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索性我們就來個專題，聊透數(shù)據(jù)庫常摧、數(shù)據(jù)倉庫搅吁、數(shù)據(jù)湖以及風(fēng)頭正勁的“Lake house”——湖倉一體化。
數(shù)據(jù)倉庫是個啥落午？和數(shù)據(jù)庫有什么不同谎懦？
數(shù)據(jù)庫的基本概念，大家應(yīng)該都不陌生溃斋。如今但凡是個業(yè)務(wù)系統(tǒng)界拦，都或多或少需要用到數(shù)據(jù)庫。
即便我們不直接跟數(shù)據(jù)庫打交道盐类，它們也在背后默默滴為我們服務(wù)寞奸，比如刷個卡呛谜、取個錢，后臺都是數(shù)據(jù)庫們在扛著枪萄。
數(shù)據(jù)庫主要用于「事務(wù)處理」隐岛，存取款這種算是最典型的，特別強調(diào)每秒能干多少事兒：QPS（每秒查詢數(shù)）瓷翻、TPS（每秒事務(wù)數(shù)）聚凹、IOPS（每秒讀寫數(shù)）等等。
但要是說起數(shù)據(jù)倉庫齐帚，吃瓜群眾還真很少接觸到妒牙。
通常是業(yè)務(wù)發(fā)展到一定規(guī)模后，業(yè)務(wù)分析師对妄、CIO湘今、決策者們，希望從大量的應(yīng)用系統(tǒng)剪菱、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中摩瞎，進行關(guān)聯(lián)分析，最終整點“干貨”出來孝常。
比如為啥利潤會下滑旗们？為啥庫存周轉(zhuǎn)變慢了？向數(shù)據(jù)要答案构灸，整點報告上渴、圖表出來給老板匯報，輔助經(jīng)營決策喜颁。
可是稠氮，數(shù)據(jù)庫“腦容量不足”，擅長事務(wù)性工作洛巢，不擅長分析型的工作括袒，于是就產(chǎn)生了數(shù)據(jù)倉庫。
雖然現(xiàn)在HTAP的概念很盛行稿茉，也就是混合事務(wù)/分析處理锹锰，用一套數(shù)據(jù)庫架構(gòu)來同時支持事務(wù)(OLTP)和分析(OLAP)兩種需求，但真正大規(guī)模的分析和洞察漓库，還是離不開數(shù)據(jù)倉庫恃慧。
數(shù)據(jù)倉庫相當(dāng)于一個集成化數(shù)據(jù)管理的平臺，從多個數(shù)據(jù)源抽取有價值的數(shù)據(jù)渺蒿，在倉庫內(nèi)轉(zhuǎn)換和流動痢士，并提供給BI等分析工具來輸出干貨。
因為分析型業(yè)務(wù)需要大量的“讀”操作茂装，所以數(shù)據(jù)倉庫通過“Denormalized”化的方式優(yōu)化表結(jié)構(gòu)怠蹂，減少表間聯(lián)接善延，犧牲空間來換取讀性能。（一張表里的冗余數(shù)據(jù)增加了城侧，但查詢起來卻更快了）易遣，并使用列式存儲優(yōu)化，來進一步提高查詢速度嫌佑、降低開銷豆茫。
再結(jié)合面向分析場景的Schema設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫就可以高效率屋摇、全方位揩魂、多維度的扛起“聯(lián)機分析”重任了。
關(guān)于數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別炮温，我們再總結(jié)一下↓
來源：根據(jù)亞馬遜云科技官網(wǎng)相關(guān)素材整理
數(shù)據(jù)湖又是個啥火脉？
數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)干事務(wù)處理相關(guān)的事，數(shù)據(jù)倉庫負(fù)責(zé)干業(yè)務(wù)分析相關(guān)的事茅特，還有新興的HTAP數(shù)據(jù)庫既干事務(wù)又干分析忘分，都已經(jīng)這么內(nèi)卷了棋枕，還要數(shù)據(jù)湖來干個毛線白修？
說白了，還是企業(yè)在持續(xù)發(fā)展重斑，企業(yè)的數(shù)據(jù)也不斷堆積兵睛，雖然“含金量”最高的數(shù)據(jù)都存在數(shù)據(jù)庫和數(shù)倉里，支撐著企業(yè)的運轉(zhuǎn)窥浪。
