Practical MDX Queries pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill

作者:Art Tennick

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:2010-5-24

价格:0

装帧:eBook

isbn号码:9780071713375

丛书系列:

图书标签:

• software_engineering
• in_English
• basic
• MDX
• DB
• 2010
• MDX
• 查询
• 数据分析
• 商业智能
• 数据仓库
• OLAP
• 多维数据
• 数据建模
• Microsoft SQL Server
• Reporting Services

跨越技术藩篱：数据驱动决策的终极指南 本书将带领您进入一个由数据驱动的决策新时代，专注于构建高效、可靠且可扩展的数据分析框架。我们深知，在信息爆炸的今天，仅仅拥有数据是远远不够的，关键在于如何从中提炼出具有洞察力的知识，并将其转化为实际的商业价值。 第一部分：现代数据架构与基石构建 本部分致力于为读者打下坚实的数据基础。我们将从宏观视角审视当前企业数据生态系统的演变，重点探讨从传统数据仓库到现代数据湖、数据湖仓一体化（Data Lakehouse）的迁移路径和最佳实践。 第一章：数据战略的重塑与蓝图设计 数据治理的哲学： 探讨建立透明、可信赖数据环境的核心原则。内容涵盖数据所有权、质量管理、元数据生命周期管理，以及如何将治理融入日常运营流程，而非视为一次性项目。 云原生数据平台的选型与部署： 深入比较主流云服务商（AWS、Azure、GCP）在数据存储、计算和分析服务上的差异化优势。讨论容器化（如Docker和Kubernetes）在部署弹性数据管道中的作用。 数据建模的范式转换： 详细解析维度建模（Dimensional Modeling）的最新演进，包括面向主题的建模、Data Vault 2.0 的应用场景，以及在半结构化数据环境中如何应用灵活的建模技术。 第二章：数据采集与实时流处理的艺术 ETL到ELT的转变与优化： 分析大规模数据集成中，将转换逻辑后置（ELT）带来的性能提升和灵活性。我们将探讨增量加载策略的复杂性，以及如何高效处理CDC（Change Data Capture）。 实时数据流的架构选择： 深入分析消息队列系统（如Kafka、Pulsar）的内部机制和分区策略。着重介绍流处理框架（如Flink、Spark Streaming）的状态管理、容错机制和窗口函数（Windowing）的精细控制，以确保低延迟下的数据准确性。 数据质量的内建机制： 如何在数据摄入阶段就实施数据验证和清洗。讨论使用基于规则的校验、机器学习异常检测模型来主动识别和隔离不一致数据。 第二部分：深度分析引擎与性能调优 数据准备就绪后，如何高效地查询和分析海量数据，是决定分析效率的关键。本部分聚焦于高性能计算和查询优化技术。 第三章：分布式查询引擎的内部工作原理 MPP架构的深入剖析： 详细讲解Massively Parallel Processing (MPP) 数据库（如Snowflake、Redshift、Teradata）的分布式执行模型，包括数据分片、节点间通信和查询计划的生成。 向量化执行与列式存储的优势： 解释为什么列式存储（Columnar Storage）能极大地提高分析查询的I/O效率。探讨向量化执行（Vectorized Execution）如何通过批量处理数据块来最大化CPU缓存利用率。 查询优化器的“黑箱”解读： 如何理解和影响查询优化器（Query Optimizer）的选择。内容包括统计信息的重要性、代价模型（Cost Model）的构建，以及如何通过重写SQL或调整参数来引导优化器生成更优的执行路径。 第四章：数据仓库的性能调优实战 集群资源管理与工作负载隔离： 探讨在共享资源环境中，如何通过队列管理、资源池划分和优先级设置来平衡批处理和即席查询的需求。 高效索引与数据组织： 不仅仅是B-Tree索引。我们将讲解基于内容的聚簇索引（Clustered Indexes）、位图索引（Bitmap Indexes）以及在特定数据库中特有的数据布局技术（如分区键、排序键的选择）。 降低数据扫描成本的技巧： 专注于查询重构，例如如何利用物化视图（Materialized Views）缓存常用聚合结果，以及使用查询提示（Query Hints）在必要时覆盖自动优化器。 第三部分：面向业务的指标体系与数据可视化 数据分析的最终目标是驱动业务洞察。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为清晰、可操作的业务指标。 第五章：构建企业级指标定义层 指标的层次结构与一致性： 建立自上而下的指标体系（北极星指标、驱动指标、运营指标）。重点讨论如何使用语义层（Semantic Layer）来确保全公司对核心业务术语（如“活跃用户”、“转化率”）的统一理解。 时间序列分析与归因模型： 处理数据随时间变化的复杂性。讲解滚动平均、指数平滑等时间序列预测方法，以及在营销归因中如何应用多点触控模型（Multi-Touch Attribution）。 异常检测与根本原因分析（RCA）： 介绍统计过程控制（SPC）在业务监控中的应用。当指标出现异常波动时，如何利用数据钻取（Drill-down）和维度分解快速定位问题源头。 第六章：数据叙事与交互式仪表盘设计 有效数据可视化的设计原则： 遵循Tufte的原则，强调数据墨水比（Data-Ink Ratio）。讨论不同图表类型（如树状图、桑基图、热力图）的最佳应用场景，避免“花哨”而低效的展示。 构建高响应速度的交互式报告： 讨论仪表盘背后的技术选型，如何利用预聚合（Pre-aggregation）和缓存机制来确保用户在点击筛选器时能即时获得反馈。 从洞察到行动的闭环： 讲解如何设计仪表盘，使其不仅展示“发生了什么”，还能清晰地引导用户“为什么发生”以及“下一步该做什么”。探讨集成警报和自动化报告分发的流程。 本书旨在为数据架构师、高级分析师和技术决策者提供一个全面、深入且高度实用的参考手册，帮助他们驾驭复杂的数据环境，构建真正具有战略价值的数据分析能力。通过本书的学习，读者将能够自信地设计、实现并优化下一代企业级数据解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

