Oracle 9i数据仓库构建技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:飞思科技产品研发中心

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2003-01-01

价格:39.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505381179

丛书系列:

图书标签:

• Oracle
• 数据仓库
• 9i
• ETL
• OLAP
• 建模
• 维度建模
• 数据挖掘
• 性能优化
• 数据库

深入理解与实践：现代数据分析与决策支持系统构建 图书名称： 深入理解与实践：现代数据分析与决策支持系统构建 作者： 资深数据架构师团队 出版社： 蓝海科技出版社 出版日期： 2023年秋季 --- 内容简介 本书旨在为广大信息技术专业人士、数据分析师、数据库管理员以及系统架构师提供一套全面、深入且面向实践的现代数据仓库（Data Warehouse, DW）和商业智能（Business Intelligence, BI）系统构建指南。我们聚焦于当前业界主流的技术栈和设计理念，旨在帮助读者超越传统的数据存储范式，构建出能够驱动企业级战略决策的高性能、高可靠性的数据平台。 第一部分：数据仓库基础理论与战略规划 本部分为理解现代数据架构奠定坚实的基础。我们首先回顾了数据仓库的演进历程，重点阐述了维度建模（Dimensional Modeling）的精髓，包括事实表、维度表的设计原则，星型模型与雪花模型的优劣权衡。不同于侧重特定数据库版本的指南，本书强调的是建模思维的抽象与泛化，确保读者无论采用何种底层技术（如Snowflake, Databricks, 或最新的云原生数据库），都能掌握核心的设计逻辑。 关键章节包括： 1. 数据仓库的战略角色定位： 如何将数据仓库从“数据存储”升级为“企业级决策引擎”，探讨数据驱动型组织的文化构建。 2. Kimball与Inmon方法的现代融合： 分析两种主流方法的哲学差异，并提出适用于敏捷开发环境的混合式架构蓝图。 3. 度量（Metrics）与粒度（Granularity）的定义艺术： 详述如何科学地定义关键绩效指标（KPIs）和数据粒度，这是构建有效数据模型的起点。 第二部分：下一代数据平台架构（Modern Data Stack） 当前的数据生态正经历从集中式数据库向分布式、云原生架构的深刻变革。本部分将重点剖析构建现代数据栈（Modern Data Stack, MDS）所需的关键组件和集成技术。我们深入探讨了云数据仓库（Cloud Data Warehousing）的架构特点，如计算与存储分离的优势，以及如何利用弹性资源优化成本与性能。 核心技术聚焦： ELT（Extract, Load, Transform）范式的实践： 详细对比传统ETL流程与现代ELT流程，重点介绍如何利用目标数据仓库的强大计算能力进行高效转换，并深入讲解数据转换工具（如dbt）的声明式编程方法和最佳实践。 数据湖与数据湖仓一体（Lakehouse）： 阐释Data Lakehouse的兴起背景，讨论Parquet、ORC等列式存储格式的优化原理，以及如何通过Delta Lake或Iceberg等事务层技术，为数据湖提供ACID特性和数据质量保障。 数据治理与数据可观察性（Data Observability）： 介绍了数据血缘追踪、数据质量监控、元数据管理在MDS中的自动化实现路径，确保数据资产的安全、可信与合规。 第三部分：高性能数据模型与查询优化 即便拥有最先进的硬件和软件，糟糕的数据模型设计仍然会导致查询效率低下。本部分侧重于实践层面的性能调优，帮助读者掌握构建高查询吞吐量数据模型的技巧。 深度解析内容： 1. 高级维度建模技术： 介绍缓慢变化维度（SCD）的类型选择、混合维度（Junk Dimensions）的应用，以及处理层次结构数据的有效策略（如桥表的使用）。 2. 分区、聚簇与索引策略的云原生视角： 探讨在云数据仓库环境中，传统的索引概念如何演变为更有效的数据聚簇（Clustering）和物化视图（Materialized Views）策略。分析不同工作负载（Ad-hoc查询 vs. 报表生成）下的最佳分区键选择。 3. 复杂SQL性能调优： 涵盖窗口函数、CTE（公用表表达式）的高效使用，以及如何利用查询执行计划分析工具识别并重构低效的JOIN操作和全表扫描。 第四部分：商业智能（BI）与数据可视化落地 数据仓库的价值最终通过清晰、及时的洞察得以体现。本部分将连接数据后端与前端分析应用，确保数据能够高效地转化为商业行动。 BI与可视化实践： 数据语义层的构建： 探讨构建统一的数据语义层（Semantic Layer）的重要性，以屏蔽底层复杂的数据结构，为业务用户提供一致的业务术语。 主流BI工具选型与集成： 对比主流可视化工具（如Tableau、Power BI、Looker等）的架构特点，并指导读者如何针对不同使用场景（嵌入式分析、探索式分析）进行最优集成。 实时与准实时数据流集成： 鉴于业务对时效性的要求日益提高，本书探讨了如何将Kafka、Pulsar等流处理技术的结果安全、高效地集成到数据仓库中，实现近乎实时的报告能力。 适用读者 本书面向有志于掌握现代数据架构实践的专业人士： 数据工程师与ETL/ELT开发者： 掌握下一代数据管道的设计与实现。 数据库管理员（DBA）与数据架构师： 能够设计、部署和维护大规模、高可用的数据平台。 商业智能分析师与数据科学家： 深入理解数据源的结构，编写更高效的查询，并信任其分析结果的准确性。 本书承诺不涉及特定版本数据库的繁琐配置细节（如Oracle 9i的具体SQL语法、工具界面操作），而是专注于跨平台适用的、面向未来的数据架构原则、设计模式和技术选型方法论。 通过本书的学习，读者将能够自信地主导下一代数据平台的规划与实施工作。

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