5、数据处理：从基础到高级策略

数据处理：从基础到高级策略

1. 数据存储与管理基础

在数据处理领域，数据库、数据服务器和数据湖是关键的存储与管理组件。数据库为数据的输入和处理提供了更结构化和规范化的方式。它能够摄取、处理、存储和输出数据，与数据文件不同的是，数据库需要更严格的管理，并且通常需要使用编码语言（如 SQL）来与数据进行交互。

常见的数据库类型包括 Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL 和 Teradata 等，它们都以 SQL 为核心。例如，Microsoft SQL Server 因许多服务器使用 Windows 操作系统而被广泛应用。然而，不同的数据库在代码要求上略有差异，需要一定的培训才能熟练使用。

随着数据量的增长，出现了数据服务器和数据仓库的概念。数据服务器可以同时运行多个数据库，而数据仓库则是将组织内多个数据源的数据整合在一起，用于报告和分析。同时，云服务器的出现为数据库的托管提供了新的选择，如 Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform 等。云服务器的主要优势在于可以根据需求灵活增加服务器的性能和容量。

但传统的基于 SQL 的数据库在处理大量流式数据时面临挑战，因为其数据结构要求使得大量数据无法快速处理并存储。这时，数据湖应运而生。数据湖以非结构化状态存储数据，待后续处理。当数据被确定为有用且能正确转换时，再将其处理到更传统的 SQL 数据库中。

2. 数据库使用挑战

在使用数据库时，通常会遇到一些挑战。首先，SQL 语言的使用是一个主要障碍。在大多数组织中，员工没有接受过 SQL 编码的培训，这导致很多人