《Practical MDX Queries》这本书，对于任何一个想要深入理解MDX的人来说，都是一本必不可少的参考书。我之前接触过一些MDX的教程，但总觉得它们要么太理论化，要么太碎片化，很难形成一个完整的知识体系。《Practical MDX Queries》这本书，则做到了理论与实践的完美结合。作者在书中非常注重对MDX核心概念的阐释，并将其与多维数据模型紧密联系起来。我特别欣赏书中对“集”的讲解，它详细介绍了如何构建各种复杂的集，包括使用`{}`, `()`, `Crossjoin`, `Union`, `Except`, `Intersect`等函数。更重要的是，它通过大量的实际业务场景，演示了如何将这些集函数与`TopN`, `BottomN`, `Filter`, `Order`等函数结合起来，来满足各种复杂的分析需求。例如，书中有一个案例，是如何分析某个产品在不同地区、不同时间段内的销售表现，并计算出每个地区在各个季度的市场占有率。这个案例让我深刻体会到了MDX在进行多维度交叉分析和计算复杂指标方面的强大能力。而且，作者在讲解过程中，会不断提醒读者注意性能优化，避免写出低效的查询，这一点非常实用。我感觉书中的案例设计都非常贴近实际工作，能够直接应用于解决我遇到的问题。附录中的MDX函数速查表更是让我可以快速查找所需函数，大大提高了我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

