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出版者:清华大学出版社

作者:[美]奈特等

出品人:

页数:809

译者:王净

出版时间:2013-8-1

价格:128元

装帧:平装

isbn号码:9787302332848

丛书系列:

图书标签:

数据库
SSIS
数据挖掘
商务智能
SQLServer
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Integration Services
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具体描述

不管你是初次接触SSIS还是一名有经验的SSIS开发人员，本书中都有您所需要的内容。本书将从SSIS的体系结构和基本概念开始介绍，然后讨论如何开发核心的SSIS解决方案砌块大多数业界常见的业务方案。同时本书还是一本基础教程，因而将通过一些简单的示例来讲解。当阅读完本书后，您将会知道如何通过使用新的 SQL Server 2012功能对使用了 SSIS的数据库系统进行加载和保持同步。同时鹏了解如何加载数据仓库（这是一项非常热门的专业技的。即使在仓库方面，你也会在新的2012发布版本中找到相应的功能，此时你会惊奇如果没有Data QualityService集成和CDC集成，那么开湖如何进行！

数据整合的艺术与实践：精通现代数据仓库的基石本书聚焦于数据仓库构建与管理领域的前沿实践，旨在为读者提供一套全面、深入且实用的知识体系，用以驾驭当今复杂的数据环境。我们将目光投向那些驱动企业决策、优化运营流程的核心技术——数据整合（Data Integration）与管理。这不是一本针对特定工具的详尽手册，而是一部关于数据架构、流程设计与质量保证的战略指南。本书的读者群体面向那些渴望从数据中提取最大价值的专业人士：经验丰富的数据仓库架构师、寻求提升ETL/ELT技能的数据工程师、负责数据治理的高级分析师，以及希望全面理解数据生命周期管理的IT决策者。第一部分：数据架构的宏观视角与战略规划本部分将数据整合置于更广阔的业务智能（BI）和数据管理战略的框架内进行审视。我们首先探讨现代数据架构的演进，从传统的集中式数据仓库（EDW）到分布式的数据湖（Data Lake）和混合架构的权衡与选择。 1.1 现代数据生态系统的演进与挑战深入分析当前企业面临的数据挑战：数据量爆炸性增长（Volume）、数据类型的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据）、数据流动的速度要求（Velocity），以及数据源的异构性。我们将讨论如何构建一个既灵活又可扩展的数据架构，以应对这些“3V”的压力。重点解析数据虚拟化（Data Virtualization）在解决数据孤岛问题中的作用及其局限性。 1.2 数据治理与元数据管理：整合的基石任何成功的数据整合项目都离不开健全的数据治理框架。本章详细阐述数据治理的组织结构、政策制定和执行机制。我们将深入探讨元数据管理（Metadata Management）的战略价值，区分技术元数据、业务元数据和操作元数据。学习如何建立一个统一的元数据存储库，确保数据血缘（Data Lineage）的可追溯性，这对于合规性审计和影响分析至关重要。 1.3 数据建模的超越：从关系型到维度建模的深化虽然关系型数据库是数据存储的基础，但高效的数据整合需要优化的数据模型来支持分析查询。本节将复习Kimball和Inmon方法的精髓，但更侧重于复杂场景下的维度建模技术，如慢变维（SCD）类型的精准选择与实现、事实表的粒度设计，以及如何处理事务性数据、快照数据和累积型快照的建模挑战。我们将探讨如何利用数据仓库中的数据立方体（Data Cubes）思想来优化报表性能。第二部分：数据提取与转换的深度实践本部分是数据整合流程的核心，专注于如何高效、可靠地从源系统抽取数据，并根据目标模型的需要进行复杂的转换操作。 