Building the Data Warehouse pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
The new edition of the classic bestseller that launched the data warehousing industry covers new approaches and technologies, many of which have been pioneered by Inmon himself In addition to explaining the fundamentals of data warehouse systems, the book covers new topics such as methods for handling unstructured data in a data warehouse and storing data across multiple storage media Discusses the pros and cons of relational versus multidimensional design and how to measure return on investment in planning data warehouse projects Covers advanced topics, including data monitoring and testing Although the book includes an extra 100 pages worth of valuable content, the price has actually been reduced from $65 to $55
作者简介
William H.Inmon，是世界公认的“数据仓库之父”，是数据仓库及其相关技术网站www.billinmon.com的合作伙伴，是“企业信息工厂”的创造者之一。他一直致力于数据库和数据仓库技术方面的研究，在数据管理和数据仓库技术方面以及数据处理的管理方面撰写了40多本著作，发表过600多篇学术论文，并且经常应邀在技术和学术会议上演讲。
目录信息
读后感
读完这本书,你可以大概的了解一个数据仓库系统是如何产生的,它包括哪些部分,这些部分是如何工作的,但也仅此而已. 书虽然很薄,但也基本算是INMON的经验之谈了,里面基本把数据仓库所 涉及的内容全都提了一遍,但是感觉什么都说了,但又什么都没说...
评分本人菜鸟，初学dw，这本给了一个big picture，让我对整个dw的情况有了了解。为什么要使用dw？dw需要哪些技术？为什么需要这些技术？等等。 顺便推荐一个站：http://www.1keydata.com/datawarehousing/datawarehouse.html
评分读完这本书,你可以大概的了解一个数据仓库系统是如何产生的,它包括哪些部分,这些部分是如何工作的,但也仅此而已. 书虽然很薄,但也基本算是INMON的经验之谈了,里面基本把数据仓库所 涉及的内容全都提了一遍,但是感觉什么都说了,但又什么都没说...
评分没看过这本书，千万别说你懂数据仓库。 如果没有具体实践过，会觉得作者说的都是空话和废话。当你参与过数据仓库相关工作后再看这本书，就知道他的价值了。 当然，只看这一本书，肯定也是不够的。
评分翻译的很一般，有地方不看原版会不知所云。全书的组织并不是很好，有些地方很罗嗦，有些地方却太概括，逻辑关系也不是很有序。 我建议这本书至少读两遍，刚接触DW时候看看，一知半解也不要紧。有了实践之后再回来看一遍，才能明白书中的那些经验之谈。
用户评价
“Building the Data Warehouse” 这本书，在我翻阅过程中，给我留下了极其深刻的印象。作者以一种极其清晰且富有洞察力的方式，引领我深入了解数据仓库的构建奥秘。从最初的数据仓库定义、目标和价值的阐述，到随后深入探讨的数据仓库架构设计，再到核心的数据建模和ETL过程，每一个章节都紧密相连，逻辑严谨。我对书中关于维度建模的讲解尤为推崇，作者并没有简单地介绍模型结构，而是着重于如何将业务需求转化为符合实际场景的数据模型，包括事实表和维度表的设计，以及如何处理缓慢变化维度等复杂情况，都给出了详实的指导。ETL（Extract, Transform, Load）章节更是全书的重头戏，作者将这个复杂的技术环节，分解为了一系列易于理解的步骤，并提供了大量实用的技巧和经验，例如如何进行数据清洗、如何处理数据转换逻辑，以及如何优化数据加载性能，都非常有借鉴意义。此外，书中对数据质量管理、元数据管理以及性能优化等方面的讨论，也让我受益匪浅，这些内容对于构建一个稳定、高效、有价值的数据仓库至关重要。总而言之，这本书不仅提供了构建数据仓库的技术指南，更重要的是，它教会了我如何从战略层面去思考数据仓库的价值，并提供了切实可行的实现路径，让我能够更自信地迎接数据仓库建设的挑战。