《Practical MDX Queries》这本书，在我看来，不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于如何“思考”多维数据的指南。我曾经觉得MDX是一个庞大而复杂的体系，学习起来无从下手，很多时候只能停留在一些基础的查询上。《Practical MDX Queries》这本书，以其务实的名字，承诺着实实在在的知识和应用。作者在书中非常注重概念的梳理和逻辑的构建。在讲解MDX的语法之前，他花了大量的篇幅来介绍多维数据模型，包括维度、层级、成员、属性以及它们之间的关系。这为我理解MDX的查询逻辑打下了坚实的基础。我特别喜欢书中对“成员属性”和“度量”的讲解，作者清晰地解释了它们各自的作用，以及如何在查询中巧妙地利用它们来提取所需信息。例如，在分析销售数据时，如何利用成员属性来过滤特定区域的销售额，或者如何利用度量来计算同比、环比增长率，书中都有非常详细的步骤和代码示例。这一点对于我这种在实际工作中经常需要处理这类问题的读者来说，价值巨大。书中对“集表达式”的讲解更是让我印象深刻。它不仅仅是罗列函数，而是通过实际业务场景，演示了如何将各种集函数组合起来，构建出复杂而灵活的查询。例如，如何查找在某个特定时间段内，销量排名前10%的产品，但只计算其中的男性用户购买的部分，这种复杂的查询，在书中都有详细的解决方案。我感觉书中选取的案例都非常具有代表性，并且贴合实际工作中的痛点，例如“时间智能”部分的讲解，提供了多种计算同比、环比、移动平均等指标的MDX写法，这对于做季度、年度分析的我来说，简直是不可多得的宝藏。而且，作者在讲解过程中，会不断提醒读者注意性能优化，避免写出低效的查询，这一点也非常实用。

评分☆☆☆☆☆

对于《Practical MDX Queries》这本书，我只能说，它完全超出了我的预期。我之前对MDX的理解，一直停留在“会用几个基础的函数”的阶段，感觉它就像一个黑箱，里面隐藏着无数的奥秘。这本书，则像一把钥匙，为我打开了这个黑箱。作者在书中并没有上来就直接介绍语法，而是花费了大量的篇幅来讲解MDX的底层逻辑和多维数据模型。这让我能够从根本上理解MDX为什么会这样设计，以及它如何与多维数据库进行交互。我特别喜欢书中对“成员导航”的讲解，它不仅仅是列出`Parent`、`Child`、`Ancestor`、`Descendant`等函数，而是通过生动的比喻和图示，让我明白了如何在维度层级中进行灵活的穿梭，这就像是在数据迷宫中找到了正确的路径。书中关于“集表达式”的讲解更是让我茅塞顿开。我曾经遇到过许多复杂的数据分析需求，但总是不知道如何用MDX来实现。看了书中关于`TopN`、`BottomN`、`Filter`、`Order`、`Union`、`Except`、`Intersect`、`Crossjoin`等函数的讲解，我才明白了原来很多看似复杂的需求，都可以通过巧妙地组合这些函数来解决。例如，书中有一个案例，是如何计算某个区域在过去一年中，每个月销售额的增长率，并且只显示增长超过10%的月份。这个案例让我深刻体会到了MDX在处理时间序列数据和进行精细化分析方面的强大能力。而且，书中的代码示例都非常详细，并且会解释每一步的逻辑，让我能够完全理解查询是如何工作的。排版也很舒服，代码着色清晰，阅读起来毫不费力。附带的MDX函数速查表更是方便我随时查阅，大大提高了我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

《Practical MDX Queries》这本书，在我看来，是一部关于如何与多维数据“对话”的百科全书。我一直对MDX抱有浓厚的兴趣，但总觉得它是一个门槛很高的领域，需要大量的专业知识才能掌握。这本书，则以一种非常友好的方式，降低了这个门槛，同时又提供了深入的知识。作者在书中首先构建了一个清晰的MDX知识框架，从基础的语法规则到复杂的计算逻辑，层层递进。我特别喜欢书中对“成员”和“度量”的讲解，作者清晰地阐述了它们各自的作用，以及如何在查询中巧妙地利用它们来提取所需信息。例如，在分析销售数据时，如何利用成员属性来过滤特定区域的销售额，或者如何利用度量来计算同比、环比增长率，书中都有非常详细的步骤和代码示例。这一点对于我这种在实际工作中经常需要处理这类问题的读者来说，价值巨大。书中对“集表达式”的讲解更是让我受益匪浅。它不仅仅是罗列函数，而是通过实际业务场景，演示了如何将各种集函数组合起来，构建出复杂而灵活的查询。例如，如何查找在某个特定时间段内，销量排名前10%的产品，但只计算其中的男性用户购买的部分，这种复杂的查询，在书中都有详细的解决方案。我感觉书中的案例都非常具有代表性，并且贴合实际工作中的痛点，例如“时间智能”部分的讲解，提供了多种计算同比、环比、移动平均等指标的MDX写法，这对于做季度、年度分析的我来说，简直是不可多得的宝藏。而且，作者在讲解过程中，会不断提醒读者注意性能优化，避免写出低效的查询，这一点也非常实用。

