回顾数据仓库的倒退历程，大抵能够将其分为几个阶段：萌芽摸索到全企业集成时代、企业数据集成时代、凌乱时代--"数据仓库之父"间的论战、实践模型确认时代以及数据仓库产品百家争鸣时代。
数据仓库实践倒退历程
上世纪70年代，IBM的E.F.Codd等人提出关系型数据库后，MIT的研究员提出独自构建剖析零碎的基础理论，新的实践试图将业务解决零碎和剖析零碎离开，行将业务解决和剖析解决分为不同档次，针对各自的特点采取不同的架构设计准则。他们认为这两种信息处理的形式具备较大差异，应应用不同的架构和设计。但受限于过后的技术能力，这个钻研仅仅停留在实践层面。
到了80年代初，W.H.Inmon 开始了“记录零碎”、“本原数据”、“决策反对数据库”等专题的钻研。简直同时，J. Martin在对于数据库分类的钻研中，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“搜寻和疾速信息回收”为基本特征的数据库。这个定义曾经和起初的数据仓库非常相似。
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》，标记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、绝对稳固的、反映历史变动的数据汇合，并且是用于反对管理决策的数据汇合。该书还提供了建设数据仓库的领导意见和根本准则，凭借着这本书，W.H.Inmon被称为数据仓库之父。
因为传统的关系型数据库已无奈满足构建数据仓库的需要，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联机剖析解决）。过后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问的须要，SQL对大数据库进行的简略查问也不能满足用户剖析的需要。用户的决策分析须要对关系数据库进行大量计算能力失去后果，而查问的后果并不能满足决策者提出的须要。因而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主张建设数据仓库时采纳自上而下形式，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形式，力推数据集市（Data Market）建设。两位数据仓库畛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的数据集市包含了进来才算平息。
晚期MPP时代的数仓
IBM DB2和Teradata是晚期数仓实践的实践者，也是市场领导者。其中Teradata是MPP数仓最胜利的商业产品，简直是行业的天花板。诞生于1970年代末的Teradata公司，名称来源于Tera Bytes，TB数据的存储也展现了哪个年代创业者的雄心壮志。终于在1992年第一个TB 级的数据库在华尔街呈现。1999年，客户领有130TB的数据分布于176个节点。短短7年工夫，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锋芒毕露。之后在Postgres根底上演变而来的Greenplum构建了开源的MPP架构数仓，也在市场中有很高的影响力。但真正让数仓面目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，数仓进入一体机的疾速倒退时代，典型代表是Netezza、SAP HANA和Oracle Exadata。Netezza率先推出，起初被IBM收买。而Oracle Exadata为代表的一体机仍然是明天Oracle公司的外围业务。2008年，Exadata V1诞生，由Oracle提供软件惠普提供硬件，这一代产品仅反对数据仓库和商务智能等OLAP工作。到了2009年9月，Exadata V2公布，采纳了SUN的（尔后MySQL也属于了Oracle），次年Oracle实现了SUN的收买。在V2版本中，Exadata存储节点中首次采纳了Flash卡，从而能够同时反对OLAP和OLTP类型的负载。有了高性能产品的同时也有了极其低廉的价格。
驰名的Conor O'Mahony(DB2的市场经理)列举了应用一台全机架零碎(full-rack)Exdata V2所需的费用列表：
$1,150,000 硬件价格
$1,680,000 存储服务器的软件价格
$369,600 存储服务器软件反对和维护费用(以22%计)
$1,520,000 Oracle企业版软件价格($47.5k8 servers8 cores*0.5 Intel core factor)
$736,000 Oracle RAC软件价格($23k8 servers8 cores*0.5 Intel core factor)
$368,000 Oracle分区个性价格 ($11.5k8 servers8 cores*0.5 Intel core factor)
$368,000 Oracle高级压缩(Advanced Compression) ($11.5k8 servers8 cores*0.5 Intel core factor)
$160,000 Oracle企业管理器诊断包(举荐装置)
$160,000 Oracle企业管理器调优包(举荐装置)
$728,640 以上除去存储服务器软件的第一年软件维护反对价格(以22%计)
Oracle Exadata 一体机
如此低廉的价格，对于个别企业显然无奈承受。人们置信全新一代的数仓技术肯定会在一个万众嘱目标状况下呈现，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
随着挪动互联网、物联网的蓬勃发展，率先掀起数据库反动的是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。但它的弊病也颇为显著，低廉、不方便使用、难保护等问题始终无奈很好的解决。直到计算机行业七彩祥云--云计算呈现，为整个行业和人类生存带来巨大变化。而此时的数据仓库在变更的前夜显得异样宁静，古语言：三年不鸣一举成名，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位程序员信心在云上建设一个数据仓库，于是诞生了Snowflake公司。它诞生的第一天，就有云计算的特点：存储与计算拆散、按量付费、云中立。作为第一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，充分利用私有云弱小基础设施能力，让用户更加轻松实现跨云平台、跨区域的形式挪动数据。这种基于云原生、云中立、跨多云平台的云原生数据服务，为客户提供微小数据价值的同时，极大升高了客户应用、保护、价格老本。
Snowflake产品上的胜利同时也获得资本市场的巨大成功。2020年9月16日，在纽交所胜利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，成为史上规模最大的软件IPO，之后市值一度最高冲破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
狭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。数据仓库的数据起源有多种，业务零碎、日志、互联网、零碎运行参数等等，这些数据能够在数据仓库中进行会合，而后通过对立的建模，加工成服务与数据分析的数据模型，最终辅助企业剖析决策。
那如何构建数据仓库呢？常见的是应用OLAP数据库（如近年风行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。因为数据仓库基于OLAP产品，是做在线剖析解决，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，所以加工数据在理论的利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。
总结和瞻望
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治理问题，掀起了大数据技术新浪潮，大数据曾经跳出了数仓定义畛域，将来再专题论述。随着2020年云原生数仓Snowflake上市并获得微小的胜利，大家开始趋势把数据仓库、大数据、数据湖、云存储的技术全面交融，全世界掀起了云原生数据仓库和湖仓一体的热潮，国内上Databricks、Clickhouse曾经侧面PK，国内有SequoiaDB、MaxCompute，AnalyticDB，GaussDB(DWS)，OuShuDB、StarRocks、SelectDB、HashData等不下数十款产品，还有很多相似HTAP新品在路上，将来必将迎来百仓大战的腥风血雨。
数据仓库发展史