2.1 高效数据提取策略（Extraction Strategies）详尽比较全量提取、增量提取（基于时间戳、日志序列号或触发器）的优缺点。重点讲解如何设计和实现“Change Data Capture (CDC)”机制，以最小化对源系统的性能影响。我们将讨论捕获异构源系统（如NoSQL数据库、大型机文件）变更数据的技术路径。 2.2 数据质量（Data Quality, DQ）的内建流程数据质量绝非事后补救，而是整合流程中不可或缺的一部分。本章系统性地介绍数据质量的维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性）。我们将设计一系列关键的数据质量检查点，包括数据清洗（Cleansing）、标准化（Standardization）、去重（Deduplication）和匹配（Matching）算法的原理与应用。讨论如何利用外部参考数据源来验证和增强内部数据。 2.3 复杂数据转换逻辑的设计与实现本节聚焦于超越简单映射（Mapping）的复杂业务逻辑实现。内容涵盖：查找与引用（Lookups）：优化大型查找操作的性能，包括缓存策略的选择。数据转换函数的高级应用：聚合函数、窗口函数在数据整合中的应用。数据转换的性能调优：序列化与并行化处理，以及处理大数据集时内存管理的技巧。错误处理与异常流（Exception Flow）：如何隔离、记录和报告处理失败的记录，同时保证主流程的连续性。第三部分：数据流的现代化与运维管理数据整合不再是批处理的代名词。本部分将探讨实时数据流、自动化运维以及确保整合流程弹性的高级主题。 3.1 批处理与流处理的融合探讨“Lambda”和“Kappa”架构在企业中的实际应用。我们将分析何时应使用微批处理（Micro-Batching）来模拟近实时（Near Real-Time）的效果，以及如何设计能够无缝处理历史数据回填（Backfill）和实时摄取的混合数据管道。讨论事件驱动架构（Event-Driven Architecture）对数据整合的影响。 3.2 性能调优与资源管理数据整合项目的成本与效率往往取决于其资源利用率。本章深入探讨如何分析和诊断性能瓶颈，包括I/O限制、CPU密集型转换和网络延迟。学习资源分配策略，例如如何合理配置并行度、缓冲区大小，以及何时考虑将计算任务卸载到更适合的平台（如利用数据库的内置处理能力）。 3.3 流程自动化、调度与监控一个健壮的整合环境需要强大的自动化和监控能力。我们将研究企业级调度器的核心功能，包括依赖关系管理、故障转移（Failover）与恢复机制。设计全面的监控仪表板，捕获关键性能指标（KPIs）和SLA（服务水平协议）的遵从情况。讲解如何实现自动化告警，并建立一个结构化的故障排查流程。第四部分：高级主题与新兴趋势本部分面向希望将数据整合能力提升到战略层面，并拥抱新兴技术的专业人士。 4.1 脚本化与代码驱动的整合虽然可视化工具强大，但对于重复性高、复杂性强的任务，代码（如Python, PowerShell）提供了无与伦比的灵活性和版本控制能力。探讨如何将脚本化流程安全地集成到现有的数据管理框架中，以及如何利用代码来实现更高级的元数据驱动的自动化。 4.2 云环境下的数据整合挑战探讨从本地部署（On-Premise）迁移到云平台（如AWS, Azure, GCP）时数据整合流程的重构。重点关注云原生服务（如Serverless计算、托管数据库服务）的利用，以及跨云（Multi-Cloud）数据同步的复杂性与解决方案。 4.3 整合流程中的安全与合规性深入探讨数据传输（In-transit）和数据静态存储（At-rest）的加密标准。分析如何设计整合流程以满足GDPR、CCPA等数据隐私法规的要求，特别是在数据脱敏（Data Masking）和假名化（Pseudonymization）技术在转换阶段的应用。总结：本书提供的是一个全面的路线图，它涵盖了从战略规划、架构设计到具体实施和运维优化的全周期数据整合知识体系。通过对这些核心原则和先进实践的掌握，读者将能够设计、构建和维护出高性能、高可靠性且完全符合业务需求的现代数据整合解决方案。

