數(shù)據(jù)倉庫作為企業(yè)數(shù)據(jù)分析的核心基礎設施，其發(fā)展歷程經(jīng)歷了從傳統(tǒng)架構到現(xiàn)代云原生技術的演進。海山數(shù)據(jù)庫(He3DB)作為新一代數(shù)據(jù)倉庫解決方案，其設計理念和技術架構深刻吸收了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的經(jīng)驗與教訓。本文作為系列文章的第一部分，將聚焦傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)處理模式，為理解He3DB的架構演進奠定基礎。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫誕生于20世紀80年代末至90年代初，其核心目標是整合企業(yè)內(nèi)部分散的異構數(shù)據(jù)源，構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖以支持決策分析。在數(shù)據(jù)處理層面，傳統(tǒng)數(shù)倉遵循經(jīng)典的ETL（Extract-Transform-Load）流程：首先從業(yè)務系統(tǒng)（如ERP、CRM等）抽取數(shù)據(jù)，然后進行清洗、轉(zhuǎn)換和集成處理，最終加載到專門優(yōu)化的數(shù)據(jù)存儲中。這種批處理模式通常以夜間作業(yè)的形式進行，確保第二天上班前完成數(shù)據(jù)更新。

在技術架構上，傳統(tǒng)數(shù)倉多采用集中式的存儲與計算耦合設計。典型代表包括Teradata、Oracle Exadata等一體機解決方案，它們通過大規(guī)模并行處理(MPP)架構提升查詢性能。數(shù)據(jù)處理的核心挑戰(zhàn)集中在以下幾個方面：數(shù)據(jù)延遲問題突出，T+1的數(shù)據(jù)更新頻率難以滿足實時分析需求；擴展性受限，硬件升級成本高昂且存在性能瓶頸；數(shù)據(jù)類型支持單一，主要針對結構化數(shù)據(jù)，難以處理半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)數(shù)倉的數(shù)據(jù)建模通常采用維度建模方法，以星型模式或雪花模式組織數(shù)據(jù)。這種設計雖然提升了查詢效率，但也導致了數(shù)據(jù)冗余和維護復雜性。在數(shù)據(jù)治理方面，傳統(tǒng)數(shù)倉建立了嚴格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管控流程，但往往缺乏靈活的數(shù)據(jù)探索和即席查詢能力。

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫在應對海量數(shù)據(jù)、實時分析和多樣化數(shù)據(jù)類型方面逐漸顯現(xiàn)出局限性。正是這些挑戰(zhàn)催生了新一代數(shù)據(jù)倉庫技術的創(chuàng)新，也為海山數(shù)據(jù)庫(He3DB)的架構設計提供了重要參考。在后續(xù)文章中，我們將深入探討He3DB如何基于這些傳統(tǒng)架構的洞察，構建更現(xiàn)代化、更高效的數(shù)據(jù)處理體系。