大数据中数据湖和数据仓库的数据处理速度有何不同？
数据湖以原生格式存储海量原始、非结构化、半结构化和结构化数据，主要利用HDFS或S3等经济高效的对象存储。它们支持数据结构不断演变的探索、高级分析和机器学习场景。数据仓库以高度优化的模式（如星型或雪花型）存储经过处理的结构化数据，用于快速查询，非常适合需要一致性能的商业智能、报告和运营分析。
数据仓库的处理速度之所以出色，得益于写入时模式、广泛的索引、分区以及专为复杂SQL查询量身定制的MPP（大规模并行处理）架构。数据湖提供了灵活性，但原始访问速度本质上较慢；其速度在很大程度上依赖于Spark/Presto等处理引擎在查询过程中应用读取时模式进行转换。数据湖中的专用仓库层可优化特定工作负载。数据湖优先考虑存储经济性和敏捷性；数据仓库则优先考虑查询性能和治理。
要在仓库中实现BI工作负载的高速处理，需将数据结构化、建模、索引并加载到MPP系统中。对于探索性的数据湖分析，可在特定的精选数据集上使用计算引擎。数据湖便于机器学习/数据科学探索，但需要计算/内存来支持查询时转换。数据仓库可为预定义指标提供毫秒级响应。实施数据湖仓模式（Delta Lake、Iceberg）可连接两种范式，在对象存储之上实现ACID事务和接近数据仓库的性能。
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