Microsoft Fabric Lakehouse или Warehouse: какой механизм хранения выбрать?

By Mirko Peters · 2026-08-25

Сравнение Microsoft Fabric Lakehouse и Warehouse. Узнайте, когда использовать Lakehouse на базе Spark, а когда warehouse на T-SQL, для архитектуры корпоративной аналитики.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Выбор между Microsoft Fabric Lakehouse и Microsoft Fabric Warehouse — одно из самых важных архитектурных решений для команд работы с данными. В этом руководстве рассматриваются ключевые различия в работе со структурированными и неструктурированными данными, механизмами выполнения T-SQL и PySpark, возможностями путешествия во времени и изоляцией вычислений, чтобы помочь вам спроектировать оптимальную стратегию аналитики.

Главное

• Lakehouse работает как со структурированными, так и с неструктурированными данными и нативно управляется Apache Spark.
• Warehouse ориентирован исключительно на структурированные данные и предоставляет привычный высокопроизводительный интерфейс запросов на T-SQL.
• Оба типа хранилищ под капотом используют открытый формат Delta, что исключает необходимость создавать лишние физические копии данных.
• Lakehouse обеспечивает более широкие возможности хранения истории для «путешествия во времени» и аудита, тогда как Warehouse управляет хранением исторических данных в заданных временных окнах в днях.
• Существующие навыки вашей команды — будь то разработка на SQL или продвинутая наука о данных — должны существенно влиять на выбор платформы.

Основы хранения в Fabric

Прежде чем углубляться в спор между Lakehouse и Warehouse, полезно понять, какую задачу призвана решить Microsoft Fabric. Традиционные архитектуры аналитики вынуждали организации выбирать между озёрами данных для сырой обработки и хранилищами данных для бизнес-аналитики. Такое разделение неизбежно вело к дублированию данных, разрозненному управлению и росту затрат на хранение и вычисления. Microsoft Fabric объединяет эти подходы на общей основе под названием OneLake.

Внутри OneLake организации могут развертывать различные аналитические рабочие нагрузки. Однако, когда речь идёт о структурированных табличных данных, и Lakehouse, и Warehouse хранят информацию в стандартизированном формате Delta Parquet. Это означает, что независимо от выбранного механизма базовый формат данных остаётся открытым, доступным и совместимым во всей экосистеме Fabric.

Архитектура Lakehouse и сценарии использования

Среда Lakehouse в Microsoft Fabric сочетает лучшие черты озёр данных с надёжностью хранилищ данных. Lakehouse, рассчитанный на поддержку как структурированных, так и неструктурированных файлов — таких как изображения, PDF, журналы и CSV, — является естественной средой для современных конвейеров инженерии данных.

Spark как основной механизм

В Lakehouse основным механизмом обработки является Apache Spark. Специалисты по данным используют блокноты PySpark, Spark SQL и Scala для выполнения распределённых преобразований данных в масштабе. Для организаций, работающих с огромными наборами данных, сложными рабочими нагрузками машинного обучения или потоковыми данными, Lakehouse обеспечивает непревзойдённую гибкость.

Расширенное «путешествие во времени» и гибкость

Поскольку Lakehouse построен на таблицах Delta, он нативно поддерживает такие функции, как путешествие во времени. Организации могут запрашивать исторические состояния своих данных, откатывать случайные обновления и хранить практически неограниченные исторические окна. Такой уровень детального контроля незаменим для команд инженерии данных, которым нужна глубокая видимость того, как данные меняются со временем.

Архитектура Warehouse и сценарии использования

Microsoft Fabric Warehouse, напротив, создан специально для структурированных данных и реляционного моделирования. Если ваша организация десятилетиями использовала корпоративные хранилища данных на основе традиционного SQL Server, Warehouse предоставит знакомую, высокооптимизированную среду T-SQL.

T-SQL как полноценный инструмент

В отличие от Lakehouse, где жизненным циклом данных управляет Spark, Warehouse делает ставку на T-SQL. Администраторы баз данных, SQL-разработчики и традиционные аналитики BI могут писать стандартные хранимые процедуры, представления и сложные соединения, не изучая PySpark и не управляя средами блокнотов. Это существенно снижает порог внедрения для команд с уже сложившимися навыками работы с SQL.

Предсказуемая производительность и управление

Warehouse скрывает управление нижележащими кластерами и предлагает среду транзакционной базы данных, настроенную для аналитических запросов. Хотя «путешествие во времени» поддерживается в пределах настраиваемых ограничений (например, 120 дней), основной акцент сделан на высокопроизводительных реляционных запросах, которые без проблем питают семантические модели и отчёты Power BI.

Выбор правильной архитектуры

При проектировании среды Microsoft Fabric не обязательно выбирать что-то одно. Многие зрелые архитектуры используют Lakehouse на слоях трансформации Bronze и Silver для загрузки исходных файлов и очистки данных с помощью Spark, а на слое Gold используют Warehouse для предоставления бизнес-пользователям итоговых, высокоструктурированных измерительных моделей.

Оцените типы исходных данных, ключевые инженерные навыки вашей команды и интенсивность нагрузок. Чтобы подробнее разобрать эти сквозные архитектурные вопросы вместе с отраслевыми экспертами, послушайте полный эпизод, в котором MVP рассказывают, как они строят современные корпоративные платформы данных.

Часто задаваемые вопросы

Можно ли получить доступ к данным Microsoft Fabric Lakehouse с помощью T-SQL?

Да. Каждый Microsoft Fabric Lakehouse автоматически создаёт конечную точку SQL по умолчанию, что позволяет запрашивать таблицы Delta с помощью стандартного T-SQL наряду с блокнотами Spark.

Нужно ли создавать физические копии данных при переходе между Lakehouse и Warehouse?

Нет. Поскольку оба движка хранения используют формат таблиц Delta поверх OneLake, вы можете легко создавать ярлыки или выполнять перекрёстные запросы без дублирования физических файлов.

Какой движок хранения лучше подходит для рабочих нагрузок машинного обучения?

Как правило, для машинного обучения и продвинутой аналитики данных предпочтительнее Lakehouse благодаря нативной интеграции с Apache Spark, библиотеками Python и хранению неструктурированных файлов.

Могут ли SQL-разработчики использовать PySpark в Microsoft Fabric Warehouse?

Да, но с ограничениями. Хотя подключиться к Warehouse с помощью Spark можно, базовым движком по-прежнему управляет T-SQL. Поэтому некоторые операции, специфичные для Spark, могут потребовать определённых библиотек Synapse.