Lựa chọn giữa Lakehouse và Warehouse trong Microsoft Fabric

#1 · 26 March 2025, 11:08

Quote from bsdinsight on 26 March 2025, 11:08
Bài này chúng ta tập trung vào việc so sánh hai công cụ dữ liệu chính trong Microsoft Fabric – Lakehouse và Warehouse – nhằm hiểu rõ sự khác biệt và đưa ra lựa chọn phù hợp cho giải pháp dữ liệu của bạn.

Microsoft Fabric là một nền tảng đám mây giúp quản lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu quy mô lớn. Trong đó, Lakehouse và Warehouse là hai công cụ quan trọng, đều hỗ trợ xử lý dữ liệu ở mức petabyte, sử dụng định dạng Delta Lake mở và ngôn ngữ T-SQL để phân tích. Tuy nhiên, chúng khác nhau về mục đích sử dụng, loại dữ liệu hỗ trợ và ngôn ngữ lập trình quản lý dữ liệu.

1. Giới thiệu về Lakehouse và Warehouse

Điểm chung:

Cả hai đều xử lý khối lượng dữ dữ liệu lớn (petabyte).

Sử dụng định dạng Delta Lake (mở, tránh khóa nhà cung cấp).

Hỗ trợ T-SQL để phân tích dữ liệu với hiệu suất tương đương (do dùng cùng engine SQL).

Có thể sử dụng công cụ low-code như Data Pipelines/Data Flows để chuyển đổi dữ liệu.

Điểm khác biệt cơ bản:

Lakehouse: Linh hoạt, hỗ trợ dữ liệu đa dạng (cấu trúc, bán cấu trúc, không cấu trúc) ở nhiều định dạng (CSV, Parquet, JSON, Delta) và ngôn ngữ lập trình như PySpark, Scala.

Warehouse: Chuyên biệt cho dữ liệu có cấu trúc (chủ yếu ở định dạng Delta), quản lý bằng T-SQL qua các đối tượng SQL (bảng, view, stored procedures, hàm).

2. Các yếu tố quyết định lựa chọn

3 tiêu chí chính để chọn giữa Lakehouse và Warehouse:

Sở thích ngôn ngữ lập trình quản lý dữ liệu:

Lakehouse: Phù hợp nếu đội ngũ của bạn thích PySpark hoặc Scala. Hỗ trợ tính năng như Machine Learning (ML) hoặc biểu thức chính quy (regular expressions).

Warehouse: Phù hợp nếu đội ngũ quen với T-SQL, cần giao dịch đa bảng (multi-table transactions), quản lý dữ liệu cấp doanh nghiệp (GRANT/DENY, Row-Level Security, che giấu dữ liệu).

Ghi chú: Với các nhà phát triển low-code hoặc không chuyên (citizen developers), sự khác biệt này ít quan trọng.

Yêu cầu định dạng dữ liệu:

Lakehouse: Lý tưởng cho dữ liệu đa dạng (CSV, Parquet, JSON) hoặc không cấu trúc.

Warehouse: Tốt nhất cho dữ liệu quan hệ (relational) ở định dạng Delta.

Tình huống di chuyển (migration):

Warehouse: Phù hợp nếu bạn đang chuyển từ hệ thống như SQL Server, Azure SQL, Synapse Warehouse với codebase T-SQL lớn.

Lakehouse: Dễ dàng hơn nếu bạn chuyển từ Spark/Databricks với logic xử lý dữ liệu bằng PySpark, Scala hoặc SparkSQL.

3. Hướng dẫn chung

Nếu không có sở thích ngôn ngữ cụ thể hoặc codebase cũ cần giữ lại:

Lakehouse: Linh hoạt hơn với mọi định dạng và cấu trúc dữ liệu (dù xu hướng đang chuyển sang Delta Lake).

Warehouse: Tốt hơn nếu bạn cần tính năng quản lý cấp doanh nghiệp và chuẩn hóa dữ liệu ở Delta Lake.

Gợi ý: Khi thiết kế kiến trúc mới, hãy coi Lakehouse và Warehouse như nhau trong giai đoạn phân tích ban đầu, rồi để đội phát triển quyết định dựa trên sở thích hoặc yêu cầu cụ thể.

4. Kết luận

Sự khác biệt cốt lõi nằm ở ngôn ngữ quản lý dữ liệu (Scala/Python cho Lakehouse, T-SQL cho Warehouse), trong khi khả năng phân tích (với T-SQL) là như nhau ở cả hai.

Hiệu suất, khả năng mở rộng, chi phí và khối lượng dữ liệu không phải là yếu tố phân biệt lớn, nên lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu thiết kế và đội ngũ.

