最热门的25个数据仓库工具(收藏)

2023年热门的数据仓库工具有很多选择。本文为大家列举了一些顶尖的数据仓库工具，包括 Amazon Redshift、Microsoft Azure、Google BigQuery、Snowflake 等。这些工具都是云端数据仓库，具有高效、可扩展和成本低的优势。数据仓库对于企业来说非常重要，可以帮助他们从多个数据源中收集、分析和存储数据，为决策提供准确的信息和洞察力。

数据仓库工具可以帮助企业实现运营和战略目标、加快决策和支持系统、分析市场活动、评估员工绩效和预测商业周期。总的来说，数据仓库工具对于大中型企业来说是必不可少的工具，可以帮助他们管理和分析海量的数据，从中获取有价值的洞察。

下面列出了市场上最受欢迎的数据仓库工具:

Amazon Redshift

一种基于云的企业数据仓库工具称为 Redshift。完全托管的平台可以快速处理 PB 级数据。因此它适合高速数据分析。此外，还支持自动并发扩展。自动化会改变分配给查询处理的资源以满足工作负载要求。在没有操作开销的情况下，您可以同时运行数百个查询。Redshift 还允许您扩展集群或更改节点类型。因此，它可以帮助您提高数据仓库性能并节省运营费用。

Microsoft Azure

Microsoft 的 Azure SQL 数据仓库是托管在云中的关系数据库。它可以针对实时报告和 PB 级数据加载和处理进行优化。该平台使用大规模并行处理和基于节点的架构（MPP）。该架构适用于并行处理的查询优化。因此，它使您能够更快地提取和可视化业务见解。

数百个 MS Azure 资源与数据仓库兼容。例如，您可以使用该平台的机器学习技术来创建智能应用程序。此外，您可以在论坛上存储多种结构化和非结构化数据。这些信息可能来自各种来源，包括 IoT 设备和本地 SQL 数据库。

Google BigQuery

BigQuery 是一个具有内置机器学习功能且价格合理的数据仓库平台。它可以与 TensorFlow 和 Cloud ML 结合来构建有效的 AI 模型。对于实时分析，它还可以在几秒钟内对 PB 级数据运行查询。

该云原生数据仓库支持地理空间分析。您可以使用它来评估基于位置的数据或寻找新的商机。BigQuery 可以将存储与计算分开。因此，您可以根据业务需求扩展处理器和内存资源。您可以通过分离资源来控制每个资源的成本、可用性和可扩展性。

Snowflake

使用 Snowflake 创建企业级云数据仓库。您可以使用该程序评估来自各种有组织和非结构化来源的数据。处理能力和存储由共享的多集群架构分开。因此，它使您能够根据用户活动扩展 CPU 资源。可扩展性可提高查询性能，从而更快地提供有价值的见解。由于 Snowflake 的多租户设计，您可以在组织内即时交换数据。这可以在不重新定位任何数据的情况下完成。

Micro Focus Vertica

Vertica 是一个 SQL 数据仓库，可以使用 AWS 和 Azure 等服务在线访问。它也可以本地设置或混合设置。该工具利用 MPP 来加速查询并支持列式存储。该架构的无共享设计减少了对共享资源的竞争。

Vertica 具有内置的分析工具。这些包括时间序列、模式匹配和机器学习。程序使用压缩来最大化存储空间。此外，它还支持 OLEDB 等标准编程接口。

Teradata

Teradata 是一个数据仓库平台，用于在线收集和处理大量业务数据。该实用程序提供了一种用于快速并行查询的体系结构。它以这种方式加快对有用信息的访问。Teradata 的 QueryGrid 提供最适合的工程。它通过利用多个分析引擎来为任务提供适当的工具来实现这一点。

此外，它还使用智能内存处理来增强数据库性能，而无需额外费用。数据仓库通过 SQL 连接付费和免费分析工具。

Amazon DynamoDB

面向企业的可扩展 NoSQL 基于云的数据库系统称为 DynamoDB。超过 PB 的数据，它可以将查询能力提高到每日10甚至20万亿个请求。它还使用键值和文档数据管理来开发灵活的模式。因此，表可以通过添加额外的列来自动扩展，以响应不断增长的需求。

数据库系统安装了 DynamoDB Accelerator （DAX）。由于内存中的缓存，读取表格数据所需的时间可以从毫秒减少到微秒。因此，它可以推动快速查询操作，包括每秒数百万次查询。

PostgreSQL

PostgreSQL 是一个基于云的开源数据库管理程序。该资源可以是中小企业和大型企业的中央数据库。例如，您可以使用它来支持互联网规模的企业应用程序。考虑结合 PostgreSQL 和 PostGIS 扩展来处理地理数据。通过集成，您将能够提供基于位置的业务解决方案。

该平台支持 JSON 和 SQL 查询。此外，多版本并发控制等技术可用于提高数据库性能（MVCC）。

Amazon Relational Database Service （RDS）

您可以使用 Amazon RDS 构建经济实惠的基于云的关系数据库。该平台支持六种数据库引擎，包括 PostgreSQL 和 Amazon Aurora。当您需要为大容量应用程序提供服务时，它们是一个选择。可以创建复制来提高系统对操作工作流程的可用性。您可以将读取流量从主数据库引导至虚拟副本，例如使用只读副本。此外，您还可以将 RDS 内存和处理能力扩展至高达244GB RAM 和32个虚拟 CPU。

Amazon Simple Storage Service S3

小型和大型企业都可以使用 Amazon S3来扩展其在线存储需求。大数据分析由可扩展、面向对象的服务支持。每个用于存储数据的“桶”的最大容量为5TB。该平台提供了多种经济的存储类替代方案。例如，使用 S3Standard-IA 仅存储很少访问的数据可能会节省成本。

SAP HANA

SAP HANA 是一种具有内存缓存功能的基于云的资源。因此，它支持企业范围的数据分析和高速实时事务处理。此外，它还为虚拟化、集成和数据访问提供了简单、集中的界面。

您可以通过数据联合查询远程数据库，而无需重新定位数据。Hadoop 和 SAP Adaptive Server Enterprise 是提到的一些数据源 （SAP ASE）。SAP HANA 支持文本、预测和智能驱动的应用程序开发。

MarkLogic

MarkLogic提供的NoSQL数据库系统具有强大的查询能力和灵活的应用能力。该平台的架构独立性允许您直接使用任何格式或类型的数据。它包含指定模式的本机存储，这解释了原因。支持的格式包括地理空间数据、JSON、RDF 和大型二进制文件（例如电影）。加载数据后，其内置搜索引擎使查询变得更加容易。您可以立即开始询问并收到回复。

MariaDB

MariaDB 是一个商业级数据库解决方案，支持面向客户端的程序。此外，您可以使用它来构建用于实时分析的柱状数据库。该解决方案还使用了大规模并行处理（MPP）。因此，您可以使用它对数千亿条记录运行 SQL 搜索。在执行此操作之前不必创建索引。在云端或者根据工作负载和业务需求，MariaDB可能会向外扩展。