数据仓库与OLAP实践教程
2008-3
清华大学出版社
何玉洁，张俊超 著
341
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数据仓库及联机分析处理是数据库技术发展和应用的一个新阶段，本书全面、详细地介绍了构建数据仓库以及进行多维数据分析的技术，并力求把数据仓库理论以及在该理论领域的相关应用尽可能完美地融合起来，其内容涵盖数据仓库的构建理论、构建示例、前端多维数据的展示及分析技术、对数据仓库及多维数据集的管理和维护等技术。本书以目前流行的Microsoft SQl Server 2000数据库管理系统作为实践平台，以便于读者实践。本书语言通俗易懂，实例丰富。 本书非常适合作为计算机、商科及相关专业本科学生学习数据仓库及多维数据分析技术的教材，同时也适合作为研究生数据仓库等课程的教材。
第1章 数据仓库与0LAP概述1.1 数据仓库1.1.1 数据仓库的概念和特点1.1.2 数据仓库与传统数据库的比较1.1.3 数据仓库带来的好处1.2 多维数据分析——0LAP1.2.1 0LAP的概念和特点1.2.2 0LAP与OLTP的区别1.2.3 0LAP带来的好处1.3 数据仓库与OLAP1.4 小结第2章 数据仓库的构建理论2.1 数据仓库的体系结构2.2 数据仓库的构建步骤2.2.1 概念模型设计2.2.2 技术准备工作2.2.3 逻辑模型设计2.2.4 物理模型设计2.2.5 数据仓库的生成2.2.6 数据仓库的使用和维护2.3 实施数据仓库的注意事项2.4 小结第3章 多维数据分析基础与方法3.1 多维数据分析基础3.2 多维数据分析方法3.3 维度表与事实表的连接3.4 多维数据的存储方式3.4.1 三种存储方式3.4.2 三种存储方式的比较3.5 小结第4章 OLAP工具及安装4.1 常用的服务器端分析工具4.1.1 Microsoft SQL Server Analysis Serv4.1.2 IBM DB2 0LAP Server4.2 常用的客户端分析工具4.2.1 Excel和Access4.2.2 Crystal Analysis4.3 各种工具的准备和安装4.3.1 各工具需要的软硬件环境4.3.2 工具的安装4.4 小结第5章 OLAP的一个应用示例5.1 案例背景5.2 分析需求5.3 数据准备5.4 构建数据仓库和多维数据集5.4.1 建立数据仓库5.4.2 连接数据源5.4.3 建立多维数据集5.5 浏览分析数据5.5.1 使用多维数据集浏览器查看数据5.5.2 运用多维分析方法分析数据5.6 小结第6章 构建一个示例数据仓库6.1 数据仓库的分类6.2 数据仓库的开发模式6.2.1 自顶向下的模式6.2.2 自底向上的模式6.2.3 联合模式6.3 两个重要的设计因素6.3.1 数据仓库的粒度6.3.2 数据的分割……第7章 数据准备第8章 数据转换服务——DTS第9章 维度的构建和管理第10章 多维数据分析的高级话题第11章 OLAP的前端分析策略第12章 多维表达式——MDX第13章 多维数据集的管理和优化第14章 数据仓库的维护和解决方案第15章 数据仓库和商业智能附录A 常用MDX函数列表附录B 维度编辑器和多维数据集编辑器中的属性管理
本书对构建数据仓库以及进行多维数据分析的技术和方法进行了详细的介绍，实践性强，在讲解理论知识的同时，也结合具体实践实现环境，用具体实例介绍了这些知识的应用，用实例驱动理论的理解。
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