SQL Server 2000数据仓库设计和使用指南

作者：康博创作室

出版社：清华大学出版社

出版时间：2001-04-01

ISBN：9787302043836

定价：¥28.00

　　数据仓库是一种把收集到的数据转变成有意义的信息的技术，微软公司在MicrosoftSQLServer2000中提供了完整的数据仓库解决方案。本书对MicrosoftSQLServer2000的数据仓库解决方案进行了详细的阐述，共分3部分17章。第l部分主要研究数据仓库的设计，对数据仓库的设计难点进行了深入剖析。第2部分全面讲述数据仓库的使用，对各种工具进行逐个的比较、分析和评价。第3部分的重点是如何优化和维护数据仓库的性能，对涉及数据仓库性能的问题和手段进行了完整的论述。本书内容详实、示例丰富、结构合理、语言简洁、图文并茂。作为一本数据仓库设计和使用指南，本书主要面向数据仓库和数据库的系统管理人员，以及从事数据仓库系统应用开发的专业人员，可以指导他们解决管理过程中碰到的各种技术难题。

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第1部分  设计篇
   第1章  数据仓库技术概述
     1. 1  数据仓库概述
     1. 1. 1  数据仓库的概念和特征
     1. 1. 2  OLTP和DSS的差别
     1. 1. 3  数据仓库的组成部分
     1. 2  Microsoft SQL Server数据仓库的工具
     1. 3  数据仓库实现步骤
     1. 3. 1  明确用户需求
     1. 3. 2  设计和建立数据仓库
     1. 3. 3  使用数据仓库
     1. 3. 4  维护和优化数据仓库
     1. 4  小结
   第2章  数据仓库生命周期管理
     2. 1  数据仓库系统框架
     2. 1. 1  系统框架里程碑
     2. 1. 2  数据仓库系统的4个阶段
     2. 2  影响数据仓库项目成功的因素
     2. 2. 1  数据仓库创建之前的影响因素
     2. 2. 2  数据仓库创建时的影响因素
     2. 2. 3  数据仓库创建之后的影响因素
     2. 3  数据仓库的技术
     2. 3. 1  数据仓库技术
     2. 3. 2  DBMS和数据仓库
     2. 4  数据仓库项目所需的角色
     2. 4. 1  数据仓库管理角色
     2. 4. 2  数据仓库技术角色
     2. 4. 3  数据仓库维护角色
     2. 5  小结
   第3章  确定用户需求
     3. 1  确定用户需求的特征
     3. 2  商务数据的多维特性
     3. 2. 1  商务数据多维特性概述
     3. 2. 2  多维术语
     3. 3  采集用户需求的过程
     3. 3. 1  采集需求之前的准备
     3. 3. 2  会谈时应该提出的问题
     3. 3. 3  信息需求建模
     3. 3. 4  分析交流结果
     3. 3. 5  创建信息包图
     3. 4  信息包的特殊情况
     3. 5  小结
   第4章  设计和建立数据仓库
     4. 1  数据仓库和数据库的区别和联系
     4. 2  规范的数据库系统设计
     4. 2. 1  第一范式
     4. 2. 2  第二范式
     4. 2. 3  第三范式
     4. 3  数据仓库设计
     4. 3. 1  星形模式
     4. 3. 2  事实表
     4. 3. 3  维度表
     4. 3. 4  粒度
     4. 4  实现数据仓库设计
     4. 4. 1  创建数据库
     4. 4. 2  创建表
     4. 4. 3  主键和外键管理
     4. 5  小结
   第5章  提取和加载数据——数据复制技术
     5. 1  提取和加载数据的特点
     5. 2  提取和加载数据的过程
     5. 3  数据复制技术
     5. 3. 1  数据复制技术的概念
     5. 3. 2  复制中的服务. 类型和模型
     5. 3. 3  规划和建立数据复制过程
     5. 3. 4  在异构环境和Intemet中复制数据
     5. 3. 5  监视和故障诊断技术
     5. 4  小结
   第6章  提取和加载数据——DTS技术
     6. 1  数据互操作性技术的概念
     6. 2  数据互操作性技术工具
     6. 3  使用DTS提取和加载数据
     6. 3. 1  DTS概述
     6. 3. 2  数据引入／引出向导
     6. 3. 3  DTS中的数据转换
     6. 4  小结
   第2部分  使用篇
   第7章  数据仓库使用方法概述
     7. 1  数据仓库使用方法评价
     7. 2  使用Transact-SQL语言访问数据仓库
