数据治理挑战：
数据湖中的数据缺乏统一的结构和元数据，数据治理较为复杂。
查询性能较低： 对原始数据的查询性能可能较低，需要进行数据预处理。
数据库与数据湖的对比
特点 数据库 数据湖
数据结构 结构化 结构化、半结构化、非结构化
扩展性 有限 无限
查询性能 高 较低（原始数据）
成本 相对较高 相对较低
应用场景 OLTP（在线事务处理）、数据仓库 数据分析、机器学习、数据挖掘
Export to Sheets
如何选择？
选择数据库还是数据湖，取决于您的业务需求：
需要频繁更新和查 2024 伊拉克电报用户库 询结构化数据，选择数据库。
需要存储大量原始数据
进行探索性分析，选择数据湖。
需要同时处理结构化和非结构化数据，可以考虑采用湖仓一体的架构。
总结
数据库和数据湖各有优劣，在实际应用中，往往需要结合两者来构建完整的数据平台。通过合理地选择和规划，可以最大化数据的价值，为企业带来更多的商业机会。
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