32、云数据仓库：AWS Redshift与Azure Synapse深度解析

云数据仓库：AWS Redshift与Azure Synapse深度解析

1. 云数据平台架构与数据仓库的重要性

云数据平台的分层架构利用不同技术和存储类型，以满足不同数据消费者的需求。不同的数据消费者可以从平台的不同层访问数据，如数据科学家团队、应用程序开发者和普通用户等。

1.1 不同类型用户的需求差异

不同类型的用户对云数据平台的需求不同，主要体现在以下方面：
- 他们可能会竞争相同的数据资源。
- 他们倾向于使用不同的方式访问数据。

1.2 数据仓库的核心地位

数据仓库仍然是访问数据处理管道结果的最常见方式，原因如下：
- 数据仓库全面支持SQL语言标准，SQL是最流行的数据访问和操作语言。
- 流行的商业智能（BI）工具都基于SQL，对于许多高级数据用户来说，编写SQL查询比使用报告或BI工具更简单快捷。

1.3 云数据仓库的兼容性

大多数现有的云数据仓库本质上是关系型的（谷歌BigQuery除外），这使得传统数据仓库中的BI、报告和其他工具能够轻松与云数据仓库集成。这种兼容性对于已有数据平台和遗留报告的组织至关重要，因为用户可以继续使用他们熟悉的工具。

2. AWS Redshift：分布式关系型云数据仓库

2.1 Redshift的特性

• 分布式 ：Redshift可以将大型数据集分布到多个机器（节点）上，并并行运行查询，充分利用多台计算机的CPU和内存。
• 关系型