數(shù)據(jù)倉庫，英文全稱Data Warehouse，簡(jiǎn)稱DW或DWH。

數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的名字非常接近，但兩者是完全不同的東西。

我們先從數(shù)據(jù)倉庫的歷史開始說起吧。

數(shù)據(jù)倉庫的誕生

數(shù)據(jù)倉庫并不是一個(gè)新概念。事實(shí)上，它誕生至今，已經(jīng)有幾十年的歷史。

上世紀(jì)70年代，關(guān)系數(shù)據(jù)庫（也就是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的主要類型）剛剛崛起的時(shí)候，美國康奈爾大學(xué)博士比爾·恩門（Bill Innmon，也有譯為比爾·因蒙）就開始定義和討論數(shù)據(jù)倉庫這一術(shù)語。

1988年，IBM研究人員巴里·德夫林（Barry Devlin）和鮑爾·穆爾菲（Paul Murphy），聯(lián)合發(fā)表了文章《商業(yè)和信息系統(tǒng)的架構(gòu)》，其中引入了“商業(yè)數(shù)據(jù)倉庫”一詞。他們還開發(fā)了一種叫做“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫”的系統(tǒng)。

幾年后，1990年，美國科學(xué)家拉爾夫·金博爾（Ralph Kimball）創(chuàng)立了Red Brick Systems公司，推出專門用于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)Red Brick Warehouse。

1991年，又是前面那個(gè)比爾·恩門，創(chuàng)立了Prism Solutions公司，推出用于開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫的軟件Prism Warehouse Manager。

同年，比爾·恩門正式出版了數(shù)據(jù)倉庫的經(jīng)典著作——《構(gòu)建數(shù)據(jù)庫倉庫》，標(biāo)志著數(shù)據(jù)倉庫概念的正式確立。

后來，比爾·恩門也被世人譽(yù)為“數(shù)據(jù)倉庫之父”。

比爾·恩門

數(shù)據(jù)倉庫的定義和特征

那么，到底什么是數(shù)據(jù)倉庫呢？

比爾·恩門在《構(gòu)建數(shù)據(jù)庫倉庫》書中給出了一個(gè)定義——

數(shù)據(jù)倉庫，是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對(duì)穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策（Decision Making Support）。

這個(gè)定義非常抽象、燒腦，但準(zhǔn)確概括了數(shù)據(jù)倉庫的幾個(gè)關(guān)鍵特征，值得剖析一下。

• 支持管理決策

先說“支持管理決策”，這是數(shù)據(jù)倉庫的作用，也是創(chuàng)造它的主要目的。

簡(jiǎn)單來說，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主要是員工使用，支撐某項(xiàng)具體的工作。例如收銀系統(tǒng)等。

而數(shù)據(jù)倉庫，主要是管理層使用，用于掌握宏觀情況，以便做出更合理的決策。

以前小棗君給大家介紹數(shù)據(jù)庫入門的時(shí)候，提到過OLTP和OLAP。

OLTP是聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（Online Transaction Processing）數(shù)據(jù)庫，出現(xiàn)較早，也是早期關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要用途，用于支持日常業(yè)務(wù)操作，如訂單處理、庫存管理和銀行交易等。它們通常處理大量簡(jiǎn)單的讀寫操作，需要系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)，且非?？煽?。

OLAP是聯(lián)機(jī)分析處理（Online Analytical Processing）數(shù)據(jù)庫，出現(xiàn)較晚，用于支持復(fù)雜的分析查詢，如數(shù)據(jù)挖掘、趨勢(shì)分析和財(cái)務(wù)報(bào)告等。它們通常處理大量復(fù)雜的只讀查詢，對(duì)算力要求高，也需要支持很大的數(shù)據(jù)吞吐量。

數(shù)據(jù)倉庫，很顯然就是OLAP型?；蛘咭部梢哉f，數(shù)據(jù)倉庫是OLAP數(shù)據(jù)庫場(chǎng)景的延伸和發(fā)展。OLAP類應(yīng)用，催生了數(shù)據(jù)倉庫。

