當我們搭建網站的時候經常會碰到數據庫，那數據湖和數據庫有什么關系呢?其實，數據倉庫大部分是結構化的，并來自關系數據庫，也可以收集非結構化數據，但是大多數情況是要收集結構化數據。而數據湖專門用于存儲任何形式的數據，即結構化或非結構化。它還使我們能夠以其本機格式保存大量原始數據，直到需要它為止。
數據倉庫收集來自多個源(內部或外部)，該數據被進一步用于商業目的優化的數據。而數據湖主要與面向Hadoop的對象存儲相關。在這種情況下，首先將組織的數據加載到Hadoop平臺，然后再加載到業務分析。進一步，將數據挖掘工具添加到該數據中，該數據挖掘工具通常位于商用計算機的Hadoop群集節點中。
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數據湖與數據倉庫：兩者都使用兩種不同的策略來存儲數據。
一、數據湖是什么？
數據湖的概念僅在2000年才開始興起，國內數據湖的概念也是在2020年才由阿里在云棲大會上提出并展露鋒芒，數據湖展示了如何存儲數據以及如何同時節省成本。
數據湖(Data
Lake)是一個以原始格式存儲數據的存儲庫或系統。它按原樣存儲數據，而無需事先對數據進行結構化處理。一個數據湖可以存儲結構化數據(如關系型數據庫中的表)，半結構化數據(如CSV、日志、XML、JSON)，非結構化數據(如電子郵件、文檔、PDF)和二進制數據(如圖形、音頻、視頻)。
但是隨著大數據技術的融合發展，數據湖不斷演變，匯集了各種技術，包括數據倉庫、實時和高速數據流技術、數據挖掘、深度學習、分布式存儲和其他技術。逐漸發展成為一個可以存儲所有結構化和非結構化任意規模數據，并可以運行不同類型的大數據工具，對數據進行大數據處理、實時分析和機器學習等操作的統一數據管理平臺。
數據湖：直接將原始數據全量存入數據湖(結構化、半結構化、非結構化等)，而且數據湖存儲的數據量巨大且來源多樣，數據湖應該支持異構和多樣的存儲，如HDFS、HBase、Hive等。
優勢是——保留原始數據的全量信息便于后期挖掘(數據具有保真性、靈活性、可管理、可追溯、豐富的計算引擎(批處理、流計算、交互式分析、機器學習)
(1)輕松地收集和攝入數據：企業中的所有數據源都可以送入數據湖中。因此，數據湖成為了存儲在企業內部服務器或云服務器中的結構化和非結構化數據的無縫訪問點。此外，數據湖可以用多種文件格式存儲多種格式的數據，比如文本、音頻、視頻和圖像。這種靈活性簡化了舊有數據存儲的集成。
(2)支持實時數據源：數據湖支持對實時和高速數據流執行 ETL 功能，這有助于將來自 IoT 設備的傳感器數據與其他數據源一起融合到數據湖中。
(3)更快地準備數據：分析師和數據科學家不需要花時間直接訪問多個來源，可以更輕松地搜索、查找和訪問數據，這加速了數據準備和重用流程。數據湖還會跟蹤和確認數據血統，這有助于確保數據值得信任，還會快速生成可用于數據驅動的決策的
BI。
(4)更好的可擴展性和敏捷性：數據湖可以利用分布式文件系統來存儲數據，因此具有很高的擴展能力。開源技術的使用還降低了存儲成本。數據湖的結構沒那么嚴格，因此天生具有更高的靈活性，從而提高了敏捷性。數據科學家可以在數據湖內創建沙箱來開發和測試新的分析模型。
(5)具有人工智能的高級分析：訪問原始數據，創建沙箱的能力，以及重新配置的靈活性，這些使得數據湖成為了一個快速開發和使用高級分析模型的強大平臺。數據湖非常適合使用機器學習和深度學習來執行各種任務，比如數據挖掘和數據分析，以及提取非結構化數據。
劣勢是——在消費時要重新進行ETL數據處理。數據湖，多源異構、大規模、各種實時性要求。
數據湖目標用戶：數據分析師、數據科學家。除了大數據基礎平臺的能力之外，更要求數據管理、治理及數據資產化能力。
二、數據湖與數據倉庫的區別：
1、服務對象不同。從用戶差異上來看，數據倉庫適合企業中大數據產品開發人員和業務用戶。而數據湖是較新的技術，擁有不斷演變的架構。數據湖存儲任何形式(包括結構化和非結構化)和任何格式(包括文本、音頻、視頻和圖像)的原始數據。根據定義，數據湖不會接受數據治理，但專家們都認為良好的數據管理對預防數據湖轉變為數據沼澤不可或缺。
數據湖在數據讀取期間創建模式。與數據倉庫相比，數據湖缺乏結構性，而且更靈活;它們還提供了更高的敏捷性。在檢索數據之前無需執行任何處理，而且數據湖特意使用了便宜的存儲。最適合數據分析師或數據科學家，他們直接基于數據沙箱做自由探索和分析，這些人要求有技術背景，會寫代碼或熟悉SQL。
2、對于管理企業的人員一般來說有兩種特征，開放性與有序性，創業公司的人思想往往比較開放，但管理大型公司的人更注重秩序，同理這個概念可以使用在如今的數據結構中，開放意味著容易接受新信息以及接納新的觀點，創業公司擁抱開放的原因他們必須學會打破常規，在市場中創造新的價值。
開放性→數據湖：數據湖以其原生格式保存大量原始數據，包括結構化的、半結構化的和非結構化的數據，并且在使用數據之前，不對數據結構進行定義。開放性的特征直接指向數據湖的概念，數據湖是新數據可以不受任何限制地進入的地方，在這里，任何數據都可以存在，因此這里是發現新想法，用數據實驗絕妙來源，但同時因為其對任何數據的開放性，使得其缺乏有意義的結構，對于數據量較大時，就顯得有些混亂了。
有序性→數據庫：
數據倉庫中存儲的主要是結構化數據，對于加載到數據倉庫中的數據，首先需要定義數據存儲模型。有序性直接指向數據倉庫，在數據倉庫中，我們將維度和指標視為可查詢的，這是可以統一管理，優勢是消費時可以直接使用，劣勢是原始數據部分信息丟失，且更容易被不斷擴大的受眾消費；
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