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DataVault 建模方法作为企业级数据仓库的核心方法论之一，其发展历程与技术演进深刻反映了数据管理需求的变迁。以下从起源、发展、核心思想、技术演进及未来趋势五个维度，系统梳理 DataVault 的前世今生：
一、起源：从理论探索到方法论成型（1990s-2000s）
1. 理论萌芽（1990s）
DataVault 由数据仓库专家Dan Linstedt在 20 世纪 90 年代提出，其灵感源于对传统建模方法的反思18。当时主流的范式建模（Inmon）和维度建模（Kimball）存在明显局限性：
- 范式建模：过度强调数据一致性，导致查询性能低下，难以支持分析场景。
- 维度建模：虽优化了查询效率，但数据冗余高，难以应对需求变更。
Dan Linstedt 提出 DataVault 的核心目标是：在数据一致性、查询性能、灵活性之间找到平衡，尤其解决企业级数据仓库中多源异构数据整合和历史数据追踪的痛点116。
2. 方法论成型（2000s）
2000 年代初期，DataVault 逐渐形成完整的建模框架，其核心组件包括：
- Hub 表：存储业务