评分这本书给我带来的最大惊喜，在于它对于数据仓库架构设计部分的深入剖析，这部分内容无疑是全书的精华所在。作者没有停留在理论层面，而是深入探讨了不同架构选择所带来的影响，以及如何根据企业的实际需求来权衡利弊。他详细对比了分层数据仓库、集市（Data Mart）等不同架构模式，并给出了构建过程中需要考虑的关键因素，例如可扩展性、性能、维护成本等等。这些内容对于指导我进行实际的架构设计，提供了非常清晰的路线图。我特别欣赏书中关于数据建模的章节，作者并非简单地介绍几种模型，而是深入探讨了不同模型在实际应用中的适用性，以及如何根据业务需求进行优化。他用大量生动的案例，展示了如何从原始业务数据中提炼出有价值的维度和度量，并将其组织成高效的数据模型。这部分内容让我受益匪浅，我仿佛看到数据在书中被一步步地塑造成能够支撑复杂分析的形态。而且，书中对ETL过程的处理也相当到位，它不仅仅是关于数据迁移的技术细节，更是关于如何保证数据的一致性、准确性和及时性。作者强调了自动化在ETL过程中的重要性，并分享了一些关于构建可维护ETL流程的宝贵经验。读完这部分，我对于如何设计和实现一个健壮的ETL管道，有了更深刻的理解。此外，书中还涉及了数据治理和元数据管理等重要主题，这些内容虽然相对抽象，但作者的阐述方式却非常易于理解，并且强调了它们在整个数据仓库生命周期中的重要性。总的来说，这本书就像一位经验丰富的大师，将复杂的知识体系，以一种系统化、条理化的方式呈现给我，让我能够清晰地把握数据仓库建设的每一个关键环节，并且能够根据实际情况做出明智的决策。
评分这本书，为我构建数据仓库的知识体系，增添了极为重要的一块拼图。作者在书中对数据仓库的设计原理和方法论的阐述，具有很强的逻辑性和条理性。我尤其赞赏书中对于数据模型设计的细致讲解。作者并没有仅仅停留在理论模型层面，而是深入到如何将实际业务需求转化为可操作的数据模型，他对于维度和度量的定义，以及如何处理各种复杂的业务场景下的数据关系，都进行了详尽的阐述。这部分内容为我理解和构建高效的数据模型提供了非常清晰的指引。紧随其后的是ETL（Extract, Transform, Load）过程的详尽描述，这是数据仓库建设中技术难度最大、也是最关键的环节之一。作者将ETL的每一个步骤，从数据抽取、数据清洗、数据转换到数据加载，都进行了深入的剖析，并提供了大量的实操建议和技巧。我对书中关于如何处理数据质量问题，以及如何构建可伸缩、可维护的ETL流程的讨论，都极具价值。此外，书中还涵盖了数据仓库的架构设计、性能优化、安全管理以及数据治理等重要主题。作者在这些方面也提供了深刻的见解和实用的指导，让我能够更全面地理解数据仓库的运维和管理。总而言之，这本书以其系统性的讲解和丰富的实操指导，帮助我全面地理解了数据仓库的构建过程，并为我未来在实际工作中应用这些知识打下了坚实的基础。
评分这本书，让我对“数据仓库”这个概念的理解，从一个模糊的轮廓，逐渐变得清晰而立体。作者以一种非常系统化的方式，将数据仓库的构建过程，分解为一系列逻辑清晰、环环相扣的阶段。在我看来，最令人称道的是书中对数据建模部分的详细讲解。作者并没有仅仅停留在理论模型的介绍，而是深入到如何将实际业务需求转化为可操作的数据模型。他对于维度和度量的定义、事实表的类型、以及如何处理各种复杂业务场景下的数据关系，都进行了细致的阐述。我从中学习到了如何设计出既能满足分析需求，又能保证查询效率的数据模型。紧随其后的是ETL（Extract, Transform, Load）章节，这是数据仓库建设中技术挑战最大的环节之一。作者将ETL过程的各个阶段，如数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载，都进行了详尽的剖析，并提供了大量的实用建议和技巧。例如，他关于如何处理数据质量问题，以及如何构建可伸缩、可维护的ETL流程的讨论，对我来说都极具价值。此外，书中还涵盖了数据仓库架构设计、性能优化、安全性和数据治理等重要主题。作者在这些方面也提供了深刻的见解和实用的指导，帮助我全面地认识到构建一个成功的数据仓库，需要考虑的不仅仅是技术本身。总而言之，这本书提供了一个非常全面的数据仓库构建指南，它不仅涵盖了理论知识，更重要的是，它提供了大量的实践经验和解决方案，让我能够更自信地应对数据仓库建设中的各种挑战。
