数据湖 vs 数据仓库 vs 数据湖仓一体：何时选哪种架构？——写给正在做数据平台的你

作者 | Echo_Wish（接地气讲技术）

说白了，数据湖、数据仓库、数据湖仓一体（Data Lakehouse）不是宗教信仰——都是工具。关键是你在什么场景、团队能力、预算和治理要求下用哪个。下面我把常见决策点拆开来讲，配上代码样例，帮你把「听着很高级」变成「能落地的选择」。

先说结论（懒人包）

• 数据湖（Data Lake）：海量原始、多格式存储，适合数据科学、探索式分析、机器学习。预算有限、想先存数据但不急着治理时优选。缺点：查询延迟高、治理困难、容易变成“数据墓地”。
• 数据仓库（Data Warehouse）：结构化、经过建模、面向BI/报表和高并发查询。适合业务分析团队、SLAs严格、需要一致性数据的场景。缺点：对半结构化/原始数据支持弱，成本高（按计算/存储计费）。
• 数据湖仓一体（Lakehouse）：试图兼顾两者，基于数据湖存储（廉价、可扩展）+表格式/事务（如Delta、Iceberg、Hudi），适合既要科学实验又要生产级BI的团队。门槛是技术栈成熟度和运维能力。

关键决策维度（帮你量化思路）

1. 数据类型和速度：如果大部分是结构化、每天多次刷新且需要低延迟报表——倾向数据仓库。海量日志、事件、图片、音视频等非结构化——数据湖更合适。
2. 使用者画像：BI用户（非技术业务人）→数据仓库；数据科学家、探索性分析→数据湖；两者兼顾→Lakehouse。
3. 预算与成本模型：频繁查询、低延迟→仓库计算成本高；长期冷数据→湖更便宜。
4. 治理与合规：如果合规要求高（审计、血缘、隐私），仓库或成熟的Lakehouse（支持ACID和元数据）更好。
5. 团队能力与交付节奏：小团队快速落地先建湖，再逐步治理；大组织或业务方强烈要求报表稳定→先仓库/混合方案。

场景举例（接地气案例）

• 初创电商，刚开始想把所有埋点、日志都收集起来做探索和ML实验 → 先建数据湖（S3 + Glue/目录）。
• 金融机构，每天要出合规报表、风险指标、OLAP分析 → 数据仓库优先（Snowflake/BigQuery/Redshift）。
• 已有大量原始数据、分析团队和BI团队都活跃，想省钱又保证生产级表的可靠性 → Lakehouse（Delta/ICEBERG/Hudi on S3 + Spark/Databricks + BI连接）。

代码示例（两段：仓库式建模 vs lakehouse 实操）

1）数据仓库风格：建立维度表和事实表（SQL）

-- 建立订单事实表（Star Schema 风格）
-- 适合放在数据仓库（频繁报表/聚合场景）
CREATE TABLE fact_orders (
  order_id STRING,
  user_id STRING,
  product_id STRING,
  amount DECIMAL(10,2),
  order_time TIMESTAMP
);

-- 建立用户维度
CREATE TABLE dim_user (
  user_id STRING PRIMARY KEY,
  user_name STRING,
  signup_date DATE,
  region STRING
);

-- 每日构建物化视图（供BI使用）
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_daily_revenue AS
SELECT DATE(order_time) AS day, SUM(amount) AS revenue
FROM fact_orders
GROUP BY DATE(order_time);

注：传统仓库重视模式设计、索引、物化视图以满足低延迟查询。

2）Lakehouse（以 Delta Lake + PySpark 为例）——在数据湖上做生产级数据表

# 假设原始事件保存在 S3://bucket/raw/events/
# 我们用 Spark + Delta 将其转换成生产表（幂等/事务）
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("etl").getOrCreate()

# 读原始 JSON 日志（schema-on-read）
raw = spark.read.json("s3a://bucket/raw/events/*")

# 简单清洗与聚合
from pyspark.sql.functions import col, to_timestamp
events = raw.withColumn("event_time", to_timestamp(col("ts"))).filter(col("user_id").isNotNull())

# 写入 Delta 表（支持 ACID、时间旅行）
events.write.format("delta").mode("append").save("s3a://bucket/delta/events")

# 创建或替换 Delta table 的元数据，便于 SQL 查询与 BI 连接
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS dlt_events USING DELTA LOCATION 's3a://bucket/delta/events'")

注：Delta/Iceberg/Hudi 给数据湖带来事务、快照和可删改能力，让湖可以承担仓库级别的生产表。

运维提示（避免踩坑）

• 治理不能等：不管选哪种，数据目录、血缘、权限、元数据管理必须早做规划。数据湖最容易“失控”变成垃圾场。
• 分层分区：冷/热数据分层（raw → curated → serving），再配合生命周期策略，成本控制会好很多。
• 测试与回滚：交易级表要支持回滚（时间旅行），生产 ETL 加入质量检查（row counts、null rate）。
• 用户培训：BI用户和数据科学家对数据的期待不一样，建立数据契约和 SLA 很关键。

我的一点小感受（不太学术，比较现实）

我见过太多公司把“先把数据都丢到 S3”当成解决方案，结果三年后连哪个表能用都找不到。另一方面，过早地把数据都搬进昂贵的仓库、做过度建模，也可能把创新扼杀在萌芽。理想的路线：以用为本，先明确主要用例（报表、探索、ML），把最关键的数据做成熟（治理+SLAs），其余先湖化存档，逐步演进到 lakehouse。当团队和业务都成熟了，lakehouse 能带来最好性价比——既有灵活性，也能做生产级分析。