云数据仓库架构选择
云数据仓库架构选择是一个重要的决策，因为它直接影响到数据存储、查询性能、成本和可扩展性等方面。在选择云数据仓库架构时，需要考虑以下几个关键因素：
- 数据存储和处理需求：根据业务的数据存储和处理需求，选择适当的数据仓库架构。例如，如果业务需要实时数据分析，则应选择支持实时数据处理的数据仓库架构。
- 数据量和查询性能需求：根据业务的数据量和查询性能需求，选择适当的数据仓库架构。例如，如果业务需要处理大量数据，则应选择可扩展的数据仓库架构。
- 成本需求：根据业务的成本需求，选择适当的数据仓库架构。例如，如果业务需要低成本的数据存储和处理，则应选择成本效益较高的数据仓库架构。
- 可扩展性需求：根据业务的可扩展性需求，选择适当的数据仓库架构。例如，如果业务需要快速扩展，则应选择可快速扩展的数据仓库架构。
基于以上因素，可以选择以下几种常见的云数据仓库架构：
- 集中式数据仓库：集中式数据仓库是指将所有数据集中存储在一个数据仓库中，并通过一个数据仓库管理系统进行数据处理和查询。集中式数据仓库的优点是可以实现数据的统一管理和查询，但缺点是可扩展性和成本效益较差。
- 分布式数据仓库：分布式数据仓库是指将数据分布式存储在多个数据仓库中，并通过一个数据仓库管理系统进行数据处理和查询。分布式数据仓库的优点是可扩展性较好，但缺点是需要考虑数据的分布式管理和查询。
- 微服务数据仓库：微服务数据仓库是指将数据分散存储在多个数据仓库中，并通过多个数据仓库管理系统进行数据处理和查询。微服务数据仓库的优点是可扩展性和成本效益较好，但缺点是需要考虑数据的分布式管理和查询。
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希望以上答案能够帮助您更好地了解云数据仓库架构选择。
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Terradata、Greenplum等需要“无共享”架构才能很好地执行(根据供应商的文档)，但是云的本质是大多数事情都是共享的。当每个云供应商都使用虚拟化并因此使用共享存储时，我们为什么还要谈论“共享什么”呢？
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、、、、
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