昨天结束的一场面试，面试官问了下我对数据仓库和数据湖的理解，根据之前的理解我说了下数据湖是数据仓库某些时候的缓存，然后面试官反问说我确定这个用词对吗？没理解到位，所以去了解之后再整体输出下我自己的理解。
先说下上面的答案，数据仓库和数据湖可以是互相独立存在的，不存在谁是谁的缓存一说，但是如果涉及到湖仓一体的时候，数仓是结构化的数据访问入口，而底层的数据湖是可以作为数仓的底层的存储支持。
要了解各个概念，我们从对应的背景出发，然后我们自己再给出比较严谨的定义。
数据库顾名思义就是我们存储结构化数据的存储系统，面向事务分析的存储系统，我们常见的库存，金钱的存储都是用数据库来实现的，少了一笔钱，多了10件库存啥的；但是，如果你要让数据库去分析为什么最近一个月的库存少了，订单数少了，那他就显得无能为力了。这个时候就需要我们的数据仓库出手了。
数据仓库是面向分析的存储结构化数据的一个存储系统，本质上还是为分析服务的，把客户对应的日志数据和业务数据先存储起来，然后经过各种加工到ads层，供最终的决策分析使用，支持复杂的大规模的数据分析。
那么数据湖又是什么呢？刚刚我们说到的数仓只能存储大量的结构化数据，但是企业发展的时间越来越长，数据量越来越多的情况下，不只是有结构化的数据，对于半结构化和非结构化的数据又该如何存储呢？这个时候就该我们的数据湖隆重登场了，他就是为存储历史的所有结构化，半结构化以及非结构化数据，历史所有的离线的，实时的，外部的，内部的数据而生的，而且是以成本比较低的对象存储为底座去进行数据存储的，支持近乎无限的扩展；
所以从上述两个概念来说，数据湖存储的数据量级和种类比数据仓库更广泛和多样，这样来说，是不是在企业里面我们可以就是用数据湖，不需要数据仓库都可以了；这个是不太行的，因为数据湖存储的是企业的数据的原始形态，不支持即席的数据查询，如果要查询某些指标数据，必须依赖于数据仓库提供的已经计算好的结构化的数据
但是兄弟们可能又会说了，这个是不是数据仓库的最底层可以依赖于数据湖的存储，数据仓库和数据湖用统一的存储底座，让数据仓库专注于处理批数据，而数据湖更多地处理事实的数据，而且数据仓库和数据湖之间的数据可以来回流动，如下所示：
这个就是最简单的湖仓一体的模型，其实湖仓一体说白了就是一种新型的数据架构，它结合了数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的优势。传统上，数据湖和数据仓库是分离的系统，数据湖用于存储结构化、半结构化和非结构化数据以及一些实时的数据，数据仓库主要用于存储和分析高度结构化的数据