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內(nèi)容簡介

　　數(shù)據(jù)倉庫是一種把收集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成有意義的信息的技術(shù)，微軟公司在MicrosoftSQLServer2000中提供了完整的數(shù)據(jù)倉庫解決方案。本書對MicrosoftSQLServer2000的數(shù)據(jù)倉庫解決方案進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，共分3部分17章。第l部分主要研究數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)，對數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)難點(diǎn)進(jìn)行了深入剖析。第2部分全面講述數(shù)據(jù)倉庫的使用，對各種工具進(jìn)行逐個(gè)的比較、分析和評價(jià)。第3部分的重點(diǎn)是如何優(yōu)化和維護(hù)數(shù)據(jù)倉庫的性能，對涉及數(shù)據(jù)倉庫性能的問題和手段進(jìn)行了完整的論述。本書內(nèi)容詳實(shí)、示例豐富、結(jié)構(gòu)合理、語言簡潔、圖文并茂。作為一本數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)和使用指南，本書主要面向數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)管理人員，以及從事數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)的專業(yè)人員，可以指導(dǎo)他們解決管理過程中碰到的各種技術(shù)難題。

作者簡介

暫缺《SQL Server 2000數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)和使用指南》作者簡介

圖書目錄

第1部分  設(shè)計(jì)篇
   第1章  數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)概述
     1. 1  數(shù)據(jù)倉庫概述
     1. 1. 1  數(shù)據(jù)倉庫的概念和特征
     1. 1. 2  OLTP和DSS的差別
     1. 1. 3  數(shù)據(jù)倉庫的組成部分
     1. 2  Microsoft SQL Server數(shù)據(jù)倉庫的工具
     1. 3  數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)步驟
     1. 3. 1  明確用戶需求
     1. 3. 2  設(shè)計(jì)和建立數(shù)據(jù)倉庫
     1. 3. 3  使用數(shù)據(jù)倉庫
     1. 3. 4  維護(hù)和優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫
     1. 4  小結(jié)
   第2章  數(shù)據(jù)倉庫生命周期管理
     2. 1  數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)框架
     2. 1. 1  系統(tǒng)框架里程碑
     2. 1. 2  數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的4個(gè)階段
     2. 2  影響數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目成功的因素
     2. 2. 1  數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建之前的影響因素
     2. 2. 2  數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建時(shí)的影響因素
     2. 2. 3  數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建之后的影響因素
     2. 3  數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)
     2. 3. 1  數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
     2. 3. 2  DBMS和數(shù)據(jù)倉庫
     2. 4  數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目所需的角色
     2. 4. 1  數(shù)據(jù)倉庫管理角色
     2. 4. 2  數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)角色
     2. 4. 3  數(shù)據(jù)倉庫維護(hù)角色
     2. 5  小結(jié)
   第3章  確定用戶需求
     3. 1  確定用戶需求的特征
     3. 2  商務(wù)數(shù)據(jù)的多維特性
     3. 2. 1  商務(wù)數(shù)據(jù)多維特性概述
     3. 2. 2  多維術(shù)語
     3. 3  采集用戶需求的過程
     3. 3. 1  采集需求之前的準(zhǔn)備
     3. 3. 2  會談時(shí)應(yīng)該提出的問題
     3. 3. 3  信息需求建模
     3. 3. 4  分析交流結(jié)果
     3. 3. 5  創(chuàng)建信息包圖
     3. 4  信息包的特殊情況
     3. 5  小結(jié)
   第4章  設(shè)計(jì)和建立數(shù)據(jù)倉庫
     4. 1  數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別和聯(lián)系
     4. 2  規(guī)范的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計(jì)
     4. 2. 1  第一范式
     4. 2. 2  第二范式
     4. 2. 3  第三范式
     4. 3  數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)
     4. 3. 1  星形模式
     4. 3. 2  事實(shí)表
     4. 3. 3  維度表
     4. 3. 4  粒度
     4. 4  實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)
     4. 4. 1  創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫
     4. 4. 2  創(chuàng)建表
     4. 4. 3  主鍵和外鍵管理
     4. 5  小結(jié)
   第5章  提取和加載數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)
     5. 1  提取和加載數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
     5. 2  提取和加載數(shù)據(jù)的過程
     5. 3  數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)
     5. 3. 1  數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù)的概念