作者简介

Brian Knight，是SQL Server MVP、MCIIP、MCSE以及MCDBA，是Pragjnatic Works的拥有者和创始人。同时，他还是BIDN.com、SQLServerCentral.com和SQLShare.com的共同创始人之一。他负责运行Jacksonville（JSSUG）的本地SQL Server用户组。Brian是几个技术杂志的专栏作家，也是许多SQL Server书籍的作者。他经常在一些非常重要的会议上演讲，比如PASS、SQL Connections、TechEd、SQL Saturdays、Code Camps以及其他会议。现居住在美国弗罗里达州的Jacksonville，他喜欢他的孩子以及跑马拉松。

Erik Veerman，是SolidQ的指导者，专注于培训、指导和构建SQL Server BI平台上的解决方案。Erik在广泛的业务领域内设计了许多的BI解决方案—一电信、营销、零.售、商业地产、金融、供应链和信息技术。他的行业认可包括Microsoft的Worldwide BI Solution of the Year以及．SQ/ Server Magazine的创新杯冠军。作为一名OLAP设计、ETL处理以及三维建模方面的专家

目录信息

第1章欢迎使用SQL Server Integration ServiceS
1.1 SQL Server SSIS历史概述
1.2 SSIS中的新内容
1.3 商业工具
1.3.1 导入和导出向导
1.3.2 SQL Server Data Tools体验
1.4 SSIS体系结构
1.4.1 包
1.4.2 控制流
1.4.3 数据流
1.4.4 变量
1.4.5 参数
1.4.6 错误处理和日志记录
1.5 SQLServer版本
1.6 小结
第2章 SSIS工具
2.1 导入和导出向导
2.1 SQL Server Data Tools
2.3 创建第一个包
2.4 解决方案资源管理器窗口
2.4.1 工具箱
2.4.2 属性窗口
2.5 SSIS包设计器
2.5.1 控制流
2.5.2 连接管理器
2.5.3 变量
2.5.4 数据流
2.5.5 参数
2.5.6 事件处理程序
2.5.7 包资源管理器
2.5.8 执行包
2.6 Management Studio
2.7 小结
第3章 SSIS任务
3.1 SSIS任务对象
3.1.1 使用任务编辑器
3.1.2 任务编辑器的“表达式”选项卡
3.1.3 SDDTCmmon属性
3.2 循环和序列任务
3.3 脚本任务(.NET)
3.4 Analysis Services任务
3.4.1 Analysis Services执行DDL任务
3.4.2 AnalysisServices处理任务
3.4.3 数据挖掘查询任务
3.5 数据流任务
3.6 数据准备任务
3.6.1 数据事件探查器
3.6.2 文件系统任务
3.6.3 对文件进行归档
3.6.4 FTP任务
3.6.5 使用FTP获取文件
3.6.6 Web服务任务
3.6.7 使用Web服务任务和XML源组件来获取数据
3.6.8 XML任务
3.6.9 验证XML文件
3.7 RDBMS服务器任务
3.7.1 大容量插入任务
3.7.2 使用大容量插入任务
3.7.3 执行SQL任务
3.8 工作流任务
3.8.1 执行包任务
3.8.2 执行进程任务
3.8.3 消息队列任务
3.8.4 发送邮件任务
3.8.5 wrvn数据读取器任务
3.8.6 WMI事件观察器任务
3.8.7 为了文件传输而轮询目录
3.9 SMO管理任务
3.9.1 传输数据库任务
3.9.2 传输错误消息任务
3.9.3 传输登录名任务
3.9.4 传输主存储过程任务
3.9.5 传输作业任务
3.9.6 传输SQL Server对象任务
3.1 0小结
第4章容器
4.1 任务宿主容器
4.2 序列容器
4.3 组
4.4 For循环容器
4.5 Foreach循环容器
4.5.1 Foreach文件枚举器示例
4.5.2 ForeachADO枚举器示例
4.6 小结
第5章数据流I
5.1 理解数据流
5.2 数据查看器
5.3 源
5.3.1 0LE DB源
5.3.2 Excel源
5.3.3 平面文件源
5.3.4 原始文件源
5.3.5 XML源
5.3.6 ADO.NET源
5.4 目标
5.4.1 Excel目标
5.4.2 平面文件目标
5.4.3 0LE DB目标
5.4.4 原始文件目标
5.4.5 记录集目标
5.4.6 SQLServer和移动目标
5.4.7 数据挖掘模型定型目标
5.4.8 DataReader目标
5.4.9 处理维度目标和处理分区目标
5.5 常用转换
5.5.1 同步转换和异步转换
5.5.2 聚合转换
5.5.3 有条件拆分转换
5.5.4 数据转换
5.5.5 派生列转换
5.5.6 查找转换
5.5.7 缓存转换
5.5.8 行计数转换
5.5.9 脚本组件
5.5.1 0渐变维度转换
5.5.1 1排序转换
5.5.1 2 Union All转换
5.6 其他转换
5.6.1 审核转换
5.6.2 字符映射表转换+
5.6.3 复制列转换
5.6.4 数据挖掘查询转换
5.6.5 DQS清除转换
5.6.6 导出列转换
5.6.7 模糊查找转换
5.6.8 模糊分组转换
5.6.9 导入列转换
5.6.10 合并转换
5.6.11 合并联接转换
5.6.12 多播转换
5.6.13 0LE DB命令转换
5.6.14 百分比抽样转换和行抽样转换
5.6.15 透视转换
5.6.16 逆透视转换
5.6.17 字词提取转换
5.6.18 字词查找转换
5.7 数据流示例
5.8 小结
第6章使用变量、参数和表达式
第7章联接数据
第8章创建端到端的包
第9章在SSIS中编写脚本
第10章加载数据仓库
第11章 SSIS中高级的数据清洗
第12章使用关系引擎
第13章访问异构数据
第14章可靠性和可扩展性
第15章理解和优化数据流引擎
第16章 SSIS软件开发生命周期
第17章错误和事件处理
第18章编程和扩展SSIS
第19章向组件添加用户界面
第20章外部管理和WMI任务实现
第21章通过外部应用程序使用SSIS
第22章管理SSIS
第23章案例研究：一个编程示例
· · · · · · (收起)