1、诞生背景

1.1、数据仓库诞生原因

• 历史数据积存
• 企业数据分析需要

1.2、历史数据积存

• 历史数据使用频率低，堆积在业务库中，导致性能下降

1.3、企业数据分析需要

• 各个部门自己建立独立的数据抽取系统，导致数据不一致

2、基本概述

2.1、数据仓库（Data Warehouse，DW）

• 由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）提出
• 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合
• 主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（OLAP、数据分析）进行分析整理，进而
  辅助决策，为管理者、企业系统提供数据支持，构建商业智能

2.2、数据仓库特点

• 面向主题：为数据分析提供服务，根据主题将原始数据集合在一起
  
• 集成：原始数据来源于不同数据源，要整合成最终数据，需要经过抽取、清洗、转换的过程
• 非易失：保存的数据是一系列历史快照，不允许被修改，只允许通过工具进行查询、分析
• 时变性：数仓会定期接收、集成新的数据，从而反映出数据的最新变化

2.3、数据仓库 VS 数据库

• 数据库面向事务设计，属于OLTP（在线事务处理）系统，主要操作是随机读写；在设计时尽
  量避免冗余，常采用符合范式规范来设计
• 数据仓库是面向主题设计的，属于OLAP（在线分析处理）系统，主要操作是批量读写；关
  注数据整合，以及分析、处理性能；会有意引入冗余，采用反范式方式设计
  

3、技术实现

3.1、数据仓库建设方案

• 传统数据仓库
• 大数据数据仓库

3.2、传统数据仓库

• 由关系型数据库组成MPP（大规模并行处理）集群

3.3、大数据数据仓库

• 利用大数据天然的扩展性，完成海量数据的存放
• 将SQL转换为大数据计算引擎任务，完成数据分析
  

4、MPP & 分布式架构

4.1、MPP架构

• 传统数仓中常见的技术架构，将单机数据库节点组成集群，提升整体处理性能
• 节点间为非共享架构（Share Nothing），每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统
• 每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供服务
• 设计上优先考虑C(一致性)，其次考虑 A(可用性)，尽量做好P(分区容错性)
  架构优点
  • 运算方式精细，延迟低、吞吐低
  • 适合中等规模的结构化数据处理
    架构缺点
  • 存储位置不透明，通过Hash确定数据所在的物理节点，查询任务在所有节点均会执行
  • 并行计算时，单节点瓶颈会成为整个系统短板，容错性差
  • 分布式事务的实现会导致扩展性降低

4.2、分布式架构

• 大数据中常见的技术架构，也称为Hadoop架构/批处理架构
• 各节点实现场地自治（可以单独运行局部应用），数据在集群中全局透明共享
• 每台节点通过局域网或广域网相连，节点间的通信开销较大，在运算时致力减少数据移动
• 优先考虑的是P（分区容错性），然后是A（可用性），最后再考虑C（一致性）
  架构特点
  • 解决了单点故障问题，会将出错的任务调度到其他副本节点
  • 运算方式粗犷，吞吐量大
  • 扩展性极强，适合处理非结构化、半结构化数据
  • 需要将中间结果进行存储，且数据移动开销较大

4.3、MPP + 分布式架构

• 数据存储采用分布式架构中的公共存储，提高分区容错性
• 上层架构采用MPP，减少运算延迟

5、常见产品

5.1、传统数据仓库

• Oracle RAC
• DB2
• Teradata
• Greenplum

5.2、大数据数据仓库

• Hive
• Spark SQL
• HBase
• Impala
• HAWQ
• TIDB