评分☆☆☆☆☆

《Practical MDX Queries》这本书，在我拿到它的时候，就有一种“终于找到了”的感觉。我长期以来一直在多维数据分析领域工作，对MDX这个查询语言既熟悉又感到它深不可测。这本书的出现，恰好填补了我知识上的空白，并且为我提供了一个系统化、深入化的学习路径。作者在书中非常注重对MDX核心概念的阐释，比如“维度”、“层级”、“成员”、“度量”等。他不仅仅是定义这些概念，而是深入剖析了它们在MDX查询中的实际作用，以及如何通过不同的方式来引用和操作它们。我特别欣赏书中对“集”的讲解，它详细介绍了如何构建各种复杂的集，包括使用`{}`, `()`, `Crossjoin`, `Union`, `Except`, `Intersect`等函数。更重要的是，它通过大量的实际业务场景，演示了如何将这些集函数与`TopN`, `BottomN`, `Filter`, `Order`等函数结合起来，来满足各种复杂的分析需求。例如，书中有一个案例，是如何分析特定客户群在不同产品类别上的购买偏好，并计算出每个类别的市场份额。这个案例让我深刻体会到了MDX在进行客户细分和市场分析方面的强大能力。而且，作者在讲解过程中，会不断提醒读者注意性能优化，避免写出低效的查询，这一点非常实用。我感觉书中的案例设计都非常贴近实际工作，能够直接应用于解决我遇到的问题。附录中的MDX函数速查表更是让我可以快速查找所需函数，大大提高了我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Practical MDX Queries》这本书，我的第一感觉是它有一种“硬核”的气质，与那些泛泛而谈的教程不同，它直击MDX的核心。我一直对多维分析很感兴趣，但总觉得MDX晦涩难懂，很多时候只能望洋兴叹。这本书的出现，简直是及时雨。作者在开篇就花了大量的篇幅介绍MDX的哲学思想，即它如何抽象化地看待数据，如何通过一系列预定义的函数和语法来表达对数据的“思考”和“提问”。我特别欣赏书中对“维度”和“层级”的讲解，这不仅仅是概念的介绍，而是深入剖析了它们在MDX中的作用，以及如何通过不同的导航方式来穿越这些层级，获取需要的数据。例如，作者详细讲解了如何使用`Parent`、`Child`、`Level`、`Ancestor`、`Descendant`等函数来在层级之间进行灵活的跳转，并提供了丰富的实际案例，让我明白了在实际工作中，这些函数可以如何被用来分析产品类别、时间序列、地理区域等数据。书中对“集”的讲解更是让我醍醐灌顶。MDX中的“集”是一个非常强大的概念，它可以包含成员、层级、维度，甚至其他集。作者通过`{}`, `()`, `Crossjoin`, `Union`, `Except`, `Intersect`等函数，以及`TopN`, `BottomN`, `Filter`, `Order`等函数，系统地讲解了如何构建和操作各种复杂的集。我曾经在工作中遇到过需要同时比较多个维度下的数据，但总是不知道如何下手，看了书中的例子，我才明白原来通过`Crossjoin`和`Union`可以轻松实现，而且通过`Filter`和`Order`可以对结果进行精细化控制。这本书的案例设计也非常用心，它涵盖了从基础的数据聚合到高级的KPI计算，从时间智能分析到客户细分等多个方面，每个案例都循序渐进，难度逐步提升，让读者在实践中不断巩固所学知识。我特别喜欢书中关于“计算成员”的部分，作者用清晰的逻辑解释了计算成员的语法和应用场景，并举例说明了如何创建复杂的计算指标，比如销售增长率、利润率、市场份额等。这一点对于我这种需要定期生成各种业务报告的读者来说，价值巨大。

