一文读懂数据库、数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖、湖仓一体的使用场景和区别

数据库

数据库是针对结构化数据存储的集合，对外提供数据的查询和检索能力，是一种具备事务性操作的存储媒介。这种基于事务性的结构化的数据存储，在ACID以及数据完整性上都有一定的保障能力。实现了插入、更新、删除等事务的在线处理，保证事务的完整性，满足ACID原则。简言之，数据库是一个最基础的概念，主要负责联机事务处理，也提供基本的数据分析能力。一句话：存储架构化数据且满足ACID原则。

数据仓库

数据仓库存储的是经过清洗、加工以及建模后的高价值的、结构化的数据，供业务人员进行数据分析。数据仓库通过预定义的模式和结构化的数据模型，将数据加工处理后，使得数据易于理解和查询分析。如果企业有明确的分析要求，固定的业务主题和模型，且数据结构稳定且易于理解，数据仓库是一个不错的选择。
数据仓库的目的是为企业提供一个中央存储库，其中包含了整洁、一致的数据，从而支持复杂的数据分析、业务智能报告、数据挖掘以及决策支持活动。数据仓库一般需要具备数据提取、转换和加载的能力，提供数据存储、数据访问、元数据管理、数据管理和监控的能力。

数据平台

数据平台是一个全面的技术解决方案，旨在支持整个数据处理流程，包括数据的收集、存储、管理、分析和可视化。它不仅包含数据仓库的功能，还扩展了非结构化数据的采集、大数据处理、实时分析、数据科学和机器学习等能力。数据平台为全类型数据驱动的决策和业务洞察提供了一站式服务。数据平台的目的是为组织提供一个综合的解决方案，以支持从数据采集到深度分析和应用集成的整个数据生命周期管理的能力。

数据中台

数据中台是位于数据生产者(如业务系统)和数据消费者(如应用、分析师)之间的中间层，主要负责数据的集成、处理、存储和提供数据服务。数据中台和数据平台在提供数据集成、存储和处理方面有相似之处，但数据中台强调的是标准化、服务化，目的是通过提供统一的数据服务API，促进数据的快速流通和复用，支持快速开发和迭代新的业务应用。

数据湖

数据湖存储的大部分是原始的、未处理的、各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。主要是为了去满足企业对原始数据的存储、管理和再加工的需求。这里的需求主要包括两部分，首先要有一个低成本的存储，用于存储结构化、半结构化，甚至非结构化的数据；另外，就是希望有一套包括数据处理、数据管理以及数据治理在内的一体化解决方案。数据湖是一种存储系统，旨在存储大量的原始数据，无论其结构如何。数据可以是结构化的、半结构化的，或非结构化的，例如文本、图片、日志文件等。数据湖允许你存储所有这些数据类型而不需要事先定义数据模型，这为数据的灵活使用和探索性分析提供了可能。

湖仓一体

湖仓一体则是数据仓库和数据湖的结合，旨在兼顾传统数据仓库的结构化查询和数据湖的灵活性。在湖仓一体模式中，数据被原样加载到数据湖中，同时进行一定程度的模式定义和质量控制，以便更好地支持企业的数据分析和决策。湖仓一体的模式适用于数据量较大、多种数据类型混合存储的场景，提供了更好的查询性能和数据探索能力。

总结

数据湖主要作为一种数据存储和管理的解决方案，专注于收集和保存大量原始数据。相比之下，数据平台提供了一个更全面的解决方案，包括数据存储、处理、分析和可视化等多个方面。数据中台则侧重于数据的标准化和服务化，提供易于访问和重用的数据服务，同时包含业务逻辑层以支持快速业务应用开发和迭代。