     7. 3  使用Mcrosoft English Query操纵数据仓库
     7. 4  小结
   第8章  使用AnalpisServices管理维和立方体
     8. 1  Analysis Services概述
     8. 1. 1  Analysis Services工具的特点
     8. 1. 2  0LAP和数据仓库的关系
     8. 2  配置Analysis Manager
     8. 2. 1  注册服务器
     8. 2. 2  设置服务器属性
     8. 2. 3  创建数据库
     8. 3  数据源管理
     8. 3. 1  指定ODBC数据源
     8. 3. 2  指定SQL Server数据源
     8. 4  管理维和立方体
     8. 4. 1  创建维
     8. 4. 2  创建立方体
     8. 4. 3  分区管理
     8. 4. 4  信息维和分类维管理技术
     8. 5  小结
   第9章  数据挖掘和安全性管理技术
     9. 1  数据挖掘概述
     9. 1. 1  数据挖掘概念和过程
     9. 1. 2  数据挖掘数学模型
     9. 2  创建数据挖掘模型
     9. 2. 1  创建基于决策树的数据挖掘模型
     9. 2. 2  创建基于聚类分析的数据挖掘模型
     9. 3  安全性管理概述
     9. 3. 1  数据源的安全性
     9. 3. 2  OLAP服务提供的安全性
     9. 4  0LAP中用户和角色管理
     9. 4. 1  管理用户账户
     9. 4. 2  管理数据库角色
     9. 4. 3  管理立方体角色
     9. 5  小结
   第10章  基本MDX技术
     10. 1  MDX语句概念
     10. 1. 1  MDX语句的作用
     10. 1. 2  MDX语句的基本概念和组成元素
     10. 1. 3  MDX语句与SQL语句的比较
     10. 1. 4  MDX语句的基本结构
     10. 2  执行MDX语句的环境
     10. 2. 1  MDX Sample Application工具
     10. 2. 2  Sales立方体
     10. 3  执行MDX语句的技术
     10. 3. 1  简单的MDX语句
     10. 3. 2  使用嵌套维
     10. 3. 3  使用WHERE子句
     10. 4  小结
   第11章  高级MDX技术
     11. 1  创建计算成员
     11. 1. 1  计算成员的概念
     11. 1. 2  计算成员的示例
     11. 2  指定单元格属性
     11. 2. 1  单元格属性概念
     11. 2. 2  使用FORMAT_STRING属性
     11. 3  使用函数
     11. 3. 1  成员函数
     11. 3. 2  维. 层次结构和层函数
     11. 3. 3  集合函数
     11. 3. 4  数学函数
     11. 3. 5  其他函数
     11. 4  小结
   第12章  使用PivotTable Service
     12. 1  PivotTable Service概述
     12. 2  创建客户端立方体
     12. 2. 1  创建立方体
     12. 2. 2  通过Exce1察看立方体
     12. 3  使用Web页面访问数据仓库
     12. 4  小结
   第3部分  维护和优化篇
   第13章  数据仓库的索引
     13. 1  数据仓库索引的概念和类型
     13. 2  使用CREATE INDEX语句创建索引
     13. 3  使用Index Tuning Wizard创建和优化索引
     13. 4  小结
   第14章  数据仓库备份
     14. 1  数据仓库备份的概念
     14. 2  数据仓库备份前的准备
     14. 3  使用SQLServer Enterprise Manager执行备份
     14. 4  小结
   第15章  数据仓库管理自动化
     15. 1  自动化管理数据仓库概述
     15. 2  作业管理自动化
     15. 3  警报管理自动化
     15. 4  小结
   第16章  监测数据仓库性能的技术
     16. 1  性能监测的概念
     16. 2  使用SQLServer Profiler工具
     16. 3  使用Transact-SQL语句
     16. 4  小结
   第17章  优化OLAP的方法和工具
     17. 1  设计数据立方体的优化方法
     17. 2  使用Usage Analysis WIzard工具
     17. 3  使用Usage—Based Optimization Wizard工具
     17. 4  小结