概括來說，數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)戰(zhàn)略級(jí)的工具。它通常用于商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱BI，咨詢機(jī)構(gòu)Gartner造出來的流行詞）和決策支持，可以幫助企業(yè)從大量數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的信息，增加洞察能力。

終極目的，當(dāng)然是增加收入、提升效率、降低成本。

• 面向主題

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，圍繞具體的工作（應(yīng)用）來組織數(shù)據(jù)，用于一個(gè)明確的事務(wù)。例如進(jìn)銷存數(shù)據(jù)庫、考勤數(shù)據(jù)庫、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫等。

而數(shù)據(jù)倉庫，是按照主題來組織數(shù)據(jù)的。所謂主題，是一個(gè)特定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，或者一個(gè)明確的分析目標(biāo)，例如銷售分析主題、員工敬業(yè)度主題，學(xué)生在校表現(xiàn)主題等等。主題的范圍更大，level（層級(jí)）更高。

簡(jiǎn)單來說，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，是多個(gè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的集合和“拉通”。它把不同數(shù)據(jù)庫表單的信息挑選整合在一起，提供了一個(gè)更全面的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

主題性的設(shè)計(jì)，顯然更適合支持管理者做決策和分析。

• 集成

集成，是指數(shù)據(jù)倉庫可以整合來自多個(gè)不同數(shù)據(jù)源（企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫、供應(yīng)商數(shù)據(jù)庫、渠道商數(shù)據(jù)庫等）的數(shù)據(jù)。

多方面的數(shù)據(jù)源，也是為了提供一個(gè)更全面的視角，以便服務(wù)于分析和決策。

這些數(shù)據(jù)，可以包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。但數(shù)據(jù)倉庫，主要還是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。

• 相對(duì)穩(wěn)定

相對(duì)穩(wěn)定，指的是數(shù)據(jù)一旦被加載到數(shù)據(jù)倉庫中，通常不會(huì)更新或修改，確保了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和用于長(zhǎng)期分析的可靠性。

換言之，數(shù)據(jù)倉庫所涉及的操作，主要是數(shù)據(jù)查詢，而不是修改。

除了數(shù)據(jù)之外，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)一般也不會(huì)頻繁變化。

• 反映歷史變化

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，一般都是數(shù)據(jù)更新。寫入新數(shù)據(jù)，替換舊數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)倉庫不一樣。它保存了大量的歷史數(shù)據(jù)，有利于企業(yè)從時(shí)間的維度，分析業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)。

面向主題、集成、相對(duì)穩(wěn)定、反映歷史變化，這就是數(shù)據(jù)倉庫的四大特征。

我們還是以超市為例，總結(jié)一下數(shù)據(jù)倉庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。

假如你有一個(gè)大超市。

超市有基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的很多個(gè)收銀臺(tái)，記錄了每天的每一筆交易（賣出了什么商品，金額是多少）。超市還有庫存系統(tǒng)，記錄了商品的信息（一共有多少個(gè)庫存）。還有會(huì)員系統(tǒng)、購物卡系統(tǒng)，等等。

所有這些數(shù)據(jù)，分散在不同的系統(tǒng)里，雜亂無章。

你把所有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)（銷售數(shù)據(jù)、顧客信息、供應(yīng)商記錄等），統(tǒng)一做了整理（比如去掉無效數(shù)據(jù)、統(tǒng)一“日期”格式），按主題分類（比如“銷售分析”、“客戶畫像”），集中存到一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)系統(tǒng)里。這就是數(shù)據(jù)倉庫。

然后，你開發(fā)了一些工具，可以分析這些數(shù)據(jù)，回答你的一些疑問：

“過去5年哪些商品在春節(jié)賣得最好？”

“上海和北京的顧客購物習(xí)慣有什么差異？”

“如何預(yù)測(cè)明年的商品庫存需求？”

……

也可以以大屏的形式，觀看這些數(shù)據(jù)（掌控全局、運(yùn)籌帷幄的老板既視感）：

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當(dāng)然了，這些數(shù)據(jù)也可以開放給各個(gè)部門的主管，幫助部門改善業(yè)績(jī)。

