數(shù)據(jù)倉庫的概念可以追溯到20世紀(jì)60年代,但真正形成理論并被企業(yè)廣泛應(yīng)用還需要一個(gè)較長(zhǎng)的發(fā)展過程。大致可以分為以下幾個(gè)階段:

1. 決策支持系統(tǒng)(DSS)時(shí)期(1960s-1970s) 這一時(shí)期,隨著管理信息系統(tǒng)(MIS)和電子計(jì)算機(jī)的興起,企業(yè)開始嘗試構(gòu)建面向決策的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。最初的決策支持系統(tǒng)主要依賴文件系統(tǒng)或小型數(shù)據(jù)庫,并沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型和工具支持。
2. 數(shù)據(jù)倉庫概念的提出(1980s) 1988年,Inmon提出了"數(shù)據(jù)倉庫"(Data Warehouse)的概念,正式將數(shù)據(jù)倉庫與在線事務(wù)處理系統(tǒng)(OLTP)區(qū)分開來。他將數(shù)據(jù)倉庫定義為"面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合,用于支持管理決策過程。" 同年,Codd等人提出了關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫的模型。這標(biāo)志著數(shù)據(jù)倉庫概念的正式形成。
3. 數(shù)據(jù)倉庫理論和實(shí)踐的發(fā)展(1990s) 90年代,數(shù)據(jù)倉庫的理論和實(shí)踐得到快速發(fā)展。提出了星型模式、雪花模式等維度建模方法;發(fā)展了OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等分析技術(shù);涌現(xiàn)了數(shù)據(jù)集成、ETL等關(guān)鍵技術(shù)。 同時(shí),數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)應(yīng)用逐漸興起,出現(xiàn)了專門的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品和工具。
4. 商業(yè)智能(BI)和大數(shù)據(jù)時(shí)代(2000s至今) 2000年后,企業(yè)的商業(yè)智能需求快速增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展成為支撐BI應(yīng)用的關(guān)鍵平臺(tái)。同時(shí)也融入了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)。 此階段數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,從制造、金融等傳統(tǒng)領(lǐng)域,延伸到電信、醫(yī)療、交通等新興行業(yè)。分析內(nèi)容也不斷豐富,如實(shí)時(shí)分析、預(yù)測(cè)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)的引入。
5. 主要技術(shù)里程碑:

• 1990年,Inmon提出了數(shù)據(jù)倉庫的"企業(yè)數(shù)據(jù)總線"架構(gòu)
• 1991年,Kimball提出了維度建模思想,發(fā)表了數(shù)據(jù)倉庫工具箱著作
• 1993年,Arbor Software推出了Essbase OLAP引擎
• 1995年,Inmon提出了數(shù)據(jù)營地(Datamart)的概念
• 1996年,Mattison出版了"數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)"
• 2000年,Kimball提出了"現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫"理論
• 2008年,Hadoop分布式系統(tǒng)問世,推動(dòng)大數(shù)據(jù)分析
• 2011年,Kleppmann提出數(shù)據(jù)大屁股(Data Vault)建模方法
• 2012年,Snowflake推出首個(gè)云數(shù)據(jù)倉庫

架構(gòu)演變

經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu)

經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu)(Inmon企業(yè)數(shù)據(jù)總線架構(gòu)) - 20世紀(jì)90年代初 這是數(shù)據(jù)倉庫最初的標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu),由Inmon在1992年首次提出。當(dāng)時(shí)的需求是將分散的運(yùn)營數(shù)據(jù)集中到一個(gè)總線式架構(gòu)中,用于決策分析。這種集中式架構(gòu)確實(shí)滿足了當(dāng)時(shí)的需求,但也存在ETL過程開銷大、擴(kuò)展性差的問題。

數(shù)據(jù)集市

為了解決經(jīng)典架構(gòu)的擴(kuò)展性問題,Kimball于1996年提出了分布式的數(shù)據(jù)馬場(chǎng)架構(gòu)。這種以過程為中心的架構(gòu),允許每個(gè)部門或主題區(qū)域獨(dú)立構(gòu)建數(shù)據(jù)馬場(chǎng),適合大型企業(yè)異構(gòu)環(huán)境。但分散的特性也導(dǎo)致數(shù)據(jù)一致性較差。

離線大數(shù)據(jù)Lambda架構(gòu)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,企業(yè)需要處理日益增長(zhǎng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)。為此,Nathan Marz于2011年提出了Lambda架構(gòu),將離線批處理與實(shí)時(shí)速度層相分離,以分布式方式高效處理大數(shù)據(jù)。這種復(fù)雜但可靠的架構(gòu)成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)。

Kappa架構(gòu)

2014年左右 為了進(jìn)一步簡(jiǎn)化Lambda架構(gòu)的復(fù)雜性,Jay Kreps等人提出了Kappa架構(gòu)理念。它取消了批處理和速度層的分離,所有數(shù)據(jù)均通過流處理管道寫入數(shù)據(jù)湖。這種基于流處理的架構(gòu)在延遲和擴(kuò)展性方面更有優(yōu)勢(shì)。

湖倉架構(gòu)(Data Lakehouse)

2019年前后 隨著開源大數(shù)據(jù)框架(如Spark)性能的提升,以及云計(jì)算的普及,出現(xiàn)了將數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建于數(shù)據(jù)湖之上的湖倉架構(gòu)。它結(jié)合了數(shù)據(jù)湖的低成本存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)化處理優(yōu)勢(shì),成為新的最佳實(shí)踐之一。

湖倉一體架構(gòu)

這是最新提出的數(shù)據(jù)架構(gòu)模式,由Databricks等公司推動(dòng)。它在湖倉架構(gòu)基礎(chǔ)上進(jìn)一步整合了數(shù)據(jù)管道和處理引擎,使得單個(gè)統(tǒng)一平臺(tái)即可支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、實(shí)時(shí)分析等多種工作負(fù)載。這種簡(jiǎn)化的架構(gòu)更加靈活高效。

每一次新架構(gòu)的出現(xiàn),都是為了更好地適應(yīng)新的技術(shù)發(fā)展(如大數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)處理、云計(jì)算等)和企業(yè)需求的變化?？偟难葸M(jìn)方向是向著更高性能、更低延遲、更低成本、更加靈活和統(tǒng)一的架構(gòu)模式發(fā)展。未來還可能會(huì)有新的架構(gòu)出現(xiàn),以應(yīng)對(duì)人工智能、邊緣計(jì)算等新興需求。

總的來說,數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)歷了從概念提出到理論發(fā)展,再到工程實(shí)踐和產(chǎn)品化的過程。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)的融入,數(shù)據(jù)倉庫正在向更加智能化、自動(dòng)化的方向發(fā)展,為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)的分析基礎(chǔ)。