数据仓库的技术演进

数据仓库的演进变革因素有很多种，例如快速增长的业务需求、高速爆发的数据量、企业更细粒度的分析需求以及数据资源的隔离安全要求等。本文主要会拆解不同数据仓库的核心特点，介绍数仓的演进变化以及传统数据仓库 、大数据数仓、实时数仓的选型介绍。

一、传统数仓

传统数仓是基于关系型数据库技术构建的，它以其成熟稳定和易于管理的特点而被广泛采用。这些数仓通常部署在单一或少数几个服务器上，依赖于数据库的优化和索引来提高查询性能。它们在处理小到中等规模的数据集时表现出色，但在面对大数据量时可能会遇到性能瓶颈。成本方面，传统数仓的维护和扩展成本相对较高，但它们在实施和运维上相对简单，适合那些对数据分析需求较为常规的企业。

​适用场景：​传统数仓主要适用于结构化数据的存储和管理，尤其是那些需要复杂关联和多维分析的企业数据集成。

​特点：​传统数仓通常基于关系型数据库如Oracle、SQL Server、MySQL等。它们支持面向主题的设计，能够方便地从多个角度汇总、计算数据，并对不同维度的数据进行比较和分析。

​应用目标：​传统数仓主要用于支持企业的数据分析需求，如报表生成、数据挖掘和决策支持。

二、大数据数数仓

Hadoop数仓以其分布式架构和开源特性而闻名，它能够处理PB级别的数据，非常适合需要处理非结构化数据和大规模数据集的场景。Hadoop数仓通过HDFS提供高容错性和可扩展性，并通过MapReduce等框架提供数据处理能力。然而，Hadoop数仓的实施和运维难度较高，需要专业的技术人员和对Hadoop生态系统的深入理解。此外，性能调优可能涉及到底层硬件、操作系统和多个应用框架的优化，适合技术能力强、数据量巨大的企业。

​适用于：​Hadoop数仓适合处理海量数据，特别是非结构化数据的存储和分析。

​特点：​Hadoop数仓基于Hadoop框架，采用分布式数据库系统和HDFS（Hadoop分布式文件系统）。它支持高动态扩容和扩展性，能够处理结构化和非结构化数据。

​应用目标：​Hadoop数仓主要用于支持互联网领域和需要处理大量数据的企业。

三、MPP数仓

MPP数仓，如IceBerg、Doris，采用并行处理架构，能够在多个节点上同时进行数据处理，从而显著提高查询速度和处理能力。它们特别适合需要进行深度数据分析和复杂查询的场景，如电信和银行行业。MPP数仓的性能可以随着硬件资源的增加而线性扩展，提供了良好的可扩展性。虽然实施难度和运维难度较传统数仓稍高，但它们在性能优化方面提供了更多的灵活性和可能性，适合对数据分析性能有较高要求的企业。

​适用于：​MPP数仓适合进行结构化数据的深度分析，特别是需要处理TB级数据的企业。

​特点：​MPP数仓采用并行数据库架构，能够在传统数仓的基础上提供更高的处理速度和扩展性。例如，Greenplum是基于PostgreSQL的并行数据库系统，支持大量运算和多变的自助分析。

​应用目标：​MPP数仓主要用于支持电信、银行等需要快速复杂查询分析的行业。