這個(gè)數(shù)據(jù)倉庫，是不是輔助了你的決策，創(chuàng)造了價(jià)值？

數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)和工作流

接下來，我們看看數(shù)據(jù)倉庫的整體架構(gòu)，以及如何搭建。

每個(gè)公司的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)都不太一樣。但基本上都包括以下幾層：

數(shù)據(jù)倉庫的整體架構(gòu)

原始數(shù)據(jù)層（ODS，Operation Data Store）：也叫數(shù)據(jù)引入層、操作數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備層或貼源層，用于采集和存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)公共層（CDM，Common Data Model）：數(shù)據(jù)倉庫的主要部分。有時(shí)候又分為基礎(chǔ)層/明細(xì)層（DWD，DW Detail）、匯總層/服務(wù)層（DWS，DW Service）、公共維度層（DIM）。DWD對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗以便將其加載到數(shù)據(jù)倉庫中。DWS將經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)并輕度匯總。DIW用于保存維度信息，用于建模。

數(shù)據(jù)應(yīng)用層（ADS，Application Data Service）：主要功能是保存結(jié)果數(shù)據(jù)，為外部系統(tǒng)提供查詢接口，用于滿足特定的商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘和報(bào)表應(yīng)用。

數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)和它的工作流有密切的關(guān)系。

一般來說，數(shù)據(jù)倉庫的工作流分為以下幾步：

1、數(shù)據(jù)抽取

前面說了，數(shù)據(jù)倉庫有很多的數(shù)據(jù)源。所以，第一步，是從不同的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)中抽取數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)抽取是定期進(jìn)行的，比如每天或每周，以確保數(shù)據(jù)是最新的。

2、數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換

抽取出的數(shù)據(jù)，通常需要經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。

清洗包括修正錯(cuò)誤、去除重復(fù)項(xiàng)、處理缺失值等。轉(zhuǎn)換則是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的格式，以便在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行有效存儲(chǔ)和查詢。

3、數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)倉庫采用特定的數(shù)據(jù)模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組織和存儲(chǔ)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)表。選擇合適的模型，可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)查詢和分析過程，提高查詢性能。

數(shù)據(jù)倉庫建模中，比較有代表性的兩類方法論是Ralph Kimball的建模方法論和Bill Inmon建模方法論（沒錯(cuò)，就是前面提到的那兩個(gè)大佬）。

Ralph Kimball的維度建模方法論，是一種常用的數(shù)據(jù)倉庫建模方法，它強(qiáng)調(diào)使用星型模型、雪花模型、星座模型來設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫。

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Bill Inmon則認(rèn)為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)為原子數(shù)據(jù)的集成倉庫，應(yīng)用第三范式和ER模型而非維度建模的事實(shí)表、維度表來建模。

這里要提到一個(gè)元數(shù)據(jù)的概念。

元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。它用以描述數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、位置和建立方法，便于數(shù)據(jù)倉庫的管理和使用。

4、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)倉庫通常采用大容量、高性能的存儲(chǔ)系統(tǒng)，以滿足大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢需求。數(shù)據(jù)倉庫的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)通常針對(duì)查詢性能進(jìn)行了優(yōu)化，如列式存儲(chǔ)、索引等。

5、數(shù)據(jù)加載

抽取（Extract）、轉(zhuǎn)換（Transform）和加載（Load），就是著名的ETL三板斧。

ETL后的數(shù)據(jù)，會(huì)被加載到數(shù)據(jù)倉庫中。

根據(jù)需要，還可能會(huì)進(jìn)一步加工，例如聚合、摘要和索引創(chuàng)建，以優(yōu)化查詢性能。

另外，數(shù)據(jù)加載可以分為全量加載和增量加載兩種方式，也是根據(jù)需求選擇。

6、數(shù)據(jù)訪問與分析

數(shù)據(jù)倉庫完成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)后，就可以開始用了。

數(shù)據(jù)倉庫支持各種數(shù)據(jù)分析和報(bào)表工具，如商業(yè)智能（BI）、SQL查詢、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等。用戶可以通過這些工具，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，找到其中的規(guī)律和趨勢(shì)。

