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出版者:高等教育

作者:本社

出品人:

页数:313

译者:

出版时间:2007-8

价格:35.10元

装帧:

isbn号码:9787040211580

丛书系列:

图书标签:

• 电子商务
• 数据库
• 数据库技术
• 数据管理
• 信息技术
• 网络技术
• 商业
• 计算机科学
• 数据分析
• 应用技术

好的，这里有一份图书简介，该书名为《企业级数据仓库设计与实施指南》，其内容完全不涉及“电子商务数据库技术”。 --- 《企业级数据仓库设计与实施指南》 书籍简介 在当今数据驱动的商业环境中，数据不再仅仅是记录业务活动的副产品，它已成为企业核心竞争力的战略资产。然而，如何将原始、分散、异构的业务数据转化为可信赖、可深度挖掘的洞察力，是每一位数据架构师和企业管理者面临的关键挑战。本书《企业级数据仓库设计与实施指南》，正是为解决这一核心问题而编写的权威参考手册。 本书聚焦于构建和运维一个高效、可扩展、面向业务价值的企业级数据仓库（EDW）全生命周期管理。我们摒弃了碎片化的技术介绍，转而采用一种自顶向下、由业务驱动的系统化方法论，确保数据仓库的建设目标始终与企业的战略目标保持高度一致。 核心内容概述 本书内容结构严谨，共分为六大部分，层层递进，为读者提供了从概念框架到实践落地的完整路径。 第一部分：战略规划与业务需求驱动 这一部分奠定了数据仓库项目的基石。我们深入探讨了数据仓库与传统OLTP系统、数据湖之间的本质区别与战略定位。重点内容包括： 业务价值映射： 如何通过价值链分析确定数据仓库的首批高优先级用例，确保项目投资回报率（ROI）。 数据治理基础： 建立企业级数据标准的必要性，包括数据字典、元数据管理框架的初步设计。 架构选型哲学： 对主流的仓库架构范式（如Inmon的范式化方法、Kimball的维度建模）进行详尽的对比分析，并提供在特定行业（如金融风控、供应链优化）下的适用性建议。 第二部分：维度建模的艺术与实践 维度建模是数据仓库的灵魂。本书将“数据建模”从一门技术提升为一种业务理解的语言。 Kimball方法论的深度解析： 详细阐述事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计原则，区分事务型、周期快照型和累积快照型事实表。 处理复杂维度： 重点剖析如何有效地管理缓慢变化维度（SCD），包括Type 1, Type 2, Type 6 策略的选择与实现细节，确保历史追溯的准确性。 集市（Data Mart）设计： 针对不同业务部门（如财务、销售、运营）设计定制化的、高可用性的数据集市，实现数据的“即取即用”。 第三部分：数据集成与ETL/ELT流水线构建 数据集成是数据仓库稳定运行的血液循环系统。本部分详述了构建健壮、高性能数据管道的技术细节。 抽取（Extraction）策略优化： 涵盖全量抽取、增量抽取（基于时间戳、日志或CDC技术）的实现方案，特别针对遗留系统的安全抽取方法。 转换（Transformation）的精确性： 探讨复杂数据清洗、去重、聚合和业务规则应用的最佳实践。我们提供了在分布式计算环境（如Spark）下进行大规模数据转换的性能调优技巧。 现代ELT范式： 分析云原生数据库（如Snowflake, Redshift）兴起背景下的ELT架构优势，以及如何利用目标数据库的计算能力来加速数据准备过程。 第四部分：平台选型与基础设施部署 本部分指导读者如何根据自身业务负载和成本预算，选择最合适的底层技术栈。 传统与现代平台对比： 深入比较MPP（大规模并行处理）架构数据仓库、Hadoop生态系统以及云数据平台（CDP）的优劣势。 存储与计算分离的架构： 探讨现代云架构中如何通过分离存储层（如S3, ADLS）和计算引擎来实现弹性扩展和成本优化。 性能调优实战： 针对特定数据库平台的物理设计（如分区键、聚簇索引、物化视图）进行深入讲解，确保查询响应时间满足SLA要求。 第五部分：数据质量、安全与运维 一个数据仓库的价值取决于其数据的可信度。本部分关注数据仓库的长期健康运营。 数据质量（DQ）框架： 建立数据质量监控仪表盘，定义关键数据质量指标（准确性、完整性、一致性），并实现自动化质量门禁。 安全与合规性： 讲解数据脱敏、访问控制（基于角色RBAC）的实施细则，确保敏感数据在ETL过程和最终报表中的安全隔离，满足如GDPR、CCPA等行业监管要求。 监控与灾难恢复： 设计高效的SLA监控体系，以及应对数据加载失败、平台宕机时的恢复流程和回滚机制。 第六部分：赋能分析——数据仓库与BI/AI的桥接 数据仓库的最终目标是支持决策。本部分探讨如何将数据资产有效地暴露给最终用户和高级分析工具。 语义层构建： 介绍如何通过OLAP立方体或语义建模工具（如Looker, Power BI数据集）来提升业务用户对数据的理解和使用效率。 数据沙箱与探索性分析： 为数据科学家提供安全、隔离的探索环境，加速高级分析模型的开发迭代。 适用读者对象 本书面向： 1. 企业级数据架构师、数据工程师，寻求构建或重构其数据仓库平台的专业人士。 2. BI（商业智能）顾问和分析经理，需要理解底层数据结构以优化报表性能。 3. IT部门负责人和技术决策者，需要评估和选择合适的EDW技术栈。 4. 渴望从战略层面理解数据仓库在现代企业数字化转型中作用的业务分析师。 通过阅读《企业级数据仓库设计与实施指南》，读者将掌握一套完整的、经过业界验证的方法论，能够自信地设计、构建并维护一个真正能够支撑企业长期决策需求的战略性数据资产。本书的价值在于其深度、广度和对实践细节的关注，是数据平台建设者案头不可或缺的工具书。 ---

