数据管理导航：仓库、湖泊和湖岸——CodesCode
学习不同的数据管理方法，包括每种方法的示例和现代数据管理景观的路线图
在今天的动态数据管理领域，与数据存储和处理相关的术语和概念变得更加复杂。企业面临着有效处理来自各种来源的数据流的重要挑战。在本文中，我旨在揭示各种数据管理方法，提供每个概念的工具示例，并提供现代数据管理领域的路线图。
数据库：基础
数据库长期以来一直是数据管理的基石，提供了用于高效数据存储、组织和检索的结构化存储库。数据库可以广泛分为关系数据库和NoSQL数据库，每种数据库都针对特定的数据需求和用例进行了定制。SQL解决方案通常涉及规范化模式，并满足OLTP用例，而一些NoSQL数据库在处理非规范化数据方面表现出色。
数据库的主要特点包括：
- 结构化数据存储。数据库在处理结构化数据方面表现出色，通过预定义的模式确保数据完整性。
- 高效的逐行查询。数据库针对逐行查询进行了优化，当查询是“正确的”时，数据库可以利用索引非常快地检索单个或多个记录。
- 简单的删除和更新。数据库能够高效地处理更新或删除单行数据。
虽然数据库在管理结构化数据方面非常强大，但在处理非结构化或半结构化数据方面可能存在局限，并且不适用于涉及一次读取数百万或数十亿行数据的分析查询。这种局限性促使更专门的解决方案（如数据仓库和数据湖）的发展，我们将在下面的部分中探讨。
对于经典SQL选项，值得注意的是PostgreSQL和MySQL，而在NoSQL方面，例如MongoDB和Cassandra。 “NoSQL”这个术语本身很广泛，涵盖了多种用例的数据库。
数据仓库：结构化洞察
数据仓库是数据管理的基石，是专为存储、管理和分析结构化数据而设计的结构化存储库。它们在提供分析查询的稳健性能方面表现出色。数据仓库的一个定义性特征是其基于写入的模式，即数据在加载到仓库之前经过精心的结构化和转换。
数据仓库的主要特点包括：
- 结构化数据。数据仓库最适合处理结构化数据，如销售记录、财务数据和客户信息。
- 基于写入的模式。数据在加载到仓库之前经过精心的结构化和转换。这确保了数据的质量和一致性，但在整合新数据源或现有数据源更改其输出时，需要开发人员编写一些代码。
- 优化的分析。数据仓库专为快速查询性能而设计，非常适合业务智能和报告。
尽管数据仓库有其优点，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：无尽可能性
随着组织处理来自多个来源的大量和多样化的数据，数据湖作为一种补充解决方案应运而生。数据湖是一个存储库，能够以其原始格式（无论是结构化、半结构化还是非结构化）保存大量原始数据。
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，适用于各种数据类型。可以是从关系型数据库导出的表格，从多个系统收集的纯文本日志，甚至是像图像这样的二进制数据。
- 按需模式。数据在读取时进行结构化和转换，允许灵活进行数据探索和分析。
- 可扩展性。数据湖可以水平扩展，在容纳几乎任意数据量方面非常容易。
尽管数据湖在存储大数据方面表现出色，但如果缺乏适当的治理和数据目录，它们可能变得难以管理，并且可能变成臭名昭著的“数据沼泽”。一般来说，数据湖的定义不包括数据管理、治理或查询的实用工具。一些公司通过引入“数据湖仓库”概念来增强这些功能。
数据湖仓库：兼具优势
数据湖仓库是数据管理的一种创新方式，旨在弥合数据湖的多样性和数据仓库的结构化处理能力之间的鸿沟。它们通过为结构化和半结构化数据提供统一和组织良好的存储基础设施，并支持高效的分析处理，将两个世界结合起来。数据湖仓库建立在数据湖之上，支持传统的“仓库式”分析和查询。
数据湖仓库的主要特点包括：
- 仍然可扩展。由于湖仓库建立在湖之上，因此仍然具有高度的可扩展性，可以存储不同格式的数据。
- 模式演化。它们允许模式的演化，因此数据可以以原始形式摄取并根据需要进行结构化。
- 分析就绪。数据湖仓库提供执行查询和数据索引的功能，类似于数据仓库。
数据湖仓库的流行示例包括 Delta Lake（由Databricks开发的一种开源存储层，为数据湖提供ACID事务和模式执行）和Iceberg（一种专注于数据湖的高效和事务性表格格式的开源项目，提供与数据仓库相同的便利性和可靠性）。
随着组织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，数据湖仓库正日益受到关注。它们代表着数据存储和处理不断变化的景观中的一个有希望的进化，应对现代数据的多样性和动态性所带来的挑战。
数据网格：将数据视为产品
数据网格这一概念提出了一种对数据的新的理解，将其作为由专门的团队进行管理的产品，这些团队负责数据的质量、正常运行等方面。这种以产品为导向的方法可以采取多种形式，从精选的数据集到API，公司内的业务单元可以独立地访问和利用这些数据产品。
数据网格代表着数据架构的一种范式转变，解决了组织内不断增长的数据复杂性和规模所带来的挑战。它引入了一种分散式数据管理的方式，与传统的集中式数据仓库模型有所不同。
数据网格的主要原则包括：
- 面向领域的所有权。数据由跨职能领域团队拥有和管理，他们负责数据质量、治理和访问。
- 数据作为产品。将数据视为产品，具有清晰的所有权、文档化和数据消费者的服务级别协议（SLA）。
- 自助式数据平台。由于团队负责提供数据访问，这并不意味着数据工程师不再有必要。他们需要创建一个平台，使团队能够轻松共享和发现所需的数据。
- 联邦计算。现在可以在靠近数据所在的地方进行数据处理和分析，减少数据移动并提高性能。
尽管数据网格因其能够应对大型组织中分散化和民主化的挑战而在数据管理界受到关注，但它可能并不适合所有人。较小的公司可能会发现选择一个更容易设置和管理的专用存储解决方案更为实际。
结合方法
虽然我尝试在新工具和观念出现方面概述了一个“时间线”，但是需要注意到旧有方法并没有过时或被替代。组织采用了一种混合方法，充分利用各种技术的优势，同时减轻潜在的缺点。
这里未涉及的一个方面是机器学习（ML）工具在数据管理中的不断增加的利用率。这些工具自动化任务，如数据清洗、质量监控、异常检测和预测分析。这一趋势通过在数据管理领域引入智能自动化来增强数据的价值和可操作性。
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