图书介绍
SQL Server 2000数据仓库设计和使用指南PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 康博创作室编著 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：7302043833
- 出版时间：2001
- 标注页数：288页
- 文件大小：70MB
- 文件页数：297页
- 主题词：关系型数据库(学科: 数据库管理系统) 关系型数据库 数据库管理系统
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SQL Server 2000数据仓库设计和使用指南PDF格式电子书版下载
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图书目录
第1部分 设计篇3
第1章 数据仓库技术概述3
1.1 数据仓库概述3
1.1.1 数据仓库的概念和特征3
1.1.2 OLTP和DSS的差别5
1.1.3 数据仓库的组成部分7
1.2 Microsoft SQL Server数据仓库的工具8
1.3 数据仓库实现步骤11
1.3.1 明确用户需求11
1.3.4 维护和优化数据仓库12
1.3.3 使用数据仓库12
1.3.2 设计和建立数据仓库12
1.4 小结13
第2章 数据仓库生命周期管理14
2.1 数据仓库系统框架14
2.1.1 系统框架里程碑15
2.1.2 数据仓库系统的4个阶段15
2.2 影响数据仓库项目成功的因素17
2.2.1 数据仓库创建之前的影响因素18
2.2.2 数据仓库创建时的影响因素20
2.3 数据仓库的技术22
2.2.3 数据仓库创建之后的影响因素22
2.3.1 数据仓库技术23
2.3.2 DBMS和数据仓库26
2.4 数据仓库项目所需的角色27
2.4.1 数据仓库管理角色27
2.4.2 数据仓库技术角色29
2.4.3 数据仓库维护角色34
2.5 小结36
第3章 确定用户需求37
3.1 确定用户需求的特征37
3.2.1 商务数据多维特性概述38
3.2 商务数据的多维特性38
3.2.2 多维术语39
3.3 采集用户需求的过程40
3.3.1 采集需求之前的准备40
3.3.2 会谈时应该提出的问题41
3.3.3 信息需求建模43
3.3.4 分析交流结果44
3.3.5 创建信息包图44
3.4 信息包的特殊情况46
3.5 小结48
4.1 数据仓库和数据库的区别和联系49
第4章 设计和建立数据仓库49
4.2 规范的数据库系统设计50
4.2.1 第一范式50
4.2.2 第二范式51
4.2.3 第三范式52
4.3 数据仓库设计53
4.3.1 星形模式53
4.3.2 事实表54
4.3.3 维度表55
4.3.4 粒度56
4.4.1 创建数据库57
4.4 实现数据仓库设计57
4.4.2 创建表64
4.4.3 主键和外键管理69
4.5 小结71
第5章 提取和加载数据——数据复制技术72
5.1 提取和加载数据的特点72
5.2 提取和加载数据的过程73
5.3 数据复制技术75
5.3.1 数据复制技术的概念75
5.3.2 复制中的服务、类型和模型77
5.3.3 规划和建立数据复制过程80
5.3.4 在异构环境和Internet中复制数据92
5.3.5 监视和故障诊断技术93
5.4 小结93
第6章 提取和加载数据——DTS技术94
6.1 数据互操作性技术的概念94
6.2 数据互操作性技术工具95
6.3 使用DTS提取和加载数据95
6.3.1 DTS概述95
6.3.2 数据引入/引出向导96
6.3.3 DTS中的数据转换100
6.4 小结102
第2部分 使用篇105
第7章 数据仓库使用方法概述105
7.1 数据仓库使用方法评价105
7.2 使用Transact-SQL语言访问数据仓库106
7.3 使用Microsoft English Query操纵数据仓库108
7.4 小结112
第8章 使用Analysis Services管理维和立方体113
8.1 Analysis Services概述113
8.1.1 Analysis Services工具的特点113
8.1.2 OLAP和数据仓库的关系116
8.2.2 设置服务器属性117
8.2.1 注册服务器117
8.2 配置Analysis Manager117
8.2.3 创建数据库121
8.3 数据源管理122
8.3.1 指定ODBC数据源122
8.3.2 指定SQL Server数据源124
8.4 管理维和立方体125
8.4.1 创建维126
8.4.2 创建立方体135
8.4.3 分区管理143
8.4.4 信息维和分类维管理技术147
8.5 小结154
第9章 数据挖掘和安全性管理技术155
9.1 数据挖掘概述155
9.1.1 数据挖掘概念和过程155
9.1.2 数据挖掘数学模型156
9.2 创建数据挖掘模型157
9.2.1 创建基于决策树的数据挖掘模型158
9.2.2 创建基于聚类分析的数据挖掘模型162
9.3 安全性管理概述163
9.3.1 数据源的安全性164
9.3.2 OLAP服务提供的安全性167
9.4.1 管理用户账户168
9.4 OLAP中用户和角色管理168
9.4.2 管理数据库角色170
9.4.3 管理立方体角色178
9.5 小结180
第10章 基本MDX技术181
10.1 MDX语句概念181
10.1.1 MDX语句的作用181
10.1.2 MDX语句的基本概念和组成元素181
10.1.3 MDX语句与SQL语句的比较183
10.2.1 MDX Sample Application工具184
10.2 执行MDX语句的环境184
10.1.4 MDX语句的基本结构184
10.2.2 Sales立方体185
10.3 执行MDX语句的技术193
10.3.1 简单的MDX语句194
10.3.2 使用嵌套维199
10.3.3 使用WHERE子句204
10.4 小结206
第11章 高级MDX技术207
11.1 创建计算成员207
11.1.1 计算成员的概念207
11.1.2 计算成员的示例208
11.2.1 单元格属性概念213
11.2 指定单元格属性213
11.2.2 使用FORMAT_STRING属性214
11.3 使用函数219
11.3.1 成员函数220
11.3.2 维、层次结构和层函数221
11.3.3 集合函数223
11.3.4 数学函数228
11.3.5 其他函数230
11.4 小结232
12.1 PivotTable Service概述233
第12章 使用PivotTable Service233
12.2 创建客户端立方体234
12.2.1 创建立方体234
12.2.2 通过Excel察看立方体243
12.3 使用Web页面访问数据仓库247
12.4 小结249
第3部分 维护和优化篇253
第13章 数据仓库的索引253
13.1 数据仓库索引的概念和类型253
13.2 使用CREATE INDEX语句创建索引254
13.3 使用Index Tuning Wizard创建和优化索引256
13.4 小结261
第14章 数据仓库备份262
14.1 数据仓库备份的概念262
14.2 数据仓库备份前的准备263
14.3 使用SQL Server Enterprise Manager执行备份264
14.4 小结266
第15章 数据仓库管理自动化267
15.1 自动化管理数据仓库概述267
15.2 作业管理自动化268
15.3 警报管理自动化271
15.4 小结273
第16章 监测数据仓库性能的技术274
16.1 性能监测的概念274
16.2 使用SQL Server Profiler工具275
16.3 使用Transact-SQL语句279
16.4 小结280
第17章 优化OLAP的方法和工具281
17.1 设计数据立方体的优化方法281
17.2 使用Usage Analysis Wizard工具282
17.3 使用Usage-Based Optimization Wizard工具284
17.4 小结288