大数据产业创新服务媒体
——聚焦数据·改变商业
近日，领先的金融级分布式数据库厂商SequoiaDB巨杉数据库举行了年春季发布会。在本次发布会中，巨杉数据库重点推出基于“湖仓一体”架构，针对不同的业务需求场景细分出全新的产品线。什么是“湖仓一体”我们回想一下大学课堂学过的基础数据库，当时我们使用的表结构，处理的数据大都属于结构化数据，对结构化数据分析通常就会用到数据仓库。而如今一方面数据量在加大；另一方面，数据的类型早已突破了结构化，现在有大量非结构化、半结构化数据，包括图片、音频、视频数据，这些数据呈现出多样性、高速度、大容量等特征。很显然，传统的数据仓库并不适合这样的场景，而且就成本而言，一定不是最具优势的方案。
大约十年前，数据湖出现了，它被定义为一种可以存储各类格式的原始数据存储。我们的那些各类数据可以存储在数据湖里，但数据湖缺少一些关键功能，比如不支持事务、缺乏一致性、隔离性、不保证执行数据质量等，这些短板决定了，让数据湖来承载过去数据仓库比较顺畅的读写访问、批处理、流作业是不现实的，过去在数据仓库比较容易实现的BI数据分析由数据湖完成是很费劲的。
随着企业从多种数据来源中大规模地收集数据，此时架构师也开始考虑，如何构建一个单一的系统，来实现数据的仓库化存储，还能比较轻松地完成多样化的数据分析。另外，人工智能的需求，也让统一的架构变得必要，需要数据访问的灵活性、高性能并举。
来源：Databricks