一幅图理解：数据仓库vs数据湖vs湖屋vs数据网格
数据是任何现代企业的生命线。但是由于可用数据量庞大，如何有效地存储、管理和分析数据可能成为一大挑战。
这就是数据仓库、数据湖、湖屋（Lakehouse）和数据网格（Data Mesh）派上用场的地方。
1、数据仓库（Data Warehouse）：
📂 结构化数据：主要设计用于存储结构化数据。
📊 分析为主：优化了查询性能，通常用于业务智能任务。
🛠 ETL过程：数据在加载前需要清洗和转换（ETL）。
- 例子：Teradata，首次推出于20世纪70年代末，是数据仓库解决方案的先驱。
- 历史：在20世纪80年代和90年代变得流行，因为企业需要更多的分析能力。
2、数据湖（Data Lake）：
🌊 原始数据：可以存储大量的原始、结构化、半结构化或非结构化数据。
⏱ 读时模式（Schema-on-Read）：在读取数据时定义数据结构。
🛠 ELT过程：先存储，后转换。
- 例子：Amazon S3，2006年推出，是构建数据湖的热门选择。
- 历史：在2010年代随着大数据和多元数据来源的崛起而受到关注。
3、湖屋（Lakehouse）：
🏠 混合型：结合了数据仓库和数据湖的特点。
📊 统一平台：便于进行业务智能和机器学习。
🛠 数据质量：维护可靠的数据标准。
- 例子：Databricks Delta Lake，首次推出于2010年代末。
- 历史：近年来出现，解决了数据湖和仓库之间的差距。
4、数据网格（Data Mesh）：
🌐 去中心化：提倡领域导向的去中心化数据所有权。
🚀 可扩展性：为现代分布式系统和微服务而构建。
🤝 协作为主：专注于跨团队合作。
- 例子：这更多是一种范式而非产品。可以将其视为一种去中心化的方法，类似于如何去中心化传统应用架构。
- 历史：在2020年代初开始受到关注，基于过去架构的教训。
总体而言：
仓库：结构化，分析能力强。
湖：包含大量、多样性的数据。
湖屋：两者的结合。
网格：去中心化，可扩展的未来。