我已经尝试阅读许多有关databricks三角洲湖泊的信息。据我了解，它通过增量引擎将ACID事务添加到您的数据存储中并提高了查询性能。如果是这样，为什么我们需要其他不支持ACID事务的数据湖？ Delta Lakes声称将数据湖和数据仓库两者结合在一起，我们知道由于其当前的运营支持，它不能替代传统的数据仓库。但是，它应该取代数据湖吗？为什么需要有两个数据副本-一个在数据湖中，一个在三角洲湖中？
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Delta Lake是产品（如Redshift）而不是概念/方法/理论（如尺寸建模）。 与任何行业的任何产品一样，对该产品提出的某些主张将是真实的，而某些主张将是市场营销活动。所声称的产品利益是否实际上使其优于替代产品，将随用例的不同而变化。
询问为什么除了Delta Lake之外还有其他数据湖解决方案有点像询问为什么世界上有多个DBMS。
答案 1 :(得分：0)
在我个人的情况下，已经有一个数据湖，一个sybase IQ，但与我可以通过spark-delta执行的查询相比，它的性能很差，速度是一个重要因素，而在分区表中，它是非常重要的