資料儲存在過去十年中發生了巨大的變化，促使各組織尋求更有效的方式來管理其資料資產。資料湖倉（Data Lakehouse）架構作為一種創新解決方案應運而生，彌合了傳統資料倉儲和資料湖泊之間的差距，結合了兩者的最佳優點。本文探討了湖倉架構的運作方式，以及傳統資料庫在支援這些現代化資料平台中所扮演的關鍵角色。
湖倉架構定義
湖倉架構是一種新的資料管理方法，它將資料湖的靈活性和成本效益與資料倉儲的可靠性和效能相結合。從本質上講，湖倉使用雲端物件儲存來維護 Apache Parquet 等開放檔案格式的大量原始資料，同時實現額外的功能層來提供類似倉庫的功能，例如 ACID 交易、架構強制執行和最佳化查詢效能。
湖倉基礎：儲存和處理
湖倉通常使用以開放格式儲存資料雲端物件的儲存系統為其基礎。這些系統透過 Delta Lake、Apache Hudi 或 Apache Iceberg 等資料表格式增強，它們為管理資料的可靠性和一致性提供了重要功能。這種組合創造了一個堅固強大的基礎層，能夠處理結構化和非結構化資料，同時保持企業應用程式所需的效能。
查詢引擎和處理層
在儲存層之上，Apache Spark 和 Trino 等強大的查詢引擎提供了高效處理和分析資料所需的運算能力。這些引擎能夠處理從基本 SQL 查詢到複雜機器學習工作負載的各種任務，使湖倉適用於各種分析需求。像 Databricks SQL 和 Snowflake 這樣的管理解決方案進一步增強了這些能力，提供最佳化的企業級查詢處理。
傳統資料庫的角色
雖然核心湖倉基礎設施負責處理大規模資料儲存和處理，但傳統資料庫在整體架構中扮演著關鍵的輔助角色。PostgreSQL 具有 ACID 標準符合性和擁有豐富的功能集，通常用作需要頻繁更新和複雜交易的結構化資料的操作資料庫。它能夠處理關聯式資料和 JSON 資料，使其在現代化資料架構中特別有價值。
當應用程式需處理具有靈活架構的半結構化資料時，MongoDB 發揮了重要作用。其文件導向型的方法與湖倉架構相輔相成，透過提供特定於應用程式的資料儲存儲存庫。這對於將資料輸入湖倉的微服務架構來說尤其有用。
Redis 作為高效能快取層，顯著提升了頻繁存取資訊的資料存取速度。它的記憶體架構和對多種資料結構的支援，使其非常適合維護來自湖倉的資料的即時檢視，實現快速的應用程式回應，同時保持整體生態系統中的一致性。
管理與整合
管理複雜的湖倉基礎架構需要先進的工具，而這正是像 Navicat 這樣的資料庫管理工具的價值所在。Navicat 提供對湖倉架構中涉及的傳統資料庫的全面支持，為 PostgreSQL、MongoDB、Redis 及其他在整個系統中扮演關鍵角色的資料庫提供統一的管理的介面。這種整合能力可協助組織維持整個資料基礎架構的一致性和效率。
未來展望
湖倉架構不斷發展，新的工具和功能不斷湧現。傳統資料庫與現代化湖倉平台的整合代表了企業資料管理的一種務實方法，將成熟資料庫系統的優勢與現代化資料平台的創新相結合。隨著企業不斷面對持續增長的資料量和日益複雜的分析需求，由傳統資料庫和 Navicat 等現代化管理工具支援的湖倉架構為未來的資料管理需求奠定了堅實的基礎。
