数据湖和数据仓库的复杂查询有哪些新兴趋势？

数据湖和数据仓库复杂查询的新兴趋势侧重于统一多样化的数据处理范式。关键概念包括湖仓一体架构，它将数据湖的灵活性与数据仓库的管理和性能特性相结合。这一趋势满足了对海量、多样化数据集（包括原始数据、半结构化数据和结构化数据）进行高效、可扩展查询的需求。其意义在于在单一平台上支持实时分析、机器学习和商业智能，减少数据孤岛和数据移动。 核心进展包括支持ACID的表格式，如Delta Lake和Apache Iceberg，确保对象存储上的可靠事务和时间旅行功能。查询引擎越来越多地支持ANSI SQL、跨多个源的联邦查询以及用于提升性能的向量化处理。物化视图和高级缓存优化了复杂查询速度。混合执行引擎结合了批处理和流处理，而增强的元数据层则有意义地编目数据结构。这种演变增强了治理能力，减少了延迟，并提高了分析工作负载的成本效率。 实施包括采用开放表格式以在云存储上提供事务保证。使用支持联邦查询的基于SQL的引擎，以无缝访问数据湖、数据仓库和 operational DBs。采用智能缓存和物化视图来加速重复的复杂连接/聚合。Dremio或Trino等工具可实现这一点。业务价值包括从集成数据中加速获取洞察、降低ETL复杂性、降低存储成本，以及为从报告到机器学习的各种分析用例提供民主化访问。