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尽管它们在概念上相似，都旨在存储和分析大量数据，但它们在架构、用途、数据结构和性能等方面有着本质的区别。 数据仓库，作为企业数据集中存储的成熟解决方案，以其结构化、优化查询和数据治理能力而闻名。
一、数据仓库和数据湖的定义 数据仓库是传统的数据存储方式，其核心概念是将不同来源的数据抽取、转化和加载到一个中心化的存储系统中，供企业进行决策分析使用。
数据仓库和数据湖的区别 数据湖和数据仓库的区别是不同的数据存储和管理方式，区别如下： 1.
数据库、数据仓库和数据湖的区别 数据库是一种结构化数据存储技术，用于存储和管理有组织的数据。数据库通常使用关系型模型来组织数据，并使用SQL来查询和操作数据。
有比较才有鉴别，因此很多文章对数据湖与数据仓库做了比较，下面是网上流传的一些说法： 这种比较似乎能找到点区别，难道结构化与非结构化就成了数据仓库和数据湖的一个主要区别？
数据仓库VS数据湖 在选择数据湖和数据仓库之前，我们需要了解两者的特点和区别。
近几年大数据概念太多了，数据库和数据仓库还没搞清楚，就又出了数据湖，现在又说什么“湖仓一体”。乙方公司拼命造概念，甲方公司不管三七二十一，吭哧吭哧花钱搞数据建设。
数据湖是一个用于集中存储各种结构化和非结构化数据的大型数据仓库。它可以存储来自多个数据源和多种数据类型的原始数据，而无需事先进行结构化处理。数据湖可以进行数据存取、处理、分析和传输。
数据湖和数据仓库有什么区别吗，以及想要建数据湖应该怎么做呢？ 数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。
与数据湖一样，云数据仓库越来越多地被部署为本地数据仓库的替代方案。 这说明了数据仓库架构的主要类型之一。
首先，随着Hadoop和Hive等初期项目的出现，数据仓库（Data Warehouse）的概念得以确立；随着数据仓库的不断演化，同时有了云与对象存储的诞生；大数据与 AI 的时代到来之后，数据湖（Data
湖仓一体：将数据湖和数据仓库结合的方法，旨在克服两者各自的局限性。 数据湖VS数据仓库 什么是数据湖？ 数据湖是一个分布式、可扩展的数据存储和处理系统，用于存储结构化和非结构化数据。
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