18、数据存储与集成：从仓库到管道的全面解析

数据存储与集成：从仓库到管道的全面解析

在当今的数据驱动时代，数据的存储、管理和集成是企业成功的关键因素。本文将深入探讨数据仓库、数据湖、数据湖仓等存储系统，以及数据集成的多种方法和数据管道的架构。

数据仓库的演进

传统的联机分析处理（OLAP）系统以数据仓库为基础。然而，传统数据仓库本质上是数据库，难以应对大数据量的挑战。运行分析工作负载在数据湖需要学习新的概念和工具，还需要专业知识来过滤和处理正确的数据。这一技能通常掌握在数据工程师、数据科学家和一些数据分析师手中，而大多数负责业务决策的主题专家并不具备。因此，数据仓库仍然受到青睐，因为它有明确的模式，并且可以使用纯 SQL 进行决策所需的洞察分析。

现代数据仓库通过一些技术进步来管理结构化和半结构化的大数据：
1. 列式存储 ：类似于面向列的大数据文件格式（如 Parquet 和 ORC）更适合分析工作负载，因为数据读取速度更快。如果在数据库中以列式格式存储数据，写入速度会变慢，但读取速度会变得非常快。这一想法在 2005 年的一篇研究论文中提出，并被大多数现代数据仓库采用。
2. 压缩 ：由于数据按列存储，且列中的所有数据类型相同，因此数据压缩变得容易且高效。大多数现代数据仓库会自动执行压缩，用户也可以选择压缩编码或不进行压缩。
3. 大规模并行处理（MPP） ：MPP 被设置为一个有限的计算节点集群，随时准备工作。每个节点都使用相同的代码，不会因查询而改变。因此，与 Hadoop 和 Spark RDD 等 MapReduce 实现相比，查询启动时间非常短。这种低延迟使得交互式查