     5. 3. 2  復(fù)制中的服務(wù). 類型和模型
     5. 3. 3  規(guī)劃和建立數(shù)據(jù)復(fù)制過程
     5. 3. 4  在異構(gòu)環(huán)境和Intemet中復(fù)制數(shù)據(jù)
     5. 3. 5  監(jiān)視和故障診斷技術(shù)
     5. 4  小結(jié)
   第6章  提取和加載數(shù)據(jù)——DTS技術(shù)
     6. 1  數(shù)據(jù)互操作性技術(shù)的概念
     6. 2  數(shù)據(jù)互操作性技術(shù)工具
     6. 3  使用DTS提取和加載數(shù)據(jù)
     6. 3. 1  DTS概述
     6. 3. 2  數(shù)據(jù)引入／引出向?qū)?nbsp;
     6. 3. 3  DTS中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
     6. 4  小結(jié)
   第2部分  使用篇
   第7章  數(shù)據(jù)倉庫使用方法概述
     7. 1  數(shù)據(jù)倉庫使用方法評價(jià)
     7. 2  使用Transact-SQL語言訪問數(shù)據(jù)倉庫
     7. 3  使用Mcrosoft English Query操縱數(shù)據(jù)倉庫
     7. 4  小結(jié)
   第8章  使用AnalpisServices管理維和立方體
     8. 1  Analysis Services概述
     8. 1. 1  Analysis Services工具的特點(diǎn)
     8. 1. 2  0LAP和數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系
     8. 2  配置Analysis Manager
     8. 2. 1  注冊服務(wù)器
     8. 2. 2  設(shè)置服務(wù)器屬性
     8. 2. 3  創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫
     8. 3  數(shù)據(jù)源管理
     8. 3. 1  指定ODBC數(shù)據(jù)源
     8. 3. 2  指定SQL Server數(shù)據(jù)源
     8. 4  管理維和立方體
     8. 4. 1  創(chuàng)建維
     8. 4. 2  創(chuàng)建立方體
     8. 4. 3  分區(qū)管理
     8. 4. 4  信息維和分類維管理技術(shù)
     8. 5  小結(jié)
   第9章  數(shù)據(jù)挖掘和安全性管理技術(shù)
     9. 1  數(shù)據(jù)挖掘概述
     9. 1. 1  數(shù)據(jù)挖掘概念和過程
     9. 1. 2  數(shù)據(jù)挖掘數(shù)學(xué)模型
     9. 2  創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型
     9. 2. 1  創(chuàng)建基于決策樹的數(shù)據(jù)挖掘模型
     9. 2. 2  創(chuàng)建基于聚類分析的數(shù)據(jù)挖掘模型
     9. 3  安全性管理概述
     9. 3. 1  數(shù)據(jù)源的安全性
     9. 3. 2  OLAP服務(wù)提供的安全性
     9. 4  0LAP中用戶和角色管理
     9. 4. 1  管理用戶賬戶
     9. 4. 2  管理數(shù)據(jù)庫角色
     9. 4. 3  管理立方體角色
     9. 5  小結(jié)
   第10章  基本MDX技術(shù)
     10. 1  MDX語句概念
     10. 1. 1  MDX語句的作用
     10. 1. 2  MDX語句的基本概念和組成元素
     10. 1. 3  MDX語句與SQL語句的比較
     10. 1. 4  MDX語句的基本結(jié)構(gòu)
     10. 2  執(zhí)行MDX語句的環(huán)境
     10. 2. 1  MDX Sample Application工具
     10. 2. 2  Sales立方體
     10. 3  執(zhí)行MDX語句的技術(shù)
     10. 3. 1  簡單的MDX語句
     10. 3. 2  使用嵌套維
     10. 3. 3  使用WHERE子句
     10. 4  小結(jié)
   第11章  高級MDX技術(shù)
     11. 1  創(chuàng)建計(jì)算成員
     11. 1. 1  計(jì)算成員的概念
     11. 1. 2  計(jì)算成員的示例
     11. 2  指定單元格屬性
     11. 2. 1  單元格屬性概念
     11. 2. 2  使用FORMAT_STRING屬性
     11. 3  使用函數(shù)
     11. 3. 1  成員函數(shù)
     11. 3. 2  維. 層次結(jié)構(gòu)和層函數(shù)
     11. 3. 3  集合函數(shù)
     11. 3. 4  數(shù)學(xué)函數(shù)
     11. 3. 5  其他函數(shù)
     11. 4  小結(jié)
   第12章  使用PivotTable Service
     12. 1  PivotTable Service概述
     12. 2  創(chuàng)建客戶端立方體
     12. 2. 1  創(chuàng)建立方體
     12. 2. 2  通過Exce1察看立方體
     12. 3  使用Web頁面訪問數(shù)據(jù)倉庫
     12. 4  小結(jié)
   第3部分  維護(hù)和優(yōu)化篇
   第13章  數(shù)據(jù)倉庫的索引
     13. 1  數(shù)據(jù)倉庫索引的概念和類型
     13. 2  使用CREATE INDEX語句創(chuàng)建索引
     13. 3  使用Index Tuning Wizard創(chuàng)建和優(yōu)化索引
     13. 4  小結(jié)
   第14章  數(shù)據(jù)倉庫備份
     14. 1  數(shù)據(jù)倉庫備份的概念
     14. 2  數(shù)據(jù)倉庫備份前的準(zhǔn)備
     14. 3  使用SQLServer Enterprise Manager執(zhí)行備份
     14. 4  小結(jié)
   第15章  數(shù)據(jù)倉庫管理自動化
     15. 1  自動化管理數(shù)據(jù)倉庫概述
     15. 2  作業(yè)管理自動化
     15. 3  警報(bào)管理自動化
     15. 4  小結(jié)
   第16章  監(jiān)測數(shù)據(jù)倉庫性能的技術(shù)
     16. 1  性能監(jiān)測的概念
     16. 2  使用SQLServer Profiler工具
     16. 3  使用Transact-SQL語句
     16. 4  小結(jié)
   第17章  優(yōu)化OLAP的方法和工具
     17. 1  設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)立方體的優(yōu)化方法
     17. 2  使用Usage Analysis WIzard工具
     17. 3  使用Usage—Based Optimization Wizard工具
     17. 4  小結(jié)