数据仓库工具软件「2023年最热门的25个数据仓库工具」

7月24日 消息:2023年热门的数据仓库工具有很多选择。本文为大家列举了一些顶尖的数据仓库工具，包括 Amazon Redshift、Microsoft Azure、Google BigQuery、Snowflake 等。这些工具都是云端数据仓库，具有高效、可扩展和成本低的优势。数据仓库对于企业来说非常重要，可以帮助他们从多个数据源中收集、分析和存储数据，为决策提供准确的信息和洞察力。

数据仓库工具可以帮助企业实现运营和战略目标、加快决策和支持系统、分析市场活动、评估员工绩效和预测商业周期。总的来说，数据仓库工具对于大中型企业来说是必不可少的工具，可以帮助他们管理和分析海量的数据，从中获取有价值的洞察。

下面列出了市场上最受欢迎的数据仓库工具:

Amazon Redshift

一种基于云的企业数据仓库工具称为 Redshift。完全托管的平台可以快速处理 PB 级数据。因此它适合高速数据分析。此外，还支持自动并发扩展。自动化会改变分配给查询处理的资源以满足工作负载要求。在没有操作开销的情况下，您可以同时运行数百个查询。Redshift 还允许您扩展集群或更改节点类型。因此，它可以帮助您提高数据仓库性能并节省运营费用。

Microsoft Azure

Microsoft 的 Azure SQL 数据仓库是托管在云中的关系数据库。它可以针对实时报告和 PB 级数据加载和处理进行优化。该平台使用大规模并行处理和基于节点的架构（MPP）。该架构适用于并行处理的查询优化。因此，它使您能够更快地提取和可视化业务见解。

数百个 MS Azure 资源与数据仓库兼容。例如，您可以使用该平台的机器学习技术来创建智能应用程序。此外，您可以在论坛上存储多种结构化和非结构化数据。这些信息可能来自各种来源，包括 IoT 设备和本地 SQL 数据库。

Google BigQuery

BigQuery 是一个具有内置机器学习功能且价格合理的数据仓库平台。它可以与 TensorFlow 和 Cloud ML 结合来构建有效的 AI 模型。对于实时分析，它还可以在几秒钟内对 PB 级数据运行查询。

该云原生数据仓库支持地理空间分析。您可以使用它来评估基于位置的数据或寻找新的商机。BigQuery 可以将存储与计算分开。因此，您可以根据业务需求扩展处理器和内存资源。您可以通过分离资源来控制每个资源的成本、可用性和可扩展性。

Snowflake

使用 Snowflake 创建企业级云数据仓库。您可以使用该程序评估来自各种有组织和非结构化来源的数据。处理能力和存储由共享的多集群架构分开。因此，它使您能够根据用户活动扩展 CPU 资源。可扩展性可提高查询性能，从而更快地提供有价值的见解。由于 Snowflake 的多租户设计，您可以在组织内即时交换数据。这可以在不重新定位任何数据的情况下完成。

Micro Focus Vertica

Vertica 是一个 SQL 数据仓库，可以使用 AWS 和 Azure 等服务在线访问。它也可以本地设置或混合设置。该工具利用 MPP 来加速查询并支持列式存储。该架构的无共享设计减少了对共享资源的竞争。

Vertica 具有内置的分析工具。这些包括时间序列、模式匹配和机器学习。程序使用压缩来最大化存储空间。此外，它还支持 OLEDB 等标准编程接口。

Teradata

Teradata 是一个数据仓库平台，用于在线收集和处理大量业务数据。该实用程序提供了一种用于快速并行查询的体系结构。它以这种方式加快对有用信息的访问。Teradata 的 QueryGrid 提供最适合的工程。它通过利用多个分析引擎来为任务提供适当的工具来实现这一点。

此外，它还使用智能内存处理来增强数据库性能，而无需额外费用。数据仓库通过 SQL 连接付费和免费分析工具。

Amazon DynamoDB

面向企业的可扩展 NoSQL 基于云的数据库系统称为 DynamoDB。超过 PB 的数据，它可以将查询能力提高到每日10甚至20万亿个请求。它还使用键值和文档数据管理来开发灵活的模式。因此，表可以通过添加额外的列来自动扩展，以响应不断增长的需求。

数据库系统安装了 DynamoDB Accelerator （DAX）。由于内存中的缓存，读取表格数据所需的时间可以从毫秒减少到微秒。因此，它可以推动快速查询操作，包括每秒数百万次查询。

