导航数据管理：仓库，湖泊和湖泊

现代数据管理方法全景图：数据库、数据仓库、数据湖、数据湖仓和数据网格

核心要点：

• 数据库、数据仓库和数据湖在数据管理方面各具优势。数据库提供结构化存储库，用于高效存储和检索数据；数据仓库是专门用于存储、管理和分析结构化数据的结构化存储库；数据湖则可以以其原生格式存储大量原始数据，包括结构化、半结构化或非结构化数据。
• 数据湖仓和数据网格是数据管理领域的最新创新。数据湖仓结合了数据湖的多功能性和数据仓库的结构化处理能力，提供统一的存储基础设施。数据网格采用去中心化的方法，将数据视为由专用团队管理的产品。
• 企业并非一定要用这些新概念取代旧的数据管理方法，而是采用多种方法的组合，以利用各种技术的优势。机器学习工具在数据管理中的应用日益广泛，也通过引入智能自动化来增强数据的价值和可操作性。

当今动态的数据管理环境中，与数据存储和处理相关的术语和概念变得越来越复杂。企业面临着有效处理来自不同来源的数据激增的重大挑战。本文旨在阐明各种数据管理方法，为每个概念提供工具示例，并提供现代数据管理环境的路线图。

数据库：基础

数据库长期以来一直是数据管理的基石，它提供结构化存储库，用于高效地存储、组织和检索数据。它们可以大致分为关系数据库和NoSQL数据库，每种数据库都针对特定的数据需求和用例而设计。SQL解决方案通常涉及规范化模式，并满足OLTP用例的需求，而某些NoSQL数据库则擅长处理非规范化数据。

数据库的主要特点包括：

• 结构化数据存储。数据库擅长处理结构化数据，通过预定义的模式确保数据完整性。
• 高效的行级查询。数据库针对行查询进行了优化，当查询“正确”时，数据库可以通过利用索引非常快速地检索单个或多个记录。
• 简单地删除和更新。数据库可以高效地处理更新或删除单行。

虽然数据库在管理结构化数据方面非常强大，但它们在处理非结构化或半结构化数据以及不适合涉及一次读取数百万或数十亿行的分析查询方面可能存在局限性。这种局限性促进了更专业化解决方案（如数据仓库和数据湖）的开发，我们将在以下部分探讨这些解决方案。

对于经典的SQL选项，PostgreSQL和MySQL值得关注，而在NoSQL方面，示例包括MongoDB和Cassandra。“NoSQL”一词本身就涵盖了针对不同用例的数据库。

数据仓库：结构化洞察

数据仓库是数据管理的基石，它充当结构化存储库，专门用于存储、管理和分析结构化数据。它们在为分析查询提供强大的性能方面表现出色。数据仓库的一个定义特征是其写入时模式方法，其中数据在加载到仓库之前会经过仔细的结构化和转换。

数据仓库的主要特点包括：

• 结构化数据。数据仓库最适合结构化数据，例如销售记录、财务数据和客户信息。
• 写入时模式。数据在加载到仓库之前会经过仔细的结构化和转换。这确保了数据质量和一致性，但也需要开发人员在集成新的数据源或现有数据源更改其输出时编写一些代码。
• 针对分析进行了优化。数据仓库旨在实现快速的查询性能，使其成为商业智能和报告的理想选择。

尽管数据仓库具有优势，但在处理非结构化或半结构化数据以及实时数据处理方面存在局限性。

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

数据湖：无限可能

随着企业努力处理来自多个来源的更大数量和不同类型的数据，数据湖已成为一种补充解决方案。数据湖是一个存储库，能够以其原生格式存储大量原始数据，无论是结构化、半结构化还是非结构化数据。

数据湖的主要特点包括：

• 原始数据存储。数据湖通常以原始形式存储数据，使其适用于各种数据类型。它既可以是从关系数据库导出的表，也可以是从多个系统收集的纯文本日志，甚至是图像等二进制数据。
• 读取时模式。数据在读取时进行结构化和转换，从而允许灵活地进行数据探索和分析。
• 可扩展性。数据湖可以非常轻松地水平扩展以适应几乎任意的数据量。

虽然数据湖擅长存储大数据，但如果没有适当的治理和数据编目，它们可能会变得难以管理，并变成臭名昭著的“数据沼泽”。数据湖的典型定义不包括数据管理、治理或查询的实用程序。一些公司通过引入“数据湖仓”的概念来增强这些功能。

数据湖仓：两全其美

数据湖仓标志着数据管理领域的最新创新，旨在弥合数据湖的多功能性和数据仓库的结构化处理能力之间的差距。它们通过为结构化和半结构化数据提供统一且有组织的存储基础设施来统一这两个世界，同时支持高效的分析处理。数据湖仓支持在数据湖之上构建的传统“仓库式”分析和查询。

数据湖仓的主要特点包括：

• 仍然可扩展。由于数据湖仓构建在数据湖之上，因此它们仍然允许高可扩展性和以不同格式存储数据。
• 模式演变。它们允许模式演变，因此数据可以以其原始形式被摄取，并在需要时进行结构化。
• 准备就绪的分析。数据湖仓提供执行查询和数据索引的功能，类似于数据仓库。

流行的数据湖仓系统示例包括Delta Lake（由Databricks提供），这是一个开源存储层，它为数据湖提供ACID事务和模式强制执行，以及Iceberg，这是一个专注于数据湖的高效和事务性表格式的开源项目，提供与数据仓库相同的易用性和可靠性。

随着企业旨在简化其数据架构、减少数据孤岛并实现实时分析，同时保持数据治理，数据湖仓正在获得关注。它们代表了不断变化的数据存储和处理环境中一个有希望的演变，解决了现代数据多样化和动态性质带来的挑战。

数据网格：数据即产品

数据网格的概念提出了一种新的数据视角，将其定义为由专用团队管理的产品，负责其质量、正常运行时间等等。这种面向产品的方法可以采取多种形式，从精心策划的数据集到API，公司内部的业务部门可以独立访问和利用这些数据产品。

数据网格代表了数据架构的范式转变，解决了大型组织中日益复杂和规模庞大的数据带来的挑战。它引入了一种去中心化的数据管理方法，不同于传统的数据仓库模型。

数据网格的主要原则包括：

• 面向领域的拥有权。数据由跨职能领域团队拥有和管理，这些团队负责数据质量、治理和访问。
• 数据即产品。数据被视为产品，具有明确的所有权、文档和针对数据消费者的服务级别协议（SLA）。
• 自助式数据平台。由于团队负责提供对其数据的访问，这并不意味着数据工程师是不必要的。他们需要创建一个平台，使团队能够轻松共享和发现他们需要的数据。
• 联合计算。现在可以在数据驻留位置附近执行数据处理和分析，从而减少数据移动并提高性能。

尽管数据网格因其能够解决大型组织中的去中心化和民主化挑战而在数据管理社区中受到关注，但它可能并不适合所有人。小型公司可能会发现选择更易于设置和管理的专用存储解决方案更实用。

组合方法

虽然我试图用新工具和概念的出现来概述某种“时间表”，但必须注意的是，旧的方法并没有过时或被取代。组织正在采用多种方法，利用各种技术的优势，同时减轻潜在的缺点。

本文未涉及的一个方面是机器学习（ML）工具在数据管理中的应用日益广泛。这些工具自动化诸如数据清理、质量监控、异常检测和预测分析等任务。这种趋势通过将智能自动化引入数据管理环境来增强数据的价值和可操作性。

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