评分“Building the Data Warehouse” 这本书，在我看来，是一本将理论与实践完美结合的杰作。作者以一种非常直观的方式，深入浅出地剖析了数据仓库的构建过程。从最基础的概念阐述，到复杂的技术实现，每一个环节都讲解得清晰明了。我尤其对书中关于数据建模的章节印象深刻。作者并没有止步于对星型模型、雪花模型等抽象概念的介绍，而是通过大量的实际案例，展示了如何将复杂的业务逻辑转化为高效的数据模型。他对维度和度量设计的深入探讨，以及如何处理各种业务场景下的数据关系的讲解，都为我提供了极具价值的参考。另外，ETL（Extract, Transform, Load）过程的详细讲解，也是本书的一大亮点。作者将这个复杂的技术流程，分解成了易于理解的步骤，并提供了许多实用的技巧和最佳实践，帮助读者掌握如何构建一个可靠、高效的ETL管道。我对书中关于数据质量控制和数据治理的讨论也颇为赞赏，这些内容对于确保数据仓库的长期稳定运行和价值实现至关重要。总而言之，这本书提供了一个非常全面的数据仓库构建指南，它不仅帮助我理解了“是什么”和“为什么”，更重要的是，它教会了我“如何做”，并且提供了切实可行的解决方案。
评分这本书，如同一位经验丰富的导师，将数据仓库构建的复杂旅程，分解成了一系列清晰、易于理解的步骤。我尤为欣赏书中对于数据仓库核心要素的讲解，尤其是关于数据建模的部分。作者并没有简单地罗列模型类型，而是深入阐述了维度建模的原理，以及如何将业务需求转化为逻辑清晰、查询高效的数据模型。他对事实表和维度表的设计，以及如何处理各种业务场景下的数据关系的深入分析，都为我提供了宝贵的实操指导。在我看来，ETL（Extract, Transform, Load）过程的讲解是本书的另一大亮点。作者将这个技术上颇具挑战性的环节，拆解成了一系列可管理的步骤，并提供了大量实用的技巧和经验，帮助我理解如何高效地进行数据抽取、清洗、转换和加载。他对数据质量控制的强调，以及如何处理数据不一致性和异常值的实用建议，都让我受益匪浅。此外，书中对数据仓库架构设计的探讨，也为我提供了多种可选方案，并详细分析了它们在不同场景下的优劣势，让我能够更明智地进行技术选型。我对书中关于性能优化、安全性和数据治理的章节也颇有感触，这些内容对于确保数据仓库的长期稳定运行和价值体现至关重要。总而言之，这本书以其系统性的讲解和丰富的实操指导，帮助我全面地理解了数据仓库的构建过程，并为我未来在实际工作中应用这些知识打下了坚实的基础。
评分“Building the Data Warehouse” 这本书，以一种极其务实的态度，为我揭示了数据仓库构建的方方面面。在阅读过程中，我感受最深的是作者对于数据仓库生命周期的全面覆盖，从最初的需求分析到最终的部署和维护，几乎每一个环节都进行了深入的探讨。书中关于数据仓库架构设计的章节，提供了多种可选方案，并详细分析了它们的优缺点，以及在不同规模和业务需求下的适用性。这让我能够更具针对性地思考如何为我所在的企业设计最合适的架构。在数据建模方面，作者对维度建模的讲解尤为细致。他不仅介绍了星型和雪花模型，还深入探讨了如何设计事实表和维度表，以及如何处理缓慢变化维度（SCD）。这些内容对于构建一个高效、易于理解和维护的数据模型至关重要。我特别欣赏书中关于ETL（Extract, Transform, Load）过程的阐述，作者将这个看似复杂的技术流程，分解成了一系列清晰的步骤，并提供了大量的实操建议，例如如何进行数据清洗、如何处理数据转换逻辑，以及如何优化数据加载性能。这些内容对于我理解和实施ETL过程具有非常重要的指导意义。此外，书中还涉及了数据仓库的性能优化、安全管理以及元数据管理等关键主题。作者对于这些主题的讲解，并没有流于表面，而是深入到具体的实现方法和最佳实践，让我能够更全面地理解数据仓库的运维和管理。总而言之，这本书为我提供了一个完整的数据仓库建设的蓝图，让我能够从宏观到微观，清晰地把握整个建设过程中的每一个关键要素。
