数字化时代，湖仓一体（Data Lakehouse）作为一种新兴的数据管理架构，越来越受到企业的关注。它结合了数据湖和数据仓库的优点，旨在为企业提供一种更为高效、灵活且可扩展的数据存储与分析解决方案。本文将探讨湖仓一体的数据格式、结合PostgreSQL在湖仓一体的数据管道、数据治理与法律问题以及人工智能应用。
一、湖仓一体的数据格式
在构建湖仓一体时，数据格式的选择至关重要。企业应仅存储对其业务操作真正必要的数据，并以高效的方式进行存储。避免仅仅因为数据“可能在未来有用”就将其存储起来。法律法规要求企业制定数据保留政策，而大多数公司在长期内实际上只需要聚合数据。一些原始数据在处理后可或必须被删除，因为企业需要为数据的收集、存储和处理支付成本。湖仓一体中的数据格式多种多样，包括JSON、Parquet、Avro和ORC等。这些格式各有特点，例如：
- JSON：一种键值对格式，支持嵌套结构，适合存储半结构化数据。
- Parquet：一种压缩的列式存储格式，优化用于数据分析，尤其适合处理大规模数据集。它对数值类型（如INT32、INT64、FLOAT、DOUBLE、BOOLEAN）非常高效，但对字符串类型（存储为BYTE_ARRAY）效率较低。
- Avro：一种基于模式的行式存储格式，适合需要频繁更新的场景。
- ORC：一种优化用于读密集型工作负载的列式存储格式。
此外，现代湖仓一体还依赖于一些先进的数据格式框架，例如Apache Arrow、Apache Iceberg、Delta Lake和Apache Hudi。这些框架为管理和处理大规模数据集提供了更强大的功能：
- Apache Arrow：一个跨语言的内存数据分析平台，定义了标准化的列式内存格式，支持零拷贝读取，与Python数据分析紧密集成。
- Apache Iceberg：源于Netflix的表格式框架，支持不可变、追加式和事务性操作。每次更改都会创建一个新的元数据文件和快照，支持版本控制、分区和模式演变，并允许用户通过时间旅行功能查询历史数据。
- Delta Lake：由Databricks创建的开源存储格式，支持ACID事务和可扩展的元数据管理，适用于湖仓一体架构。
- Apache Hudi：源于Uber的事务性数据湖框架，支持多次更新和删除操作，将数据库和数据仓库的功能引入数据湖。
在湖仓一体中，PostgreSQL也扮演了重要角色。它支持列式存储，以提高分析效率，并通过FDW支持CSV、JSON、Parquet等格式。此外，PostgreSQL还通过扩展（如pg_analytics和pg_duckdb）与DuckDB等现代分析型数据库集成，提供更强大的功能。
三、数据管道
湖仓一体的成功实施离不开高效的数据管道。不同的业务场景需要不同的数据管道解决方案。例如，在电信业务场景中中，探针从移动网络收集事件数据，这些数据以每分钟数百GB的速度产生，但提供商通常只需要聚合的摘要数据。在这种情况下，采用集中式模型，仅存储聚合数据，而原始数据在处理后被丢弃。而在服装电商的尺码预测小部件中，系统需要毫秒级时间内算出最佳适配尺寸，这有赖于预先聚合的机器学习数据。该场景采用混合模型，基于湖仓一体平台，原始事件数据存储两年以供数据分析使用。对于需要快速响应的场景，如安全登录和金融交易软件，采用强分散式模型，仅存储聚合数据，并在处理后尽快丢弃原始数据。在这些案例中，PostgreSQL都可扮演了重要角色，可通过多种功能和扩展在数据管道中承担多种角色，例如：
- 强大的分区功能：通过pg_partman扩展实现高效的数据分区。
- 行级安全性：实现细粒度的访问控制。
- JSONB实现：支持多种索引类型，优化半结构化数据的存储和查询。
- 多种FDW：支持连接不同数据库和文件格式。
- 分布式扩展：如Citus和TimescaleDB，分别支持分布式计算和时间序列数据的高效处理。
四、数据治理与法律问题