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说实话，市面上的技术书籍，很多都是“高大全”的口号式写作，读完后感觉收获寥寥，但这次的阅读体验截然不同，仿佛有一位经验丰富、又不失幽默感的资深架构师坐在我身边，耐心地为你拆解每一个技术难题。这本书最让我惊喜的一点，在于它对“慢查询优化”的深度挖掘。它没有泛泛而谈索引建立的重要性，而是深入剖析了查询执行计划中“成本估算”的内在机制，并指导读者如何通过调整数据库统计信息来“欺骗”优化器，使其选择更优的执行路径。书中甚至还加入了对特定数据库版本（比如PostgreSQL 14和MySQL 8.0）中优化器行为差异的对比分析，这种精细到版本级别的考量，体现了作者对技术细节的执着追求。阅读过程中，我甚至忍不住打开了自己的本地数据库，对照书中的示例语句进行实操验证，每跑通一个优化案例，内心的成就感都油然而生。这种理论与实践紧密结合，且对技术细节挖掘到骨髓的写作风格，让人感觉这不是一本工具书，而是一本充满智慧结晶的武功秘籍。

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这本书的语言风格是那种极其冷静、克制，但字里行间又透露着对技术美学的极度推崇。它不太用煽动性的语言去描述某个技术的“颠覆性”，而是用精准的措辞，一步步引导你看到其内在的优雅与高效。我尤其欣赏作者在讨论NoSQL数据库选型时的辩证思维。书中没有盲目推崇某个新兴技术，而是构建了一个清晰的决策树模型：如果你的应用场景侧重于文档的复杂嵌套和高可读性，MongoDB可能是首选；但如果你的核心需求是极致的键值查询速度和缓存层优化，Redis才是王道。这种基于场景和权衡的分析，远比那些“A比B好”的宣传文稿要有价值得多。此外，书中对数据仓库和数仓ETL流程的介绍也相当到位，它清晰地区分了OLTP和OLAP的应用场景，并详细阐述了从交易数据库到分析型数据库的数据同步策略，让我对整个数据生命周期管理有了更宏观的认知。读完这本书，你会感觉到自己看待系统架构的视角被拔高了一个层次，从关注单个组件的性能，转向关注整个数据流动的效率与可靠性。

