Databricks
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Databricks湖仓数据建模：误区、真相与最佳实践
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
数据仓库因其结构性受到重视，但许多人认为湖仓牺牲了这种纪律。本文揭示了关于Databricks的误区，强调其仍支持关系建模、主外键和约束。Databricks湖仓结合了数据仓库的可靠性与数据湖的灵活性，提供统一的平台，支持现代数据建模和数据质量管理。
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关键要点
- 数据仓库因其结构性受到重视，但湖仓并未牺牲这种纪律。
- Databricks湖仓结合了数据仓库的可靠性与数据湖的灵活性，提供统一的平台。
- Databricks支持关系建模、主外键和约束，核心原则仍然是第一公民。
- 湖仓架构消除了结构化与非结构化数据处理之间的传统权衡。
- Databricks SQL支持低成本云对象存储、ACID事务、查询优化和全面治理。
- Databricks支持主外键约束，提供优化提示以提高查询性能。
- Databricks提供全面的数据质量强制执行，超越传统数据仓库的能力。
- Unity Catalog Metric Views允许集中管理业务逻辑，打破供应商锁定。
- Unity Catalog Metrics是开放和可访问的，支持多种BI工具和AI应用。
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