具体描述
本书从SQLServer分析服务的基础知识入手，介绍了开发到部署的整个生命周期过程，阐述了怎样使用分析服务所提供的工具和功能。本书采用步骤式方法指导读者学习和掌握相关内容，轻松创建、管理并共享OLAP多维数据集，为实现BI方案做准备。
本书是一本理想的参考书，适合SQL Server 2005应用和开发人员阅读。
SQL Server 2005 数据仓库与商业智能实践指南 内容提要 本书深入剖析了 SQL Server 2005 平台下，构建高效、可扩展的数据仓库（Data Warehouse, DW）和实现先进商业智能（Business Intelligence, BI）解决方案的全景方法论与操作实务。全书围绕数据生命周期的管理、数据集成（ETL/ELT）、维度建模的艺术、数据存储优化、以及最终的报表与分析服务部署，提供了从概念设计到生产环境部署的完整技术路线图。重点聚焦于如何利用 SQL Server 2005 提供的数据库引擎、SSIS（Integration Services）、SSAS（Analysis Services，不涉及本书特定主题）、以及 Reporting Services (SSRS) 来构建一个健壮、可维护的 BI 平台。 本书不关注特定版本的特定组件的深入细节，而是着重于通用设计原则、行业最佳实践以及跨模块的系统集成思路。它旨在为数据架构师、BI 开发者和系统分析师提供一个坚实的框架，用以理解和驾驭复杂的数据项目。 --- 第一部分：数据仓库基础与架构设计 本部分奠定了构建企业级数据仓库的理论基石，强调了从业务需求到技术蓝图的转化过程。 第一章：商业智能与数据仓库的战略定位 理解现代商业决策对数据仓库的需求演变。 区分操作型系统（OLTP）与分析型系统（OLAP）的根本区别。 数据仓库在企业信息架构中的角色定位与价值评估。 构建数据仓库的典型生命周期模型与项目管理挑战。 第二章：需求获取与概念数据建模 高效的数据需求访谈技巧：如何从业务用户中提取核心指标和关键决策点。 数据源分析与异构数据环境的挑战。 概念模型的设计原则：侧重于业务流程的抽象而非物理存储细节。 数据治理与数据质量在项目初期的重要性。 第三章：维度建模的深度解析 事实表与维度表的精妙平衡：深入探讨事件、快照、累积快照等不同事实表类型的选择标准。 维度设计艺术：构建稳定、灵活的维度结构，包括自然键、替代键（Surrogate Key）的管理策略。 处理复杂维度：缓慢变化维度（SCD） 的各类实现方案的优劣比较（Type 1, 2, 3 及其混合模式的架构选择）。 退化维度（Degenerate Dimensions）与桥接表（Junction Table）的应用场景。 第四章：数据仓库物理设计与性能考量 选择合适的物理存储结构：星型模型与雪花模型在 SQL Server 环境下的适用性分析。 索引策略的优化：聚集索引与非聚集索引的选择，以及位图索引、列存储索引（概念性介绍，侧重于早期版本的设计哲学）。 分区策略的应用：如何通过数据分区实现数据加载效率和查询性能的平衡。 数据库对象的命名规范与元数据管理机制的建立。 --- 第二部分：数据集成与 ETL/ELT 流程构建 本部分聚焦于如何高效、可靠地将分散的源数据转化为结构化的、可供分析的数据集，重点是数据流的设计与管理。 第五章：ETL 架构概述与流程设计 ETL 与 ELT 模式的演进与适用性讨论。 构建健壮的 ETL 流程所必需的组件：调度、监控、错误处理。 数据抽取策略：全量抽取、增量抽取、时间戳与日志读取法的实现考量。 第六章：数据转换的复杂性处理 数据清洗与规范化技术：处理缺失值、异常值和数据格式不一致的问题。 数据整合与汇总：如何在加载前执行复杂的业务逻辑计算和预聚合。 数据质量检查点：在 ETL 流程中嵌入数据验证步骤，确保数据流的可靠性。 第七章：实施数据加载机制 高效数据加载技术的选择：批量插入、Table-Locking 与并发控制。 事务管理在数据加载中的作用：确保原子性与一致性。 数据加载的性能调优：并行处理与资源隔离。 --- 第三部分：数据分析与展现层设计 本部分探讨如何将构建好的数据仓库转化为用户可直接利用的分析模型和直观的报告界面。 第八章：OLAP 模型的结构与构建原则 理解多维数据集（Cubes）的核心概念：度量值（Measures）与维度（Dimensions）。 如何基于维度模型设计高性能的 OLAP 结构，优化预聚合计算。 预计算（Pre-calculation）策略与延迟计算的权衡。 第九章：报表与可视化基础 区分报表（Reporting）与探索性分析（Ad-hoc Analysis）的需求。 基础查询优化技术：编写高效的 T-SQL 语句以支持报表需求，避免全表扫描。 参数化查询设计与报表参数的有效管理。 第十章：数据安全与系统部署 数据仓库的安全边界划分：数据库权限、数据层面的行级安全（Row-Level Security 的早期实现思想）。 部署策略：从开发环境到生产环境的数据迁移与版本控制。 系统监控与性能基线建立：确保 BI 系统的长期稳定运行。 --- 总结与展望 本书旨在为读者提供一个完整、非特定组件的、侧重于架构和最佳实践的数据仓库与商业智能解决方案蓝图。通过深入理解数据建模、ETL 流程的健壮性设计，以及分析层的结构优化，读者将能够构建出满足复杂业务分析需求的、高性能的企业级信息系统。本书强调的是“如何思考” 数据仓库的设计，而非仅仅是“如何操作” 某个特定工具的按钮。
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还没有MSDN上的那个详细明白
评分翻译不简洁，概念解释不清楚
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