湖仓一体的有效管理离不开良好的数据治理。数据治理要求企业明确数据生命周期，建立清晰的数据目录和数据血缘。缺乏这些基础，企业可能会陷入技术炒作的漩涡，而无法真正实现数据的价值。数据治理并不一定需要复杂的解决方案，对于小型企业来说，从简单的规则开始可能更为合适。数据质量是数据治理的关键，如果数据无人负责，其质量将难以保证。企业需要建立基本的数据目录和数据定义，并基于此进行质量检查和数据剖析。数据安全和隐私同样至关重要，企业需要遵守如PIPL（个人信息保护法）、GDPR（通用数据保护条例）等法律法规。在湖仓一体中，PostgreSQL可通过以下方式帮助实现数据治理：
- 检查约束和触发器：用于确保数据质量。
- 对象注释：帮助构建数据目录。
- pgTAP扩展：提供单元测试框架，用于数据质量检查。
- pg_analytics与DuckDB集成：用于数据分析和质量评估。
此外，还可使用外部工具和流程，如Great Expectations/dbt用于数据质量检查，Apache Atlas/OpenMetadata用于数据目录和血缘管理，OpenLineage用于AI/ML的数据血缘管理，以及使用Marquez作为开源的元数据服务。
五、人工智能与湖仓一体
人工智能（AI）在湖仓一体中的实用性取决于具体用例。商业AI解决方案可能会带来隐私和安全问题，而本地开源AI解决方案虽然提供了更多的控制权，但通常不如商业AI强大。AI模型的答案基于概率，而非绝对正确。例如，大型语言模型（LLM）使用Transformer架构和注意力机制来理解上下文，并根据训练数据生成文本。然而，这些模型的答案取决于激活的语义关联，因此需要谨慎对待。AI在处理特定领域数据时可能会遇到问题，因为其性能高度依赖于训练数据的质量、数量和主题覆盖范围。对于一般主题数据，如发票、财务报告和仓库管理，AI表现出色。但对于更专业化的主题，AI可能会产生幻觉。尽管如此，AI仍可用于头脑风暴，为企业提供新的想法和视角，但结果需要经过双重检查。
人工智能与在湖仓一体中的应用还面临一些常见问题，例如：
- 过度泛化：由于训练数据存在偏差，导致模型得出错误结论。
- 误解：由于上下文错误，导致模型得出错误结论。
- 欠拟合：模型过于简单，无法捕捉细节，过于泛化。
- 过拟合：模型过于专注于训练数据，无法泛化。
- 对输入的过度解读：由于输入不完整，模型会“幻觉”缺失的部分。
- 分布外泛化：由于训练数据未覆盖某些主题，导致模型得出错误结论。
此外，一些早期的AI承诺仍未兑现。例如，针对特定领域的微调可能会使模型在新数据上表现更好，但可能会导致在通用数据上表现不佳，甚至出现“灾难性的遗忘”。检索增强型生成（RAG）模型依赖于额外数据的质量，虽然对聊天机器人和帮助系统非常有用，但在复杂数据分析方面表现不佳。高度特定的数据需要提供示例和解释。最近，AI代理成为新的热点。它们可运行额外的任务，如互联网浏览、运行机器学习模型或使用多种知识源，并具备多步推理能力。然而，它们仍然依赖于底层LLM的质量，在已知主题上表现出色，但在小众的主题上可能会产生幻觉。
在湖仓一体中，PostgreSQL与AI和ML的结合是一个很有前景的领域。PostgreSQL提供了多种扩展，支持AI和ML功能，例如：
- pgvector：用于向量相似性搜索，支持检索增强型生成（RAG）。
- Timescale pgvectorscale：改进的pgvector扩展，可优化性能。
- Timescale pgai：自动化嵌入向量的创建，用来简化RAG流程。
- PostgresML：支持在PostgreSQL中直接运行机器学习模型。
六、总结
PostgreSQL本身并不是一个完整的湖仓一体解决方案，它可以作为湖仓一体架构中的核心组件，为企业提供了一种强大的数据管理解决方案，通过整合多种数据格式、优化数据管道、强化数据治理，并结合人工智能和机器学习技术，帮助企业更好地存储、管理和分析数据。实施湖仓一体时，企业需要根据业务需求和数据特点，选择合适的数据格式、工具和技术，并确保数据治理和法律合规性，合理利用人工智能在湖仓一体中的潜力，实现企业数据的最大价值。
参考：
Josef Machytka：Building a Data Lakehouse with PostgreSQL