评分☆☆☆☆☆

《Practical MDX Queries》这本书，从我翻开它的那一刻起，就感受到了一种扎实、严谨的学术氛围，但又绝不枯燥。作者显然是在多维分析领域浸淫多年，对MDX的理解有着深刻的洞察。我一直觉得MDX是一种非常有力量的查询语言，但学习曲线陡峭，很多时候卡在概念理解上。这本书的优点在于，它没有上来就堆砌复杂的语法，而是从MDX的本质出发，解释了它为何如此设计，以及它如何与多维数据库（如OLAP Cube）的工作原理相互配合。书中对“维度模型”的讲解非常到位，它详细阐述了维度、层级、成员、属性等概念，并解释了这些概念如何在MDX查询中被映射和引用。这一点对于理解MDX的逻辑至关重要。我特别欣赏书中关于“成员导航”的章节，作者用图文并茂的方式，生动地展示了如何使用`Parent`、`Child`、`Ancestor`、`Descendant`等函数在维度层级中进行穿梭，就像是在数据森林中寻宝一样。它让我明白了，MDX不只是一个查询工具，更是一种对数据结构的深度理解和操控能力。书中关于“集表达式”的讲解更是让我眼前一亮。它不仅列举了各种集函数，更重要的是，它讲解了如何将这些函数组合起来，构建出极其复杂的、能够满足各种刁钻业务需求的查询。例如，在分析某个特定时间段内，销售额排名前10%的产品，但只计算其中的男性用户购买的部分，这种复杂的查询，在书中都有详细的解决方案。我感觉书中的案例都非常具有代表性，并且贴合实际工作中的痛点。例如，书中对于“时间智能”的讲解，提供了多种计算同比、环比、移动平均等指标的MDX写法，这对于做季度、年度分析的我来说，简直是不可多得的宝藏。而且，作者在讲解过程中，会不断提醒读者注意性能优化，避免写出低效的查询，这一点也非常实用。

