在云计算中，数据湖和数据仓库是必不可少的。这些系统有助于管理大量结构化和非结构化数据。在它们之间进行选择会影响性能、可扩展性和成本。本博客使用 2024 年的最新数据探讨数据湖和数据仓库的差异。
了解数据湖和数据仓库的基础知识
数据湖以其本机格式存储原始数据。它们处理结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖对于需要高级分析的数据科学家来说非常有用。然而，它们管理起来很复杂，并且需要强大的数据治理。
数据仓库存储针对高速查询和报告而优化的结构化数据。数据在存储之前必须进行清理和结构化。这使得数据仓库能够高效地进行分析，但成本往往更高。
比较性能指标
查询速度和吞吐量
数据湖在处理大量非结构化数据方面具有强大的能力。 Apache Hadoop 或带有 AWS Athena 的 Amazon S3 等平台在这方面表现出色。但是，由于缺乏预定义的架构，查询结构化数据可能会更慢。 Apache Parquet 等工具可提高性能，但需要仔细调整。
基于云的数据仓库（例如 Amazon Redshift、Google BigQuery 和 Snowflake）在查询结构化数据方面表现出色。它们使用列式存储和索引，从而减少查询延迟。在测试中，Snowflake 和 BigQuery 在复杂查询中的表现优于数据湖。
可扩展性和弹性
数据湖具有良好的扩展性，可以处理 PB 级的数据，而不会降低性能。然而，扩展查询性能可能具有挑战性，尤其是对于非结构化数据。 Azure Data Lake 等云原生解决方案提高了可扩展性，但管理资源仍然很复杂。
数据仓库的扩展性也很好，尤其是在计算资源方面。 Redshift 和 BigQuery 等平台会根据查询复杂性自动调整计算能力。这种弹性是一个主要优势，可确保一致的性能。
数据处理和转换
数据湖存储原始数据，但将其处理成可用的格式需要大量的计算资源。 Apache Spark 等工具会有所帮助，但与结构化环境相比，ETL（提取、转换、加载）过程可能会很慢。
数据仓库针对高效数据转换进行了优化。通过结构化数据摄取，ETL 流程更加简单，从而缩短处理时间。例如，Snowflake 的 Snowpipe 增强了实时数据处理。
成本指标
仓储成本
数据湖提供低成本存储，Amazon S3 和 Azure Blob 存储等平台的价格非常实惠。然而，频繁的数据检索可以抵消这些节省，尤其是对于大型数据集。
由于需要数据预处理，数据仓库通常具有较高的存储成本。然而，列式存储和数据压缩有助于降低这些成本。成本还与处理的数据量有关，对于大规模分析来说，数据量可能很高。
计算成本
对于简单的数据存储，数据湖中的计算成本通常较低。然而，对原始数据运行复杂的分析可能成本高昂。 Apache Spark 等框架在广泛使用时会增加这些成本。
数据仓库通常会产生更高的计算成本，尤其是复杂的查询。 Snowflake 等平台提供按秒计费，提供成本灵活性。尽管如此，总体计算费用仍然很高。
运营成本
管理数据湖的成本可能很高，尤其是在数据治理和安全方面。维护数据湖的复杂性需要专门的技能，从而导致更高的运营成本。
数据仓库通常具有较低的运营成本。它们配备了内置管理工具，减少了管理开销。然而，初始设置和持续调整的成本仍然很高。
混合方法取得胜利
考虑到权衡，许多组织正在采用混合架构。混合方法使用数据湖存储原始非结构化数据，使用数据仓库存储结构化数据。这样可以实现经济高效的存储，并在需要时进行高速分析。
云服务的最新进展使混合方法更加可行。 Amazon 的 Lake Formation 与 Redshift 集成以实现无缝数据移动。同样，Google 的 BigQuery Omni 可以跨多云环境进行查询，将数据湖的灵活性与数据仓库的性能相结合。
