可以是從關係數據庫導出的表，也可以是從多個系統收集的純文本日誌，甚至是圖像等二進制數據。
• 讀取時模式。數據在讀取時進行結構化和轉換，從而允許靈活地進行數據探索和分析。
• 可擴展性。數據湖可以非常輕鬆地水平擴展以適應幾乎任意的數據量。

雖然數據湖擅長存儲大數據，但如果沒有適當的治理和數據編目，它們可能會變得難以管理，並變成臭名昭著的“數據沼澤”。數據湖的典型定義不包括數據管理、治理或查詢的實用程序。一些公司通過引入“數據湖倉”的概念來增強這些功能。

數據湖倉：兩全其美

數據湖倉標誌著數據管理領域的最新創新，旨在彌合數據湖的多功能性和數據倉庫的結構化處理能力之間的差距。它們通過為結構化和半結構化數據提供統一且有組織的存儲基礎設施來統一這兩個世界，同時支持高效的分析處理。數據湖倉支持在數據湖之上構建的傳統“倉庫式”分析和查詢。

數據湖倉的主要特點包括：

• 仍然可擴展。由於數據湖倉構建在數據湖之上，因此它們仍然允許高可擴展性和以不同格式存儲數據。
• 模式演變。它們允許模式演變，因此數據可以以其原始形式被攝取，並在需要時進行結構化。
• 準備就緒的分析。數據湖倉提供執行查詢和數據索引的功能，類似於數據倉庫。

流行的數據湖倉系統示例包括Delta Lake（由Databricks提供），這是一個開源存儲層，它為數據湖提供ACID事務和模式強制執行，以及Iceberg，這是一個專注於數據湖的高效和事務性表格式的開源項目，提供與數據倉庫相同的易用性和可靠性。

隨著企業旨在簡化其數據架構、減少數據孤島並實現實時分析，同時保持數據治理，數據湖倉正在獲得關注。它們代表了不斷變化的數據存儲和處理環境中一個有希望的演變，解決了現代數據多樣化和動態性質帶來的挑戰。

數據網格：數據即產品

數據網格的概念提出了一種新的數據視角，將其定義為由專用團隊管理的產品，負責其質量、正常運行時間等等。這種面向產品的方法可以採取多種形式，從精心策劃的數據集到API，公司內部的業務部門可以獨立訪問和利用這些數據產品。

數據網格代表了數據架構的範式轉變，解決了大型組織中日益複雜和規模龐大的數據帶來的挑戰。它引入了一種去中心化的數據管理方法，不同於傳統的數據倉庫模型。

數據網格的主要原則包括：

• 面向領域的擁有權。數據由跨職能領域團隊擁有和管理，這些團隊負責數據質量、治理和訪問。
• 數據即產品。數據被視為產品，具有明確的所有權、文檔和針對數據消費者的服務級別協議（SLA）。
• 自助式數據平台。由於團隊負責提供對其數據的訪問，這並不意味著數據工程師是不必要的。他們需要創建一個平台，使團隊能夠輕鬆共享和發現他們需要的數據。
• 聯合計算。現在可以在數據駐留位置附近執行數據處理和分析，從而減少數據移動並提高性能。

儘管數據網格因其能夠解決大型組織中的去中心化和民主化挑戰而在數據管理社區中受到關注，但它可能並不適合所有人。小型公司可能會發現選擇更易於設置和管理的專用存儲解決方案更實用。

組合方法

雖然我試圖用新工具和概念的出現來概述某種“時間表”，但必須注意的是，舊的方法並沒有過時或被取代。組織正在採用多種方法，利用各種技術的優勢，同時減輕潛在的缺點。

本文未涉及的一個方面是機器學習（ML）工具在數據管理中的應用日益廣泛。這些工具自動化諸如數據清理、質量監控、異常檢測和預測分析等任務。這種趨勢通過將智能自動化引入數據管理環境來增強數據的價值和可操作性。

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