Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Smith, Bryan C./ Clay, C. Ryan/ Hitachi Consulting

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2009-2

价格:350.00元

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isbn号码:9780735626188

丛书系列:

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深入探索数据仓库与商业智能的基石：下一代数据分析技术实践指南 面向对象： 数据分析师、商业智能（BI）专家、数据库管理员（DBA）、希望掌握高级数据建模和多维分析技术的软件工程师、以及所有对数据仓库架构和OLAP技术有浓厚兴趣的专业人士。 图书定位： 本书旨在提供一套全面、深入且高度实用的指南，聚焦于现代数据仓库环境下的多维数据建模、复杂查询设计以及面向业务决策的数据展现技术。它将带领读者超越基础的关系型数据库范畴，进入一个以性能和深度分析为核心的领域，重点关注如何利用行业领先的数据分析工具和技术框架，构建高效、灵活且能够支撑企业级战略决策的数据分析平台。 --- 第一部分：现代数据仓库架构与多维建模的理论基础 第1章：数据仓库的演进与现代架构蓝图 本章将系统梳理数据仓库（DW）从传统三层架构到现代云原生、混合架构的演变历程。我们将深入探讨数据湖、数据湖仓一体化（Data Lakehouse）的兴起及其对传统OLAP系统提出的新挑战与机遇。重点分析选择合适数据存储层级（如操作型存储、分析型存储、归档存储）的关键决策因素，以及如何设计面向分析的物理数据结构，确保数据在不同访问模式下的优化。内容将涵盖 Kimball 与 Inmon 两种主流建模方法的深度对比，并引入面向特定分析需求的 Data Vault 2.0 建模实践，为后续的多维建模工作奠定坚实的基础。 第2章：关系模型到多维模型的转化艺术 多维建模是高效分析的灵魂。本章将详细剖析维度建模的核心组件：事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）。我们将区分交易型、周期型和累积型事实表的结构设计，并深入探讨维度类型——包括缓慢变化维度（SCD Type 1, 2, 3, 6）的实现策略和业务影响。特别关注如何处理“小而多”的维度、雪花型模型与星型模型的权衡，以及如何在实践中应用事实与维度的最佳实践，确保模型的扩展性和查询的性能。 第3章：构建高效能分析数据集（Data Sets） 本章聚焦于如何将逻辑上的多维模型转化为实际可供分析的数据集。我们将探讨数据集成和ETL/ELT流程在构建分析层中的关键作用。详细讲解如何设计和实现维度查找、事实加载的优化技术，以及如何处理数据质量问题（如缺失值、异常值）以保证分析结果的准确性。此外，还将引入数据沙盒（Data Sandbox）的概念，用于支持临时分析和模型迭代，提高数据团队的敏捷性。 --- 第二部分：核心分析技术与高级查询设计 第4章：驱动分析引擎：下一代查询语言与函数集 本章将全面介绍现代分析环境中主流的查询语言范式，并着重于如何使用这些语言高效地表达复杂的业务逻辑。我们将深入讲解集合操作、窗口函数（Window Functions）在行级和组级计算中的应用，以及如何利用 CTEs（Common Table Expressions）来分解复杂的报告逻辑。内容将覆盖如何优化查询执行计划，理解查询编译和缓存机制，以最大限度地提高查询响应速度，尤其是在处理PB级数据时的性能调优技巧。 第5章：面向业务场景的高级计算与度量体系 创建有意义的业务度量是分析的关键。本章将指导读者如何定义和实现复杂的业务指标，包括比率、百分比变化、同比/环比分析（YoY/MoM）、移动平均（Moving Averages）等时间智能计算。我们将探讨如何使用上下文驱动的计算方法，确保度量在不同维度切片下保持一致性。内容将涉及比率的合法性校验和分子分母的精确匹配技术，确保报表数据的权威性。 第6章：时间智能：深度时间序列分析实践 时间是商业决策的永恒维度。本章专注于时间序列数据的深度处理。我们将介绍如何设计一个健壮的日期维度表，并实现各种时间智能功能，如日期范围查询、节假日处理、金融期间计算（如财政周、报告期）。通过实例演示，读者将学会如何构建复杂的跨时间段比较模型，并利用时间序列分解技术（如趋势、季节性）为预测分析打下基础。 --- 第三部分：数据可视化、报告与决策支持 第7章：设计驱动洞察力的仪表板（Dashboards） 数据可视化是最终的交付环节。本章侧重于如何将底层分析结果转化为直观、可操作的业务洞察。我们将探讨不同类型报告（操作型、战略型、战术型）的设计原则，以及如何根据目标受众选择最合适的图表类型（避免“图表滥用”）。内容将涵盖信息密度、视觉层次结构的设计，以及如何利用交互性功能（如下钻、筛选联动）增强用户体验和探索能力。 第8章：嵌入式分析与自助服务BI的实现 本章探讨如何将分析能力赋能给终端业务用户。我们将讨论自助服务BI工具的选型标准、数据治理策略，以及如何为非技术用户构建易于理解的数据模型层。重点讲解如何安全地嵌入分析组件到现有的业务应用程序中，确保数据安全性和访问控制的一致性。内容还将涉及“讲故事”的艺术——如何通过叙事性分析引导用户关注关键发现。 第9章：性能监控与分析平台的持续优化 一个成功的分析平台需要持续的维护和调优。本章将介绍用于监控查询性能、资源消耗和数据刷新进度的工具和方法论。我们将深入探讨如何识别并解决慢查询的根本原因，包括索引策略的定期审查、数据分区（Partitioning）的有效应用，以及如何利用缓存机制来应对高并发查询请求。本章的目标是确保分析环境在高负载下依然能提供卓越的用户体验。 --- 本书的独特价值： 本书摒弃了对单一特定软件工具的过度依赖（如特定的MDX方言），转而聚焦于跨平台通用的、以数据建模和分析逻辑为核心的知识体系。我们强调的是多维分析背后的“为什么”和“如何做”，而非仅仅是特定语法“是什么”。通过结合最前沿的数据湖仓架构思想和经典、稳健的多维分析原则，本书为构建下一代企业级智能分析系统提供了蓝图和实践工具箱。学习本书，您将获得构建高性能、高可扩展性分析解决方案的坚实能力。

