数据湖查询加速:利用高性能缓存提升查询性能
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版推出了湖存储加速（LakeCache）功能，能够将OSS中的热点文件缓存在NVMe SSD高性能存储介质上，提高OSS数据的读取效率。该功能主要适用于需要大量带宽，且数据重复读的场景，例如，多个分析人员需要查询同一份数据。本文主要介绍湖存储加速功能的优势、应用场景以及使用方法。
使用OSS Foreign Table进行数据湖分析
本文介绍如何使用OSS Foreign Table（OSS外表，简称OSS FDW）导入OSS中的数据并进行数据分析。OSS Foreign Table支持跨账号导入数据。
数据湖与数据仓库的区别
数据湖与数据仓库的区别数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。事先定义数据结构和 Schema 以优化快速 SQL 查询，其中结果通常用于操作报告和分析。数据经过了清理、丰富和转换，因此可以充当用户可信任的“单一信息源”。数据湖概念是2011年提出来的，最初数据湖是数据仓库的补充，是为了解决数据仓库漫长的开发周期，高昂的开发、维护成本，细节数据丢失等问题出现的....
奈学：数据湖和数据仓库的区别有哪些？
储存方面：数据湖中数据为非结构化的，所有数据都保持原始形式；存储所有数据，并且仅在分析时再进行转换。数据仓库就是数据通常从事务系统中提取，在将数据加载到数据仓库之前，会对数据进行清理与转换。 数据组织形式：数据湖就是捕获半结构化和非结构化数据。而数据仓库则是捕获结构化数据并将其按模式组织。 用途：数据湖的目的就是数据湖非常适合深入分析的非结构化数据。数据科学家可能会用具有预测建模和统计分析等功能....
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