数据架构演进
随着互联网的迅猛发展，数据成为了企业发展的重要资源之一。为了更好地管理和利用数据，数据架构也在不断演进。本文将介绍数据架构的演进过程，并结合代码示例进行说明。
1. 单一数据库架构
在早期的互联网应用中，通常采用单一数据库架构。这种架构简单直接，所有的数据都存储在一个数据库中。例如，一个简单的用户管理系统可以使用如下的数据库表结构：
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
email VARCHAR(100)
);
这种单一数据库架构的优点是简单易用，适用于小规模应用；但是当数据量增大或者业务逻辑复杂时，单一数据库架构面临性能瓶颈和扩展困难的问题。
2. 分库分表架构
为了解决单一数据库架构的扩展性问题，分库分表架构逐渐被引入。这种架构将数据按照一定的规则进行分片，存储在多个数据库中。例如，可以将用户表按照用户ID的哈希值进行分片，存储在多个数据库中。同时，为了提高查询性能，可以将用户数据进一步分表，例如按照用户注册时间进行分表。
sequenceDiagram
participant App
participant DB1
participant DB2
participant DB3
App->>+DB1: 查询用户1的数据
DB1->>+DB2: 查询用户1的数据
DB2->>+DB3: 查询用户1的数据
DB3-->>-DB2: 返回用户1的数据
DB2-->>-DB1: 返回用户1的数据
DB1-->>-App: 返回用户1的数据
分库分表架构的优点是可以提高系统的扩展性和查询性能，但是也增加了系统的复杂度和维护成本。
3. 数据仓库架构
随着业务的发展，企业的数据规模也越来越大，数据的种类也越来越多。此时，数据仓库架构逐渐被引入，用于统一管理和分析企业的数据。
数据仓库架构将数据从各个业务系统中抽取出来，进行清洗、集成和转换，最终存储在数据仓库中。例如，可以用如下的代码示例来实现用户数据的抽取和转换：
# 从主数据库中抽取用户数据
users = exec_sql("SELECT * FROM users")
# 将用户数据进行转换
transformed_users = transform_data(users)
# 存储转换后的用户数据到数据仓库
store_data(transformed_users, "user_data")
数据仓库架构的优点是可以提供统一的数据视图和分析能力，帮助企业进行决策和业务优化。但是也存在数据同步延迟和计算复杂度高的问题。
4. 数据湖架构
随着大数据时代的到来，数据湖架构逐渐被引入。数据湖架构是一种无模式、无结构的数据存储方式，将各种类型和格式的数据存储在原始的、未经加工的状态下。数据湖架构可以容纳各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据湖架构的优点是具有很大的灵活性和扩展性，可以存储海量的数据，并支持实时和离线的数据处理和分析。但是也存在数据质量和数据管理的挑战。
pie
"结构化数据" : 40
"半结构化数据" : 30
"非结构化数据" : 30
结论
随着互联网的不断发展，数据