PostgreSQL

PostgreSQL 是一个基于云的开源数据库管理程序。该资源可以是中小企业和大型企业的中央数据库。例如，您可以使用它来支持互联网规模的企业应用程序。考虑结合 PostgreSQL 和 PostGIS 扩展来处理地理数据。通过集成，您将能够提供基于位置的业务解决方案。

该平台支持 JSON 和 SQL 查询。此外，多版本并发控制等技术可用于提高数据库性能（MVCC）。

Amazon Relational Database Service （RDS）

您可以使用 Amazon RDS 构建经济实惠的基于云的关系数据库。该平台支持六种数据库引擎，包括 PostgreSQL 和 Amazon Aurora。当您需要为大容量应用程序提供服务时，它们是一个选择。可以创建复制来提高系统对操作工作流程的可用性。您可以将读取流量从主数据库引导至虚拟副本，例如使用只读副本。此外，您还可以将 RDS 内存和处理能力扩展至高达244GB RAM 和32个虚拟 CPU。

Amazon Simple Storage Service S3

小型和大型企业都可以使用 Amazon S3来扩展其在线存储需求。大数据分析由可扩展、面向对象的服务支持。每个用于存储数据的“桶”的最大容量为5TB。该平台提供了多种经济的存储类替代方案。例如，使用 S3Standard-IA 仅存储很少访问的数据可能会节省成本。

SAP HANA

SAP HANA 是一种具有内存缓存功能的基于云的资源。因此，它支持企业范围的数据分析和高速实时事务处理。此外，它还为虚拟化、集成和数据访问提供了简单、集中的界面。

您可以通过数据联合查询远程数据库，而无需重新定位数据。Hadoop 和 SAP Adaptive Server Enterprise 是提到的一些数据源 （SAP ASE）。SAP HANA 支持文本、预测和智能驱动的应用程序开发。

MarkLogic

MarkLogic提供的NoSQL数据库系统具有强大的查询能力和灵活的应用能力。该平台的架构独立性允许您直接使用任何格式或类型的数据。它包含指定模式的本机存储，这解释了原因。支持的格式包括地理空间数据、JSON、RDF 和大型二进制文件（例如电影）。加载数据后，其内置搜索引擎使查询变得更加容易。您可以立即开始询问并收到回复。

MariaDB

MariaDB 是一个商业级数据库解决方案，支持面向客户端的程序。此外，您可以使用它来构建用于实时分析的柱状数据库。该解决方案还使用了大规模并行处理（MPP）。因此，您可以使用它对数千亿条记录运行 SQL 搜索。在执行此操作之前不必创建索引。在云端或者根据工作负载和业务需求，MariaDB可能会向外扩展。

Db2Warehouse

IBM Db2Warehouse 是一个完全托管、可扩展的云数据存储平台。涉及分析和人工智能的应用程序是合适的。该系统提供整合的机器学习资源。这些可用于在生态系统中开发和部署机器学习模型。Python 和 SQL 是机器学习研究支持的语言。

此外，Db2Warehouse 还包括用户友好的 UI 或 REST API。这些工具可以控制存储和处理能力的弹性扩展。该平台的MPP功能通过多台服务器得到增强。这些提供了对海量数据的快速并发查询。

Exadata

Oracle的“自治数据仓库”功能在Exadata云平台上运行。自动驾驶平台使用自适应机器学习来自动化管理活动。其中包括监控、更新、保护数据库以及优化和修补。

构建独立的Exadata数据仓库很简单。首先指定表并快速加载数据。为了提高性能和可扩展性，系统使用列式处理和并行性。

BI360Data Warehouse

企业可以使用 Solver BI360合并来自多个来源的大量数据。其中包括非结构化数据存储库、CRM、ERP 和会计软件。它经过预先配置，使商业智能和数据库部署操作更加简单。基于云的系统的分析界面和仪表板易于使用。例如，数据浏览器可用于探索数据。此外，还可以添加模块和尺寸。

在MS SQL Server上运行数据仓库。此外，它还具有内置自动数据加载功能。这些使得搜索和查询数据库变得简单。

Cloudera

Cloudera维护的运营数据库是一个低延迟、高并发的平台。它非常适合从广泛的数据分析中获取实时商业智能。该资源支持灵活的分发，既便携又经济。因此，可以在本地服务器和基于云的服务器之间切换。

该平台使用 HBase 为非结构化数据构建列式 NoSQL 存储。但在 Cloudera 中，Kudu 有助于为结构化数据创建关系数据库。此外，该程序还使用当前和过去的数据提供预测建模。