但是祖很，企業(yè)希望把生產(chǎn)經(jīng)營中的所有相關(guān)數(shù)據(jù)，歷史的漾脂、實時的假颇，在線的、離線的骨稿，內(nèi)部的笨鸡、外部的，結(jié)構(gòu)化的坦冠、非結(jié)構(gòu)化的形耗，都能完整保存下來，方便“沙中淘金”辙浑。
數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫都干不了這活兒激涤，怎么辦呢？
挖個大坑判呕，修個湖倦踢，把各種數(shù)據(jù)一滾腦灌進去囤起來送滞，而且要持續(xù)灌，持續(xù)囤辱挥。這就是數(shù)據(jù)湖啦累澡！
數(shù)據(jù)湖的本質(zhì)，是由“?數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)+?數(shù)據(jù)處理工具”組成的解決方案般贼，而不是某個單一獨立產(chǎn)品愧哟。
?數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，要有足夠的擴展性和可靠性哼蛆，要滿足企業(yè)能把所有原始數(shù)據(jù)都“囤”起來蕊梧，存得下、存得久腮介。
一般來講肥矢，各大云廠商都喜歡用對象存儲來做數(shù)據(jù)湖的存儲底座，比如?Amazon?Web?Services（亞馬遜云科技）叠洗，修建“湖底”用的“磚頭”甘改，就是S3云對象存儲。
?數(shù)據(jù)處理工具灭抑，則分為兩大類↓
第一類工具十艾，解決的問題是如何把數(shù)據(jù)“搬到”湖里，包括定義數(shù)據(jù)源腾节、制定數(shù)據(jù)訪問策略和安全策略忘嫉，并移動數(shù)據(jù)、編制數(shù)據(jù)目錄等等案腺。
如果沒有這些數(shù)據(jù)管理/治理工具庆冕，元數(shù)據(jù)缺失，湖里的數(shù)據(jù)質(zhì)量就沒法保障劈榨，“泥石俱下”访递，各種數(shù)據(jù)傾瀉堆積到湖里，最終好好的數(shù)據(jù)湖同辣，慢慢就變成了數(shù)據(jù)沼澤拷姿。
因此，在一個數(shù)據(jù)湖方案里邑闺，數(shù)據(jù)移動和管理的工具非常重要跌前。
比如，Amazon?Web?Services提供“Lake Formation”這個工具陡舅，幫助客戶自動化地把各種數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)移動到湖里抵乓，同時還可以調(diào)用Amazon?Glue來對數(shù)據(jù)進行ETL，編制數(shù)據(jù)目錄，進一步提高湖里數(shù)據(jù)的質(zhì)量灾炭。
第二類工具茎芋，就是要從湖里的海量數(shù)據(jù)中“淘金”。
數(shù)據(jù)并不是存進數(shù)據(jù)湖里就萬事大吉蜈出，要對數(shù)據(jù)進行分析田弥、挖掘、利用铡原，比如要對湖里的數(shù)據(jù)進行查詢偷厦，同時要把數(shù)據(jù)提供給機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)類的業(yè)務(wù)燕刻，便于“點石成金”只泼。
我們繼續(xù)拿Amazon?Web?Services來舉例子，基于Amazon Athena這個服務(wù)卵洗，就可以使用標(biāo)準(zhǔn)的SQL來對S3（數(shù)據(jù)湖）中的數(shù)據(jù)進行交互式查詢请唱。
再比如使用Amazon SageMaker機器學(xué)習(xí)服務(wù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練过蹂，這些都是常規(guī)操作十绑。
小結(jié)一下，數(shù)據(jù)湖不只是個“囤積”數(shù)據(jù)的“大水坑”酷勺，除了用存儲技術(shù)構(gòu)建的湖底座以外本橙，還包含一系列的數(shù)據(jù)入湖、數(shù)據(jù)出湖鸥印、數(shù)據(jù)管理勋功、數(shù)據(jù)應(yīng)用工具集，共同組成了數(shù)據(jù)湖解決方案库说。
