中的数据访问经过
我们可以包含来自多个来源的数据，而在数据库中，它必须来自单一来源。 数据仓库中的数据记录是通过批量写入加载来完成的，但在数据库中，此过程是基于新数据的可用性来完成的。 数据仓库 中的数据存储经过优化，可以通过列以最大速度执行查询访问，而数据库中的优化重点是使用行记录的写入操作。数据仓库优化，可最大限度地 WhatsApp 号码数据 减少入站和出站操作，同时最大限度地提高数据吞吐量；在数据库中，访问量减少了读取操作。 数据仓库和Datalake之间的区别 在Data Warehouse中，只存储建模或结构化数据，而在Datalake中，没有任何数据例外，存储所有类型的数据，无论是结构化、半结构化还是非结构化。
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关于处理，在数据仓库中，有必要赋予数据形状和结构（写入时模式）。然而，在Datalake中，加载的是原始数据，直到实际使用（读取时模式）。 数据仓库用户往往是分析师、数据科学家和开发人员，而数据湖用户也往往是同一领域的数据工程师和架构师。 数据仓库所基于的技术已经存在了几十年，而数据湖（大数据）的基础则要新得多。所以我们可以说数据仓库的安全性更加强大。
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