将数据湖与数据仓库集成对性能有何影响？

集成数据湖（原始、非结构化/半结构化存储）和数据仓库（用于分析的结构化、已处理数据）可创建统一架构。这种“湖仓一体”范式旨在利用数据湖的灵活性进行多样化数据摄入，并利用数据仓库的性能和结构支持商业智能。它支持对各种数据源进行全面分析。 性能影响取决于架构。直接访问仓库中结构化数据的查询保持高性能。查询原始湖数据通常性能较低，因为缺乏优化。关键性能提升来自最大限度减少不必要的数据移动：查询联邦或ELT等技术允许从仓库引擎直接访问原始湖数据或下推查询，从而提高大型数据集的速度。混合模型高效地将热数据导向仓库，将冷数据导向数据湖。 这种集成通过为每种需求应用合适的工具来增强整体数据平台性能：在仓库中对结构化数据执行高性能SQL查询，在数据湖中对原始或批处理数据进行可扩展、经济高效的存储/计算。优化的数据管道和联邦查询引擎对于最小化延迟和最大化吞吐量至关重要，可在分析工作负载中平衡敏捷性和效率。