數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫區(qū)別在哪兒？
這個問題其實不難回答片择，我們先看下面這張對比表潜的。
來源：根據(jù)亞馬遜云科技官網(wǎng)相關(guān)素材整理
從數(shù)據(jù)含金量來比，數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)價值密度更高一些字管，數(shù)據(jù)的抽取和Schema的設(shè)計啰挪，都有非常強的針對性，便于業(yè)務(wù)分析師迅速獲取洞察結(jié)果嘲叔，用與決策支持亡呵。
而數(shù)據(jù)湖更有一種“兜底”的感覺，甭管當(dāng)下有用沒有/或者暫時沒想好怎么用硫戈，先保存著锰什、沉淀著，將來想用的時候，盡管翻牌子就是了汁胆，反正都原汁原味的留存了下來只厘。
而從產(chǎn)品形態(tài)看杈曲，數(shù)據(jù)倉庫可以是獨立的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，拿云上數(shù)倉來舉例，Amazon Redshift媚值，就是一款“數(shù)倉產(chǎn)品”。
數(shù)據(jù)湖則是一種架構(gòu)抢呆，通常是圍繞對象存儲為“湖底座”的大數(shù)據(jù)管理方案組合翰萨。比如，Amazon?Web?Services并沒有哪個產(chǎn)品叫“數(shù)據(jù)湖”丢间，而是以S3為基礎(chǔ)没咙，結(jié)合一系列數(shù)據(jù)管理工具，幫助客戶構(gòu)建云上“數(shù)據(jù)湖”↓
引用自文章：數(shù)據(jù)湖這個大坑千劈，是怎么挖的祭刚？
回想以前科普Amazon?Web?Services數(shù)據(jù)湖的插畫，可以看到墙牌，以“湖”為基礎(chǔ)涡驮，“A廠”準(zhǔn)備了各式各樣的工具和服務(wù)，它們緊密集成在一起喜滨。這里應(yīng)該狠狠mark一下捉捅，讀到后面你會發(fā)現(xiàn)，“A廠”設(shè)計數(shù)據(jù)湖架構(gòu)的初衷虽风，就是奔著“湖倉架構(gòu)”去的棒口。
為什么要把“湖”和“倉”糅到一起？?
曾經(jīng)辜膝，數(shù)據(jù)倉庫擅長的BI无牵、數(shù)據(jù)洞察離業(yè)務(wù)更近、價值更大厂抖，而數(shù)據(jù)湖里的數(shù)據(jù)茎毁，更多的是為了遠(yuǎn)景畫餅。
隨著大數(shù)據(jù)和AI的上綱上線忱辅，原先的“畫的餅”也變得炙手可熱起來七蜘，為業(yè)務(wù)賦能，價值被重新定義墙懂。
而因為數(shù)倉和數(shù)據(jù)庫的出發(fā)點不同橡卤、架構(gòu)不同，企業(yè)在實際使用過程中损搬，“性價比”差異很大碧库。
柜与、
數(shù)據(jù)湖起步成本很低，但隨著數(shù)據(jù)體量增大谈为，TCO成本會加速飆升，數(shù)倉則恰恰相反粘茄，前期建設(shè)開支很大吠架。
總之，一個后期成本高，一個前期成本高，對于既想修湖赶诊、又想建倉的用戶來說辙喂，仿佛玩了一個金錢游戲渐排。
于是，人們就想帘靡，既然都是拿數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)服務(wù)轩勘，數(shù)據(jù)湖和數(shù)倉作為兩大“數(shù)據(jù)集散地”花墩，能不能彼此整合一下，讓數(shù)據(jù)流動起來澄步，少點重復(fù)建設(shè)呢冰蘑？
比如，讓“數(shù)倉”在進行數(shù)據(jù)分析的時候驮俗，可以直接訪問數(shù)據(jù)湖里的數(shù)據(jù)（Amazon Redshift Spectrum是這么干的）懂缕。再比如，讓數(shù)據(jù)湖在架構(gòu)設(shè)計上王凑，就“原生”支持?jǐn)?shù)倉能力（DeltaLake是這么干）搪柑。
正是這些想法和需求，推動了數(shù)倉和數(shù)據(jù)湖的打通和融合索烹，也就是當(dāng)下炙手可熱的概念：Lake House工碾。
到底什么才是真正的Lake House？?
