从以下方面对数据仓库和数据湖进行对比。

1.定义对比

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，主要用于辅助决策支持。它通常采用结构化的数据模型，通常是规范化的关系型数据库，数据以表格形式组织，并经过清洗、转换和整合后存储。

数据湖则是一种集中式存储库，用于存储企业内部或外部生成的各种结构化、半结构化和非结构化数据，无需事先进行转换。它允许企业以接近原始的格式收集数据，并在需要时进行分析处理。

2.数据结构

数据仓库：采用结构化的数据模型，数据以表格形式组织，使用预定义的模式和架构。

数据湖：原始、未经处理的数据存储，可以包含结构化、半结构化和非结构化数据，数据以原始格式存储，没有强制的模式和架构。

数据仓库：需要进行ETL（抽取、转换、加载）过程，将数据从不同的源系统中提取、清洗、转换，并加载到数据仓库中。

数据湖：不要求提前定义模式和架构，数据可以直接存储到湖中，然后根据需要进行后续的数据处理和分析。

数据仓库：提供高度结构化的查询接口，用户可以使用SQL等传统查询语言来检索和分析数据。

数据湖：提供更灵活的数据访问方式，可以使用不同的工具和技术来处理和分析数据，如数据科学家可以使用Python或R来开展分析工作。

数据仓库：数据通常是经过处理和转换的，因此在数据到达仓库之前可能会有一定的延迟。

数据湖：存储原始数据，可以实现实时或近实时地接收和存储数据。

数据仓库：通常用于存储中等到大规模的数据，但数据的规模和结构通常是有限的。

数据湖：可以容纳大规模的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

数据仓库：由于数据已经过处理和转换，其安全性相对较高。

数据湖：原始数据未经处理或转换，其安全性相对较低，需要更严格的数据治理和访问控制。