湖存储（Data Lake Storage）在Streaming Data Warehouse中作为低成本Table存储的一个不错选择，主要基于以下几个方面的优势：
1. 存储成本
大规模存储能力：湖存储能够存储大量的数据，并且随着数据量的增长，其扩展成本相对较低。这对于Streaming Data Warehouse来说至关重要，因为流数据仓库需要处理并存储大量的实时数据流。
高效存储方案：现代湖存储解决方案（如Apache Iceberg、Delta Lake、Hudi等）通过采用高效的存储格式和压缩算法，能够显著降低存储成本。这些系统通常采用列式存储或混合存储模式，针对分析型查询进行优化，减少了不必要的I/O操作。
2. 性能与扩展性
高性能查询：湖存储支持多种查询引擎（如Spark、Flink、Hive等），这些引擎能够对存储在湖中的数据执行高效的查询操作。特别是对于流式数据仓库来说，低延迟的查询性能是评估存储系统好坏的重要指标。
水平扩展能力：湖存储通常部署在云上或基于分布式存储系统构建，因此具备很强的水平扩展能力。当数据量增加时，可以通过简单地增加节点来扩展存储容量和查询性能。
3. 灵活性与兼容性
多引擎支持：湖存储能够无缝对接多种计算引擎，这意味着用户可以根据需要选择不同的查询引擎来处理数据，而无需担心数据迁移或格式转换的问题。
开放标准：许多湖存储解决方案遵循开放标准（如Apache Parquet、ORC等文件格式），这使得它们能够与其他大数据生态系统中的工具和服务兼容。
4. 数据一致性与可靠性
事务支持：一些先进的湖存储解决方案（如Delta Lake）提供了事务支持，确保了在并发环境下数据的一致性和完整性。这对于流式数据仓库来说尤为重要，因为实时数据流可能来自多个源并需要同时处理。
数据备份与恢复：湖存储通常具备完善的数据备份和恢复机制，能够在系统故障或数据丢失时快速恢复数据。
5. 案例支持
Flink Table Store：以Flink Table Store为例，它是一个专为流式数据仓库设计的湖存储解决方案。它能够接收来自MySQL Flink CDC、Logs等上游数据源的大量更新数据，并写入湖存储中。Flink Table Store不仅支持高吞吐、全增量一体的更新，还简化了流程并提升了链路的易用性。同时，它还能够被多引擎实时Ad-Hoc查询，满足了流式数据仓库对低成本、高性能Table存储的需求。
综上所述，湖存储以其低成本、高性能、灵活性和可靠性等优势，在Streaming Data Warehouse中作为低成本Table存储的一个不错选择。