Lake House百姓，坊間通常稱之為“湖倉一體”渊额，而Amazon?Web?Services則叫做“智能湖倉”。
Lake House架構(gòu)最重要的一點垒拢，是實現(xiàn)“湖里”和“倉里”的數(shù)據(jù)/元數(shù)據(jù)能夠無縫打通旬迹，并且“自由”流動。
湖里的“新鮮”數(shù)據(jù)可以流到倉里求类，甚至可以直接被數(shù)倉使用奔垦，而倉里的“不新鮮”數(shù)據(jù)，也可以流到湖里尸疆，低成本長久保存椿猎，供未來的數(shù)據(jù)挖掘使用惶岭。
為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，Amazon?Web?Services推出了Redshift Spectrum犯眠，打通了數(shù)倉對數(shù)據(jù)湖的直接訪問按灶，能夠高效查詢S3數(shù)據(jù)湖當(dāng)中的PB級數(shù)據(jù)。
“Spectrum”是智能湖倉的核心組件筐咧，被稱為“Lake House引擎”鸯旁，它可以在湖與倉之間架起數(shù)據(jù)流動的管道↓
?可以將數(shù)據(jù)湖中最近幾個月的“熱數(shù)據(jù)”攝取到數(shù)倉中；
?反過來嗜浮，也可以輕松將大量冷門歷史數(shù)據(jù)從數(shù)倉轉(zhuǎn)移至成本更低廉的數(shù)據(jù)湖內(nèi)羡亩，同時這些移到湖里的數(shù)據(jù)，仍然可以被Redshift數(shù)倉查詢使用;
?處理數(shù)倉內(nèi)的熱數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)湖中的歷史數(shù)據(jù)危融，生成豐富的數(shù)據(jù)集畏铆，全程無需執(zhí)行任何數(shù)據(jù)移動操作；
?生成的新數(shù)據(jù)集可以插入到數(shù)倉中的表內(nèi)吉殃，或者直接插入由數(shù)據(jù)湖托管的外部表中辞居。
做到這一步，基本上算是 get 到了Lake House的精髓蛋勺，“湖倉一體”初見端倪瓦灶。
但是，在實際業(yè)務(wù)場景下抱完，數(shù)據(jù)的移動和訪問贼陶，不僅限于數(shù)倉和數(shù)據(jù)湖之間，搜索引擎服務(wù)巧娱、機器學(xué)習(xí)服務(wù)碉怔、大數(shù)據(jù)分析服務(wù)……，都涉及到數(shù)據(jù)在本地（本系統(tǒng)）和數(shù)據(jù)湖之間的移動禁添，以及數(shù)據(jù)在不同服務(wù)之間的移動撮胧。
數(shù)據(jù)積累得越多，移動起來就越困難老翘，這就是所謂的“數(shù)據(jù)重力”芹啥。
所以，Lake House不僅要把湖铺峭、倉打通墓怀，還要克服“數(shù)據(jù)重力”，讓數(shù)據(jù)在這些服務(wù)之間按需來回移動：入湖卫键、出湖捺疼、環(huán)湖……
把數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫集成起來只是第一步，還要把湖永罚、倉以及所有其他數(shù)據(jù)處理服務(wù)組成統(tǒng)一且連續(xù)的整體啤呼，這就是Amazon?Web?Services為何把自家的Lake House架構(gòu)稱為“智能湖倉”，而非“湖倉一體”呢袱。
?“湖倉一體”只是開局官扣，智能湖倉才是終極?
