读时模式与写时模式在数据湖和数据仓库中有何不同？

读时模式在查询或分析时为数据应用结构。它允许将原始多样的数据（结构化、半结构化、非结构化）以原生格式存储在数据湖中。当访问数据时，结构由处理引擎或用户脚本施加。这为快速摄入各种数据源提供了极大的灵活性，无需预先建模，非常适合探索性分析和自然地处理模式演变。相反，写时模式要求在数据加载到数据仓库之前预先定义数据结构（模式）。在摄入（ETL/ELT）过程中，数据必须经过转换和清理，以适应这个预定义的模式。 核心原则差异在于模式实施的时机及其影响。写时模式在摄入期间实施结构和数据质量。这导致查询性能高度优化和报告一致，这对于支持商业智能的仓库至关重要。然而，它创建了一个刚性、较慢的摄入管道，容易受到模式变更的影响。读时模式将模式定义推迟到使用时。虽然支持快速数据捕获和模式灵活性，但它将复杂性和潜在错误（如模式不匹配或数据解释问题）转移到查询时，可能影响性能并需要复杂的处理引擎（例如Apache Spark）。 写时模式通过传统的ETL管道实现，这些管道将数据送入关系数据库或结构化仓库表，为已知的报告需求提供高性能。读时模式利用存储在对象存储（例如S3、ADLS）中的Parquet/ORC文件等技术，并由在查询期间解释模式的引擎进行处理。其价值在于支持数据发现、处理不可预测的数据源以及加快数据可用性。写时模式确保用于可信报告的一致、受治理的数据；读时模式优先考虑灵活性和速度，用于大规模、异构数据探索。混合方法越来越常见。