评分阅读“Building the Data Warehouse”的过程，对我而言，更像是一次系统性的知识洗礼。这本书的结构设计非常巧妙，它并没有一开始就扑面而来令人眼花缭乱的技术细节，而是循序渐进地引导读者进入数据仓库的世界。首先，作者花了相当多的篇幅来阐述数据仓库的定义、目的以及它在现代商业环境中的战略意义。这部分内容对于那些初次接触数据仓库概念的读者来说，无疑是打下了坚实的基础。我尤其赞赏作者在解释“为什么需要数据仓库”时，所引用的那些贴近现实的业务场景。他通过生动的例子，让我深刻理解了传统事务型数据库在支持决策分析方面的局限性，以及数据仓库如何弥补了这一不足。随后，书中深入探讨了数据仓库的设计原则和核心要素。数据模型的构建是其中的重中之重，作者对维度建模的深入讲解，涵盖了从概念设计到物理实现的各个层面。他不仅介绍了星型模型和雪花模型，更重要的是，他解释了在不同业务场景下，如何选择最合适的模型，以及如何对模型进行优化以提升查询性能。我对书中关于事实表和维度表设计的详细阐述印象深刻，这部分内容为我理解数据仓库的组织结构提供了清晰的视角。另外，ETL（Extract, Transform, Load）流程的讲解也是本书的一大亮点。作者将这个复杂的过程分解为可管理的步骤，并提供了许多实用的技巧和建议，帮助读者克服在数据抽取、清洗、转换和加载过程中可能遇到的挑战。他对于数据质量控制的强调，以及在ETL过程中如何处理数据异常和不一致性的方法，都极具参考价值。总而言之，这本书不仅仅是技术手册，更是一本关于如何构建一个高效、可靠、并且真正能够为企业带来价值的数据仓库的实践指南。
评分“Building the Data Warehouse” 这本书，以一种极其深入浅出的方式，为我打开了数据仓库建设的新视角。作者并没有上来就用晦涩的技术术语轰炸读者，而是从更宏观的层面，解释了数据仓库存在的意义和价值。他深入分析了传统数据库在支持决策分析方面的局限性，以及数据仓库如何通过整合、清洗和组织数据，来满足企业日益增长的分析需求。这种“由表及里”的讲解方式，让我迅速建立起了对数据仓库的整体认知。在本书的核心部分，作者详细阐述了数据仓库的架构设计原则，以及如何根据不同的业务需求选择合适的架构模式。他对于维度建模的深入讲解，是我阅读过程中最大的收获之一。作者通过大量的实例，生动地展示了如何将业务概念转化为数据模型，以及如何优化模型以提升查询性能。他对事实表和维度表的设计，以及如何处理复杂业务场景下的数据关系的讲解，都非常具有指导意义。此外，ETL（Extract, Transform, Load）过程的详细描述，也让我印象深刻。作者将ETL的每一个环节都进行了详尽的解析，并提供了许多实用的技巧和最佳实践，帮助我理解如何构建一个高效、可靠的ETL流程。我对书中关于数据质量管理和数据治理的探讨也颇为赞赏，这些内容对于构建一个长期稳定、有价值的数据仓库至关重要。总而言之，这本书不仅仅是关于技术实现，更是关于如何从业务需求出发，设计、构建和维护一个能够真正支撑企业决策的数据仓库。
评分“Building the Data Warehouse” 这本书，在我翻开它之前，脑海中勾勒的景象是堆积如山的枯燥理论和晦涩难懂的图表。然而，当我真正沉浸其中时，那种预设的沉重感却如同晨雾般渐渐消散。作者以一种娓娓道来的方式，将原本可能令人望而却步的数据仓库概念，拆解成了一块块可以理解、可以操作的基石。他没有直接抛出高深的术语，而是从一个更宏观的视角切入，首先阐述了为什么我们需要数据仓库，它解决的是哪些现实世界中的痛点。这种“知其然，更知其所以然”的引导，让我这个初学者也能迅速建立起对整个体系的认知框架。随后，书中对数据模型的探讨，虽然涉及一些技术细节，但作者的笔触并没有让我感到压迫，反而是像一位经验丰富的向导，带领我一步步穿越数据建模的迷宫。他对星型模型、雪花模型等不同模型的优劣势分析，结合具体的业务场景，使得这些抽象的概念变得生动起来，仿佛能看到不同模型在解决不同问题的场景下，各自绽放出的光彩。更让我印象深刻的是，书中对ETL（Extract, Transform, Load）过程的详尽描述。这部分内容是数据仓库建设的核心，也是技术难度较高的一环。作者并没有回避复杂性，而是将ETL的每一个环节都剖析得淋漓尽致，从数据抽取、清洗、转换到加载，每一个步骤都提供了清晰的思路和实用的建议。他强调了数据质量的重要性，并给出了一些行之有效的解决方案，这对于任何一个想要构建可靠数据仓库的从业者来说，都具有极其宝贵的参考价值。总而言之，这本书不仅仅是关于“如何构建”，更是关于“为何构建”和“如何构建得更好”的深度解析。它成功地将技术与业务紧密结合，让我深刻理解了数据仓库在现代企业决策中的核心作用。
评分这个太理论了。看的晕
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