智能湖倉并非單一產(chǎn)品，它描述的是一種架構(gòu)羞福。
這套架構(gòu)惕蹄，以數(shù)據(jù)湖為中心，把數(shù)據(jù)湖作為中央存儲庫治专，再圍繞數(shù)據(jù)湖建立專用“數(shù)據(jù)服務(wù)環(huán)”卖陵，環(huán)上的服務(wù)包括了數(shù)倉、機器學(xué)習(xí)张峰、大數(shù)據(jù)處理泪蔫、日志分析，甚至RDS和NOSQL服務(wù)等等喘批。
大家“環(huán)湖而飼”撩荣，既可以直接操縱湖內(nèi)數(shù)據(jù)，也可以從湖中攝取數(shù)據(jù)饶深，還可以向湖中回注數(shù)據(jù)餐曹，同時環(huán)湖的服務(wù)彼此之間也可以輕松交換數(shù)據(jù)。
任何熱門的數(shù)據(jù)處理服務(wù)敌厘，都在湖邊建好了台猴，任何對口的數(shù)據(jù)都能召之即來、揮之則去俱两。依靠這種無縫集成和數(shù)據(jù)移動機制饱狂，用戶就能從容地用對的工具從對的數(shù)據(jù)中，挖出干貨锋华！
上面這張圖看著就更加明白一些嗡官，中間是湖，周邊集成了全套的云上數(shù)據(jù)服務(wù)毯焕，然后還有Lake Formation衍腥、Glue、Athena以及前面重點提到的Redshift Spectrum這些工具纳猫，來實現(xiàn)數(shù)據(jù)湖的構(gòu)建婆咸、數(shù)據(jù)的管理、安全策略以及數(shù)據(jù)的移動芜辕。
如果我們再從數(shù)據(jù)獲取到數(shù)據(jù)應(yīng)用的完整流程來看尚骄，這些產(chǎn)品又是如何各司其職的呢？
Amazon?Web?Services官方給出了智能湖倉的參考架構(gòu)↓
這個六層架構(gòu)侵续，從數(shù)據(jù)源定義倔丈、數(shù)據(jù)攝取和入湖入倉憨闰，到湖倉打通與集成，再到數(shù)據(jù)出湖需五、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)消費鹉动，一氣呵成，各種云上數(shù)據(jù)服務(wù)無縫集成在一起宏邮。
數(shù)據(jù)從各種源頭“流入”到智能湖倉存儲中泽示，又按需流出，被處理蜜氨、被消費械筛。
在“智能湖倉”架構(gòu)下，企業(yè)可以輕松匯集和保存海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)飒炎，并隨心所欲地調(diào)用各種數(shù)據(jù)服務(wù)埋哟，用于BI、可視化分析厌丑、搜索定欧、建模、特征提取怒竿、流處理等等砍鸠，未來新的數(shù)據(jù)源、新的分析方法耕驰，也可以快速應(yīng)對爷辱。
同時，數(shù)據(jù)湖的存儲底座S3成本低廉并有近乎無限的擴展性朦肘，“湖邊”大量的數(shù)據(jù)分析和處理的服務(wù)又是無長期成本的Serverless架構(gòu)饭弓，企業(yè)“入坑”智能湖倉之后，完全沒有后顧之憂媒抠。
不得不說弟断，Amazon?Web?Services先知先覺，他們在“挖”數(shù)據(jù)湖的時候趴生，就準(zhǔn)備好了智能湖倉的圖紙阀趴，用戶的數(shù)據(jù)湖建成，智能湖倉竟然不知不覺也水到渠成了苍匆，沒有翻云覆雨刘急，不需要推倒重建。
我們甚至可以認(rèn)為浸踩，“智能湖倉”架構(gòu)是比所謂“數(shù)據(jù)中臺”更能落地和務(wù)實的“中臺”叔汁，如果數(shù)據(jù)中臺是個餅，那智能湖倉就是把餅“烹熟烤香”的鍋~
