值得收藏！一文详解分析型数据库发展历程

数据集成/当前页

作者：finedatalink

发布时间：2024.8.1

阅读次数：105 次浏览

一、早期阶段

分析型数据库最早是从交易型数据库（也称事务型数据库）衍生而来。在数据库诞生和发展的早期，其应用场景主要是对数据进行统一的存储、管理和访问，满足联机事务处理（OLTP）的需求。

随着企业数据分析需求的增加，分析型数据库逐渐定义为从分散的数据源中抽取、清理和汇集各类结构化数据，形成面向特定分析主题的、相对稳定且能反映历史变化的数据集合，并通过联机分析处理（OLAP）引擎来对这些数据进行分析，即通常所说的数据仓库。

二、关键代际演进

1. 第一代：共享存储架构数据仓库

时间：诞生于1970年代末到1980年代初，以Oracle、DB2等为代表。

特点：

数据类型：主要为结构化数据。

应用场景：面向管理层提供若干固定报表。

技术架构：基于数据库的共享存储架构，计算节点能够访问任意的存储节点，需要配备专有物理硬件。

优缺点：稳定性强，支持各类SQL标准及ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），但可扩展性较差，一般扩展到十几个节点就会遇到瓶颈。

2. 第二代：MPP数据仓库

时间：20世纪90年代至21世纪初，以Teradata、Greenplum、Vertica等为代表。

特点：

数据类型：依旧是结构化数据，但数据量快速增长至GB或TB级。

应用场景：从面向少数管理人员提供固定报表，转变为面向业务人员提供更广泛的批处理报告、BI和可视化，以支持业务决策。

技术架构：采用无共享架构的MPP（大规模并行处理）技术，各计算节点都有独立的存储节点，并行处理和扩展能力更好。

优缺点：查询性能大幅提升，但集群扩展到数百节点时仍会出现性能瓶颈，扩容成本较高。

3. 第三代：数据湖

时间：2005年之后，以Hadoop等为代表。

特点：

数据类型：多类型、大规模，数据量从GB或TB级提升至TB或PB级。

应用场景：除了传统的数据查询、固定报表外，还出现了大量面向业务监测和洞察的自助式分析，以及实时性数据分析场景。

技术架构：支持存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，提供更大的灵活性和可扩展性。

4. 第四代：智能湖仓

当前趋势：分析型数据库正在往智能湖仓方向演进，结合数据湖和数据仓库的优势，同时融入人工智能和机器学习技术，提升数据处理的智能化水平。

三、技术演进趋势

计算能力：更强大的计算能力和高效的数据处理技术将推动分析型数据库实现更快的查询速度和更高的性能。

云计算：云计算的普及将促使更多企业选择将分析型数据库迁移到云上，实现灵活的资源调配和成本优化。

人工智能融合：人工智能与分析型数据库的融合将赋予数据库更智能化的特性，如智能查询优化和自动化数据清洗。

数据安全与隐私：数据安全和隐私保护将成为行业关注的重点，新的安全技术将不断涌现以确保敏感数据的安全。

综上所述，分析型数据库的发展历程经历了从共享存储架构数据仓库到MPP数据仓库、再到数据湖以及当前正在兴起的智能湖仓等多个阶段。随着技术的不断进步和企业需求的不断变化，分析型数据库将继续演进和发展。

FineDataLink是一款低代码/高时效数据集成产品，可以实时采集、处理和存储数据，并提供强大的ETL功能和多种技术架构支持，可以帮助企业搭建数据仓库。同时，FineDataLink还提供了丰富的功能和工具，例如数据可视化、应用开发、数据质量管理和安全管理等，帮助企业更好地管理和利用数据。它的优势在于连接、高效、易用，通过快速连接、高时效融合多种异构数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛问题，提升企业数据价值。