Hevo Data

当您不关心保持管道的良好状态时，寻找趋势和机会会更简单。您可以使用 Hevo 几乎实时地复制来自150多个来源的数据，包括 Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks 和 Firebolt。甚至无需编写一行代码。因此，使用Hevo作为您的数据管道平台，维护就不再是一件令人担忧的事情。

当出现问题时，Hevo 保证在少数情况下零数据丢失。Hevo 还使您能够密切关注您的工作流程，以识别任何问题的根源并在问题损害整个工作流程之前修复它们。现在，您拥有了一个可靠的工具，当您将24小时客户服务添加到列表中时，该工具可以让您以更高的可视性进行控制。

SAS Cloud

SAS 使分析大量数据的任务变得更加简单。用户可以利用数据仓库系统 SAS（统计分析软件）访问多个来源的数据。此外，它还提供可以使用各种信息工具和报告在企业之间控制和共享的数据。

SAS 中的内部质量知识库 （QKB） 用于存储和处理数据。SAS 用户可以从任何位置通过互联网连接使用该工具，因为活动是从单个站点进行管理的。

Integrate.io

Integrate.io 是一个基于云的数据集成平台，可为您的数据仓库创建简单、可视化的数据管道。Integrate.io 可以集中您的所有指标和销售工具，例如自动化、CRM、客户支持系统等。它将结合您的所有数据源。

Integrate.io 是一个灵活且可扩展的数据集成平台。它可以处理结构化和非结构化数据。它可以将数据与各种来源集成，例如 SQL 数据存储、NoSQL 数据库和云存储服务。

SAP Data Warehouse Cloud

组织的所有业务运营均由称为 SAP Data Warehouse Cloud 的集成数据管理平台映射。它是公共客户端/服务器架构的精英应用程序包。它是数据仓库可用的最佳工具之一。它为提供顶级工业数据仓库和管理解决方案创建了新标准。

通过 SAP Data Warehouse 可以获得高度适应性和透明的业务解决方案。它采用模块化设计，可简化设置并有效利用空间。分析和事务都可以包含在数据库系统中。这些可移植的跨平台数据库是下一代数据库。

IBM Infosphere

优秀的 ETL 工具 IBM Infosphere 使用图形符号执行数据集成任务。它提供了数据集成、仓储、管理以及数据管理和治理的所有关键组件。混合数据仓库（HDW）和逻辑数据仓库构成了该仓储系统(LDW)的核心。

混合数据仓库结合了多种数据仓库技术，以保证适当的工作负载由正确的平台处理。它有助于主动决策和简化流程。它可以降低成本，是增强企业敏捷性的有效工具。

该工具的可靠性、可扩展性和更好的性能有助于完成要求较高的项目。它确保最终用户收到可靠的信息。

Ab Initio Software

Ab Initio 成立于1995年，为并行数据处理应用程序提供直观的数据仓库技术。它旨在帮助企业完成第四代数据分析任务、数据操作、批处理以及定量和定性数据处理。大容量数据处理和集成是 Ab Initio 公司的专长。

由于该公司更愿意保护其产品的高度隐私，因此 Ab Initio 软件是一个许可项目。它是一个基于 GUI 的程序，旨在使提取、转换和加载数据的活动更容易进行。NDA（保密协议）禁止参与本产品开发的任何人公开披露“从头开始”开发的技术信息。

ParAccel （acquired by Actian）

一家名为 ParAccel 的软件公司位于加利福尼亚州，从事数据库管理和数据仓库领域的工作。Actian 于2013年收购了 ParAccel

Maverick 和 Amigo 是该公司的两种主要产品。Maverick 本身就是一个独立的数据存储。它为许多行业的企业提供 DBMS 软件。尽管如此，Amigo 仍致力于提高查询通常路由到现有数据库时的处理速度。

后来，Amigo 被 ParAccel 解雇，而 Maverick 获得了晋升。Maverick逐步转变为ParAccel数据库，支持列式定向并使用无共享架构。

AnalytiX DS

Analytix DS 是数据集成和映射管理工具和解决方案方面的专家。

大数据服务和企业级集成均得到广泛支持。Pre-ETL 映射首先由 Analytics 先驱 Mike Boggs 使用。Analytix 现在拥有规模庞大的跨国服务提供商和帮助人员团队。其主要办事处位于弗吉尼亚州，在北美和亚洲各地均设有办事处。预计很快将在班加罗尔开设一个新的开发设施。