评分☆☆☆☆☆

《Practical MDX Queries》这本书，让我对MDX的认识提升到了一个全新的高度。我一直觉得MDX是一个非常强大的工具，但同时又充满了神秘感，很多时候只能模仿别人写好的查询，而无法理解其精髓。这本书，则像一位经验丰富的向导，带我一步步探索MDX的奥秘。作者在书中并没有急于介绍语法，而是花费了大量的篇幅来讲解MDX的设计哲学和多维数据模型的构建。这让我能够从根本上理解MDX为何如此设计，以及它如何有效地处理海量多维数据。我特别喜欢书中对“成员”和“度量”的讲解，作者清晰地阐述了它们各自的作用，以及如何在查询中巧妙地利用它们来提取所需信息。例如，在分析销售数据时，如何利用成员属性来过滤特定区域的销售额，或者如何利用度量来计算同比、环比增长率，书中都有非常详细的步骤和代码示例。这一点对于我这种在实际工作中经常需要处理这类问题的读者来说，价值巨大。书中对“集表达式”的讲解更是让我受益匪浅。它不仅仅是罗列函数，而是通过实际业务场景，演示了如何将各种集函数组合起来，构建出复杂而灵活的查询。例如，如何查找在某个特定时间段内，销量排名前10%的产品，但只计算其中的男性用户购买的部分，这种复杂的查询，在书中都有详细的解决方案。我感觉书中的案例都非常具有代表性，并且贴合实际工作中的痛点，例如“时间智能”部分的讲解，提供了多种计算同比、环比、移动平均等指标的MDX写法，这对于做季度、年度分析的我来说，简直是不可多得的宝藏。而且，作者在讲解过程中，会不断提醒读者注意性能优化，避免写出低效的查询，这一点也非常实用。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到手里的时候，就有一种沉甸甸的期待感。市面上关于MDX的书籍不少，但真正能深入浅出、兼顾理论与实操的却寥寥无几。《Practical MDX Queries》这个名字本身就带着一种务实和解决问题的承诺，让我对它寄予厚望。翻开第一页，序言就点出了MDX在多维数据分析中的核心地位，以及学习它的必要性。接着，作者用一种循序渐进的方式，从最基础的MDX语法开始讲解，逐步引入复杂的概念，比如成员、集、计算成员、维度层次结构等等。让我印象深刻的是，书中不仅仅是罗列语法规则，而是通过大量的实际案例来展示MDX的威力。每一个例子都力求贴近真实世界的业务场景，比如销售数据分析、库存管理、客户细分等等。作者会详细剖析每个案例的需求背景，然后一步步构建出实现该需求的MDX查询，并且会解释为什么选择这种写法，它的优势在哪里，是否存在其他替代方案。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，对于我这种希望真正掌握MDX精髓的读者来说，是极其宝贵的。书中对集合表达式的讲解尤为精彩，它深入剖析了各种集合函数的用法，比如`{ }`、`()`, `Crossjoin`, `Union`, `Except`, `Intersect`, `TopPercent`, `BottomCount`等，并结合实际业务场景演示了如何利用它们构建出复杂而灵活的查询。我特别喜欢书中关于“成员属性”和“度量”的章节，作者清晰地阐述了它们之间的关系，以及如何在查询中有效地利用它们来提取所需信息。举例来说，在分析销售数据时，如何通过成员属性来过滤特定区域的销售额，或者如何利用度量来计算同比、环比增长率，书中都有非常详细的步骤和代码示例。这一点对于我这种在实际工作中经常需要处理这类问题的读者来说，简直是福音。而且，这本书的排版也很舒适，代码块的着色清晰明了，阅读起来不会感到疲惫。附录中的MDX函数速查表更是方便我随时查阅，大大提高了工作效率。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，在我学习MDX的道路上给予我指导和启发。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《Practical MDX Queries》这本书时，我的内心是既兴奋又略带一丝忐忑的。兴奋是因为我对MDX这个强大的查询语言一直充满好奇，但忐忑在于，我曾尝试过阅读一些MDX的资料，总觉得云里雾里，难以抓住重点。《Practical MDX Queries》这本书，以其直观的标题，给了我莫大的信心。作者在本书的开篇，并没有直接进入复杂的语法，而是花了相当的篇幅来讲解MDX背后的设计理念，以及它与多维数据模型之间的紧密联系。这让我能够从更高层面理解MDX，而不是被零散的语法所困扰。我尤其喜欢书中对“成员”和“度量”的区分与联系的讲解。作者清晰地阐述了成员是如何组织数据，而度量又是如何在这些成员上进行聚合和计算的。这就像是为我打开了一扇窗户，让我看到了MDX查询的本质——如何从数据的海洋中，精确地定位到我需要的“点”和“面”，并对其进行精妙的计算。书中对“集”的讲解更是让我受益匪浅。我曾经在工作中遇到的很多需要对一组数据进行复杂过滤、排序、聚合的需求，在看了书中的集函数讲解后，我豁然开朗。作者通过大量贴合实际业务场景的例子，演示了如何使用`TopN`, `BottomN`, `Filter`, `Order`, `Union`, `Except`, `Intersect`, `Crossjoin`等函数来构建出各种复杂的集。特别是关于“时间智能”的章节，作者提供了多种计算同比、环比、年初至今等指标的MDX写法，这对于我这种需要定期分析时间序列数据的用户来说，简直是福音。书中的代码示例非常详细，并且会解释每一步的逻辑，让我能够完全理解查询是如何工作的。排版也很舒服，代码着色清晰，阅读起来毫不费力。附带的MDX函数速查表更是方便我随时查阅，大大提高了我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