之間的區別是最好的方法來解釋什麼數據倉庫和數據

[SigmaTSE]

什麼是最好的方法來解釋非技術客戶數據倉庫和數據之間的區別lakehouse嗎?beplay体育app下载地址

[yogu]

• 數據倉庫結構就像一個圖書館,提供組織數據報告和分析等特定目的。
• 數據lakehouse就像一個靈活的水庫,能夠保存不同的數據,在其原始狀態,允許更多的探索性和適應性分析。

[Vinay_M_R]

數據倉庫是類似於一個組織良好的和結構化庫。它旨在以結構化方式存儲和組織數據,類似於書由特定類別或類型組織的架子上。精心結構化數據、處理和組織提前在數據倉庫中維護一致性和促進有效的查詢和分析。這就類似於一個目錄,允許您輕鬆找到您需要的信息。

數據lakehouse,另一方麵,更類似於一個大型水庫或湖泊,你可以不考慮存儲任何形式的數據結構。考慮將各種形式的信息變成一個巨大的湖泊,如文件、照片、音頻文件,等等。lakehouse存儲數據在其原始狀態,沒有先入為主的結構或組織。它讓一個位置來存儲大量的不同數據到達時,無需考慮之後將如何使用它。

所以,簡而言之:

數據倉庫是有組織的、結構化和優化,便於訪問和分析。這是類似於一個組織良好的圖書館,你可以發現你正在尋找的信息。

數據lakehouse更像是一個大水庫,可能許多類型的數據存儲在他們的原始形式,允許進一步分析或處理。

[pvignesh92]

嗨@SigmaTSE,

簡單的單詞,

• 數據倉庫- >存儲結構化數據表來幫助您的報告或BI查詢。更好的查詢性能優化內部數據的快速查詢。
• 數據- >湖你可以以任何格式存儲數據,它的可伸縮性。集成與ETL工具來讀取和處理您的數據為不同的用例。不那麼有效的查詢性能喜歡你的數據倉庫中。
• 數據Lakehouse - >數據湖+數據倉庫的組合特征。支持大規模、複雜的ETL處理以及毫第二個查詢延遲。所以得到兩全其美。

希望這個有幫助。

[Vinayak_rescuer]

嗨@SigmaTSE,

數據倉庫是一個有組織的儲藏室標記jar的成分。

數據lakehouse就像一個神奇的冰箱,你可以存儲各種各樣的成分,而不用擔心標簽,允許更大的靈活性和創造性。