Vergleich Gold Layer Star Schema in LH und WH

Samenvatting

Microsoft empfiehlt die Nutzung von Lakehouses für intensive Spark-basierte Anwendungen, aber was bedeutet das für BI-Tools?

Vergleich von LH und WH in BI

Eine aktuelle Diskussion auf Reddit beleuchtete den Vergleich zwischen dem Gold Layer Star Schema in Lakehouses (LH) und Warehouses (WH). Microsoft hebt hervor, dass es einfach ist, PySpark-Notebooks zu verwenden, um Daten von LH zu WH zu übertragen, dank des verfügbaren WH Spark-Connectors. Beide Systeme unterstützen Star-Schemas und direkte Seeverbindungen, bieten jedoch in bestimmten Situationen eine bessere Leistung, beispielsweise bei der Verwendung von row-level security (RLS).

Wichtige Überlegungen für BI-Profis

Für BI-Profis ist es entscheidend, die Unterschiede zwischen LH und WH zu verstehen, insbesondere da diese Technologien immer relevanter werden. WH kann eine bessere BI-Leistung bieten, insbesondere bei größeren Datensätzen, während LH ideale Flexibilität für dynamische Datenverarbeitung bietet. Wettbewerber wie Snowflake und Google BigQuery werden ebenfalls zunehmend mit diesen Technologien verglichen, was die Auswahl der BI-Architektur weiter erschwert.

Handlungsanweisung für BI-Profis

Eine wichtige Erkenntnis ist, dass BI-Profis überlegen sollten, welche Architektur am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt, insbesondere bei intensiver Datenverarbeitung. Es ist entscheidend, Leistungstests durchzuführen und die Auswirkungen der Datensatzgröße und anderer Faktoren bei dieser Entscheidung zu berücksichtigen.