Bài này chúng ta tập trung vào việc so sánh hai công cụ dữ liệu chính trong Microsoft Fabric – Lakehouse và Warehouse – nhằm hiểu rõ sự khác biệt và đưa ra lựa chọn phù hợp cho giải pháp dữ liệu của bạn.

Microsoft Fabric là một nền tảng đám mây giúp quản lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu quy mô lớn. Trong đó, Lakehouse và Warehouse là hai công cụ quan trọng, đều hỗ trợ xử lý dữ liệu ở mức petabyte, sử dụng định dạng Delta Lake mở và ngôn ngữ T-SQL để phân tích. Tuy nhiên, chúng khác nhau về mục đích sử dụng, loại dữ liệu hỗ trợ và ngôn ngữ lập trình quản lý dữ liệu.

1. Giới thiệu về Lakehouse và Warehouse

Điểm chung:
- Cả hai đều xử lý khối lượng dữ dữ liệu lớn (petabyte).
- Sử dụng định dạng Delta Lake (mở, tránh khóa nhà cung cấp).
- Hỗ trợ T-SQL để phân tích dữ liệu với hiệu suất tương đương (do dùng cùng engine SQL).
- Có thể sử dụng công cụ low-code như Data Pipelines/Data Flows để chuyển đổi dữ liệu.
Điểm khác biệt cơ bản:
- Lakehouse: Linh hoạt, hỗ trợ dữ liệu đa dạng (cấu trúc, bán cấu trúc, không cấu trúc) ở nhiều định dạng (CSV, Parquet, JSON, Delta) và ngôn ngữ lập trình như PySpark, Scala.
- Warehouse: Chuyên biệt cho dữ liệu có cấu trúc (chủ yếu ở định dạng Delta), quản lý bằng T-SQL qua các đối tượng SQL (bảng, view, stored procedures, hàm).

2. Các yếu tố quyết định lựa chọn

3 tiêu chí chính để chọn giữa Lakehouse và Warehouse:

Sở thích ngôn ngữ lập trình quản lý dữ liệu:
- Lakehouse: Phù hợp nếu đội ngũ của bạn thích PySpark hoặc Scala. Hỗ trợ tính năng như Machine Learning (ML) hoặc biểu thức chính quy (regular expressions).
- Warehouse: Phù hợp nếu đội ngũ quen với T-SQL, cần giao dịch đa bảng (multi-table transactions), quản lý dữ liệu cấp doanh nghiệp (GRANT/DENY, Row-Level Security, che giấu dữ liệu).
- Ghi chú: Với các nhà phát triển low-code hoặc không chuyên (citizen developers), sự khác biệt này ít quan trọng.
Yêu cầu định dạng dữ liệu:
- Lakehouse: Lý tưởng cho dữ liệu đa dạng (CSV, Parquet, JSON) hoặc không cấu trúc.
- Warehouse: Tốt nhất cho dữ liệu quan hệ (relational) ở định dạng Delta.
Tình huống di chuyển (migration):
- Warehouse: Phù hợp nếu bạn đang chuyển từ hệ thống như SQL Server, Azure SQL, Synapse Warehouse với codebase T-SQL lớn.
- Lakehouse: Dễ dàng hơn nếu bạn chuyển từ Spark/Databricks với logic xử lý dữ liệu bằng PySpark, Scala hoặc SparkSQL.

3. Hướng dẫn chung

Nếu không có sở thích ngôn ngữ cụ thể hoặc codebase cũ cần giữ lại:
- Lakehouse: Linh hoạt hơn với mọi định dạng và cấu trúc dữ liệu (dù xu hướng đang chuyển sang Delta Lake).
- Warehouse: Tốt hơn nếu bạn cần tính năng quản lý cấp doanh nghiệp và chuẩn hóa dữ liệu ở Delta Lake.
Gợi ý: Khi thiết kế kiến trúc mới, hãy coi Lakehouse và Warehouse như nhau trong giai đoạn phân tích ban đầu, rồi để đội phát triển quyết định dựa trên sở thích hoặc yêu cầu cụ thể.

4. Kết luận

Sự khác biệt cốt lõi nằm ở ngôn ngữ quản lý dữ liệu (Scala/Python cho Lakehouse, T-SQL cho Warehouse), trong khi khả năng phân tích (với T-SQL) là như nhau ở cả hai.
Hiệu suất, khả năng mở rộng, chi phí và khối lượng dữ liệu không phải là yếu tố phân biệt lớn, nên lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu thiết kế và đội ngũ.