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我最近在职业发展上遇到一个瓶颈，急需一本能够系统性梳理复杂业务逻辑与底层数据交互的参考书，而这本读物，以其令人惊叹的广度和深度，几乎完全填补了我的知识空白。我尤其欣赏作者在探讨分布式事务处理时的那种务实态度。他没有过度沉迷于学术界那些晦涩难懂的理论模型，而是直接切入到“双十一”大促场景下，如何保证支付与订单创建的原子性这一核心痛点。书中对Saga模式和TCC（Try-Confirm-Cancel）模式的对比分析，不仅给出了清晰的流程图，还用代码片段模拟了失败回滚的每一步状态变化，这种手把手的教学方式，对于我们这些“动手型”学习者来说，简直是及时雨。再者，书中对数据安全和隐私保护的重视程度也超出了我的预期，它用专门的章节讲解了如何根据GDPR和国内相关法规，在数据库设计层面嵌入合规性要求，例如数据脱敏的最佳实践和权限分离的架构设计，这在很多同类书籍中是被轻描淡写带过的地方。读完后，我感觉自己的技术栈得到了极大的拓宽，不再只是停留在CRUD的层面，而是真正开始理解支撑起一个成熟电商体系背后的数据魔术。

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这本书的装帧设计颇具匠心，封面采用了深邃的靛蓝色，搭配着简洁的银色字体，散发着一种既专业又略带神秘的科技气息。初次翻开时，我被其清晰的目录结构所吸引，章节的划分逻辑严密，从基础概念的引入到高级应用的深入探讨，层层递进，让人感觉作者对整个知识体系的梳理有着极其深刻的理解。更值得称赞的是，书中对于理论知识的阐述并非干巴巴的教科书式堆砌，而是穿插了大量的行业案例和实际操作的截图，例如在讲解数据建模时，它并没有停留于ER图的画法，而是详细解析了某个知名电商平台在“用户-订单-商品”关系处理上的实际困难与优化策略，这种结合了“学术严谨性”与“实战指导意义”的写作手法，极大地提升了阅读的趣味性和实用价值。特别是其中关于“实时库存同步机制”的章节，作者用非常生动的语言描述了高并发场景下锁机制的失效风险，并提出了基于消息队列的最终一致性解决方案，这对于一个正在从事或计划进入电商技术领域的从业者来说，无疑是醍醐灌顶的宝贵经验。书中的配图虽然不多，但每一张都精准到位，色彩协调，有效地辅助了复杂算法的理解，整体而言，这本书从视觉到内容结构都展现出极高的专业水准，让人爱不释手。

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对于一个在互联网行业摸爬滚打多年的老兵来说，很多基础知识早已内化，很难再被一本书“震撼”到。然而，这本书在“数据安全与合规性”这一块内容的处理，给了我极大的触动和启发。它超越了传统的数据库权限管理，深入探讨了在云原生时代，如何利用数据库自身的功能（如行级安全策略、动态数据屏蔽）来实现精细化授权，以满足不同部门和角色的访问隔离需求。作者甚至专门辟出章节讨论了“数据湖与数据湖仓一体”架构下，如何保证数据治理的一致性，这正是当前很多大型企业正在攻克的难题。书中对数据治理流程中“元数据管理”的详尽描述，清晰地勾勒出了一个标准化的数据资产目录的构建路径，这对于提升团队的数据素养和规范操作至关重要。整本书读下来，我感受到的不仅是技术的深度，更是一种面向未来、注重可持续发展的工程哲学。它教会我的，是如何设计一个既能快速响应业务变化，又能长期保持稳定、安全和规范的数据基础设施，收获远超预期。

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