值得一提的是，數(shù)據(jù)倉庫不僅支持宏觀趨勢(shì)分析，也支持微觀細(xì)節(jié)探究，能夠滿足各個(gè)層級(jí)的需求。

7、數(shù)據(jù)安全和訪問控制

在數(shù)據(jù)倉庫的使用過程中，當(dāng)然還要注意數(shù)據(jù)安全和訪問控制。確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

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數(shù)據(jù)集市（Data Mart）

數(shù)據(jù)集市可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)倉庫的子集，是專用于特定業(yè)務(wù)部門或功能的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。它的數(shù)據(jù)是從數(shù)據(jù)倉庫中提取并進(jìn)一步加工得到的。

例如，一個(gè)銷售數(shù)據(jù)集市，可以提供詳細(xì)的銷售報(bào)告和分析，輔助銷售部門進(jìn)行決策。

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數(shù)據(jù)集市的優(yōu)點(diǎn)包括：

1.規(guī)模?。河捎谥话c特定主題相關(guān)的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)集市的規(guī)模相對(duì)較小，易于構(gòu)建和維護(hù)。

2.數(shù)據(jù)深：數(shù)據(jù)集市可以滿足特定部門或用戶的需求，提供更加詳細(xì)和深入的數(shù)據(jù)支持。

3.響應(yīng)快：因?yàn)樗臄?shù)據(jù)量相對(duì)較小且針對(duì)特定需求進(jìn)行了優(yōu)化，所以能夠提供更快的查詢響應(yīng)時(shí)間。

4.建設(shè)周期短：由于規(guī)模較小且面向特定需求，數(shù)據(jù)集市的建設(shè)周期通常較短，可以快速實(shí)現(xiàn)并投入使用。（數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)周期一般需要數(shù)個(gè)月甚至一年以上。）

5.靈活性高：數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)模型和結(jié)構(gòu)可以根據(jù)特定需求進(jìn)行調(diào)整，具有較高的靈活性。

6.成本低：數(shù)據(jù)集市的實(shí)現(xiàn)成本相對(duì)較低，因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)量和復(fù)雜度較數(shù)據(jù)倉庫低。

數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展趨勢(shì)

數(shù)據(jù)倉庫誕生了幾十年，技術(shù)也一直在發(fā)展。為了實(shí)現(xiàn)處理能力的升級(jí)，經(jīng)歷了多個(gè)發(fā)展階段。

早期的時(shí)候，基本上就是基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品（例如Oracle），構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫最早也是離線的，數(shù)據(jù)源通過離線方式導(dǎo)入到離線數(shù)據(jù)倉庫中。

后來，進(jìn)入21世紀(jì)，有了大數(shù)據(jù)技術(shù)（Hadoop、Spark等）。就開始將這些技術(shù)引入到數(shù)據(jù)倉庫，通過MapReduce、Hive、SparkSQL等離線計(jì)算引擎進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，處理效率有了明顯提升。

再后來，分別發(fā)展出了Lambda架構(gòu)（離線+實(shí)時(shí)結(jié)合）和Kappa架構(gòu)（批流一體）。

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再再后來，到了近幾年，就是基于MPP數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)湖的實(shí)時(shí)數(shù)倉架構(gòu)。

這些架構(gòu)支持高性能并行處理，支持復(fù)雜查詢。在處理能力和效率上已經(jīng)今非昔比，能夠幫助企業(yè)更及時(shí)、更準(zhǔn)確地進(jìn)行決策。

從部署方面來看，數(shù)據(jù)倉庫也有變化。以前是本地單機(jī)部署，后來是分布式部署，再后來，云計(jì)算崛起，就是云部署。

這兩年，AI很火。所以，很多企業(yè)開始研究AI與數(shù)據(jù)系統(tǒng)的深度結(jié)合。

說白了，就是看AI怎么讓數(shù)據(jù)倉庫能夠更智能地處理和分析數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。反過來，AI也是“吃”數(shù)據(jù)的，還要研究如何讓數(shù)據(jù)倉庫這樣的數(shù)據(jù)平臺(tái)，更好地服務(wù)于AI的訓(xùn)練和推理。

這里面的發(fā)展前景，還是非常廣闊的。