数据库发展史2数据仓库

回顾数据仓库的发展历程，大致可以将其分为几个阶段：萌芽探索到全企业集成时代、企业数据集成时代、混乱时代--"数据仓库之父"间的论战、理论模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。

数据仓库理论发展历程上世纪70年代，IBM的E.F.Codd等人提出关系型数据库后，MIT的研究员提出单独构建分析系统的基础理论，新的理论试图将业务处理系统和分析系统分开，即将业务处理和分析处理分为不同层次，针对各自的特点采取不同的架构设计原则。他们认为这两种信息处理的方式具有较大差别，应使用不同的架构和设计。但受限于当时的技术能力，这个研究仅仅停留在理论层面。

到了80年代初，W.H.Inmon 开始了“记录系统”、“本原数据”、“决策支持数据库”等专题的研究。几乎同时，J. Martin在关于数据库分类的研究中，专指一种他称之为“第4类数据库”的“由用户驱动的计算环境”，为这种环境提供信息服务的是一种以“搜索和快速信息回收”为基本特征的数据库。这个定义已经和后来的数据仓库十分类似。

1988年，IBM 公司的研究员创造性地提出了一个新的概念--数据仓库（Data Warehouse）。到了1991年，数据仓库之父W.H.Inmon出版数据仓库经典作品--《构建数据库仓库》，标志着数据仓库概念的确立。书中指出，DW是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，并且是用于支持管理决策的数据集合。该书还提供了建立数据仓库的指导意见和基本原则，凭借着这本书，W.H.Inmon被称为数据仓库之父。由于传统的关系型数据库已无法满足构建数据仓库的需求，在1993年Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP（On-Line Analysis Processing联机分析处理）。当时Codd认为OLTP（On- Line Transaction Processing 联机事务处理）已不能满足终端用户对数据库查询的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需要。因此提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。1995年，Ralph Kimball出版了《数据仓库工具箱》，数据仓库行业进入少林和武当之争。Inmon主张建立数据仓库时采用自上而下方式，以关系型数据库的第3范式进行数据仓库模型设计，而Kimball则是主张自下而上的方式，力推数据集市（Data Market）建设。两位数据仓库领域的大咖为此吵得不可开交，他们的粉丝也纷纷站队，这种争吵直到Inmon推出新的BI架构CIF，把Kimball的数据集市包括了进来才算平息。

早期MPP时代的数仓

IBM DB2和Teradata是早期数仓理论的实践者，也是市场。其中Teradata是MPP数仓成功的商业产品，几乎是行业的天花板。诞生于1970年代末的Teradata公司，名称来源于Tera Bytes，TB数据的存储也展示了哪个年代创业者的雄心壮志。终于在1992年个TB 级的数据库在华尔街出现。1999年，客户拥有130TB的数据分布于176个节点。短短7年时间，Teradata客户的数据规模翻了176倍。

但进入新千年后，数据库巨头间的竞争进入白热化阶段，以Oracle Exadata为代表的一体机很快崭露头角。之后在Postgres基础上演变而来的Greenplum构建了开源的MPP架构数仓，也在市场中有很高的影响力。但真正让数仓焕然一新的是云计算时代的云原生数仓Snowflake。

一体机时代的数仓

新千年后，数仓进入一体机的快速发展时代，典型代表是Netezza、SAP HANA和Oracle Exadata。Netezza率先推出，后来被IBM收购。而Oracle Exadata为代表的一体机依然是今天Oracle公司的核心业务。2008年，Exadata V1诞生，由Oracle提供软件惠普提供硬件，这一代产品仅支持数据仓库和商务智能等OLAP工作。到了2009年9月，Exadata V2发布，采用了SUN的（此后MySQL也属于了Oracle），次年Oracle完成了SUN的收购。在V2版本中，Exadata存储节点中采用了Flash卡，从而可以同时支持OLAP和OLTP类型的负载。有了高性能产品的同时也有了极其昂贵的价格。

的Conor O'Mahony(DB2的市场经理)罗列了使用一台全机架系统(full-rack)Exdata V2所需的费用列表：

Oracle Exadata 一体机

如此昂贵的价格，对于一般企业显然无法接受。人们相信全新一代的数仓技术一定会在一个万众嘱目的情况下出现，像盖世英雄身披金甲圣衣，脚踏七彩祥云而来。

云计算时代的数仓

随着移动互联网、物联网的蓬勃发展，率先掀起数据库革命的是Google公司，他的三篇论文开启了大数据时代，之后言数仓、大数据必称Hadoop。但它的弊病也颇为明显，昂贵、不方便使用、难维护等问题始终无法很好的解决。直到计算机行业七彩祥云--云计算出现，为整个行业和人类生活带来巨大变化。而此时的数据仓库在变更的前夜显得异常安静，古语言：三年不鸣一鸣惊人，Snowflake 就是三年不飞一飞冲天的云计算时代云原生数仓产品。

2012年，在Oracle公司工作十多年的2位程序员决心在云上建立一个数据仓库，于是诞生了Snowflake公司。它诞生的天，就有云计算的特点：存储与计算分离、按量付费、云中立。作为个基于云原生的数据仓库，Snowflake 敏锐的抓住从本地到上云的时代趋势，充分利用公有云强大基础设施能力，让用户更加轻松实现跨云平台、跨区域的方式移动数据。这种基于云原生、云中立、跨多云平台的云原生数据服务，为客户提供巨大数据价值的同时，极大降低了客户使用、维护、价格成本。

Snowflake产品上的成功同时也取得资本市场的巨大成功。2020年9月16日，在纽交所成功IPO，股神巴菲特斥几亿美元入股，交易首日股价翻倍市值达到704亿美元，成为史上规模大的软件IPO，之后市值一度高突破1200亿美元，俨然成为资本市场的宠儿。

数据仓库和数据库关系

广义的数据仓库并不是一项技术，也不是一个产品，而是一种数据处理过程。数据仓库的数据来源有多种，业务系统、日志、互联网、系统运行参数等等，这些数据可以在数据仓库中进行汇合，然后通过统一的建模，加工成服务与数据分析的数据模型，终辅助企业分析决策。那如何构建数据仓库呢？常见的是使用OLAP数据库（如近年流行Clickhouse）存储数据，通过数据建模、ETL、数据可视化等一系列操作，这一过程被称为构建数据仓库。由于数据仓库基于OLAP产品，是做在线分析处理，这是与数据库的本质区别。另外，既然是数据仓库就要加工数据，加工数据会耗时间，所以加工数据在实际的应用中又分为批处理和实时处理。而传统的数据库是为了解决事务存在的，他们的区别如下。

总结和展望

数据仓库是80~90年代提出的概念，互联网企业为了解决更大数据量的管理问题，掀起了大数据技术新浪潮，大数据已经跳出了数仓定义领域，未来再专题阐述。随着2020年云原生数仓Snowflake上市并取得巨大的成功，大家开始趋向把数据仓库、大数据、数据湖、云存储的技术全面融合，全世界掀起了云原生数据仓库和湖仓一体的热潮，国际上Databricks、Clickhouse已经正面PK，国内有SequoiaDB、MaxCompute，AnalyticDB，GaussDB(DWS)，OuShuDB、StarRocks、SelectDB、HashData等不下数十款产品，还有很多类似HTAP新品在路上，未来必将迎来百仓大战的腥风血雨。

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