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这是一本让我感到无比兴奋的书，它的名字《Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step》直接指向了我一直以来渴望解决的学习痛点。作为一名在数据分析岗位上不断进取的职场人士，我深知MDX语言在多维数据分析中的核心地位，尤其是在SQL Server Analysis Services（SSAS）环境下，MDX更是必不可少的工具。然而，过去的学习过程中，我总是感觉自己像是在大海捞针，零散的知识点和晦涩的文档让我难以形成完整的认知体系。这本书的“Step by Step”承诺，给予了我巨大的信心，我相信它能够像一位经验丰富的向导，带领我一步一步地探索MDX的奥秘。我期望书中能够清晰地讲解MDX的基本语法，包括如何选择数据（SELECT）、如何限定范围（WHERE）、如何进行集合操作（SET Operators）以及如何定义计算（CALCULATE）。同时，我更期待书中能够提供丰富的、与SQL Server 2008 环境高度契合的实际案例，让我能够将理论知识与实际操作相结合，理解MDX在实际业务场景中的应用。我希望这本书能够帮助我掌握各种MDX函数，并学会如何优化查询性能，最终能够自信地构建出高效、准确的多维数据集查询，为企业的决策提供有力的数据支持。

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这本书的封面设计让我眼前一亮，一种经典而又不失现代感的风格。书名——Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step，几个关键词就足以勾起我对MDX语言学习的浓厚兴趣。我是一名在数据分析领域摸爬滚打了几年，却总感觉在多维数据分析上欠缺系统性知识的从业者。以往的学习多是零散的、碎片化的，遇到实际问题时，常常需要花费大量时间去查阅文档，甚至在搜索引擎的汪洋大海中迷失方向。SQL Server 2008 这个略显“古老”的版本，反而让我觉得更加安心，因为这意味着更稳定的技术基础和更成熟的社区支持。我曾尝试过一些在线教程，但往往由于缺乏实操指导和理论深度，学习效果不尽如人意。这本书的“Step by Step”承诺，恰恰是我所需要的，它预示着从基础概念到复杂技巧的循序渐进，让我有信心能够一步一步地攻克MDX这门语言，最终能够自如地驾驭多维数据集，为业务洞察提供强有力的支持。我尤其期待书中能够提供丰富的案例，并且这些案例能够与SQL Server 2008 的实际环境紧密结合，让我学到的知识能够迅速落地，解决实际工作中的痛点。我希望这本书能够不仅仅是理论的堆砌，更能成为我手中一把锋利的工具，让我能够更高效、更深入地挖掘数据的价值，为我的职业发展打开新的篇章。

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当我第一次看到《Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step》这本书时，我就知道这是我一直在寻找的学习资源。作为一名正在努力提升数据分析技能的从业者，MDX语言一直是我学习路上的一个重要挑战。我深知，在SQL Server的Analysis Services（SSAS）环境中，MDX是核心的查询语言，它能够帮助我们从多维数据集中提取有价值的信息。然而，零散的在线教程和官方文档往往不够系统，对于初学者来说，很容易感到迷茫。这本书的“Step by Step”的标题，无疑给我带来了巨大的信心。我非常期待这本书能够带领我从零开始，一步一步地掌握MDX的精髓。我希望书中能够详细介绍MDX的基本语法，包括如何定义集合（Sets）、如何使用各种内置函数（如Aggregate, Sum, Count, Avg等），以及如何处理层级（Hierarchies）和成员（Members）的导航。同时，我也希望书中能够包含大量实际的案例，这些案例能够基于SQL Server 2008 的环境，让我能够亲手实践，将理论知识与实际应用相结合。我希望通过这本书，能够理解MDX查询的执行逻辑，能够编写出高效、清晰的MDX语句，从而能够更好地为业务提供数据支持。

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这本书的封面设计简洁大气，书名《Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step》直接点明了核心内容，让我眼前一亮。作为一名在数据仓库领域工作多年的技术人员，MDX语言始终是我职业生涯中一个绕不开的重点。尽管我熟悉SQL，也了解OLAP的基本原理，但深入掌握MDX的查询能力，尤其是在面对复杂业务逻辑和性能优化需求时，我仍然感觉力不从心。市场上关于MDX的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么版本过时，要么缺乏实操指导。这本书的“Step by Step”定位，让我看到了希望。我期望它能够像一位耐心的老师，从MDX的基础语法、核心概念（如维度、层级、成员、度量值）开始，循序渐进地引导我进入MDX的世界。我非常希望书中能够包含大量贴近实际业务场景的案例，让我能够理解MDX如何在SQL Server 2008 的Analysis Services（SSAS）中发挥作用。我期待书中能够深入讲解如何使用MDX进行数据检索、计算、聚合以及如何处理各种复杂的数据关系。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何编写出高效、可读性强的MDX查询，并提供一些性能调优的技巧，让我能够真正地成为一名MDX高手，为数据的深度挖掘和价值体现贡献力量。

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初次翻开《Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step》，就被其扎实的内容和清晰的结构所吸引。作为一名在BI（商业智能）领域工作的技术人员，MDX语言对我来说是工作中不可或缺的一部分。尽管我能理解SQL，也能操作关系型数据库，但对于多维数据集的查询和分析，MDX的掌握程度一直是我提升的关键。市面上有很多MDX相关的资料，但要么过于陈旧，要么不够系统，要么就是对初学者不够友好。这本书的“Step by Step”定位，正是我所需要的，它预示着一本能够带领我从入门到精通的权威指南。我期望书中能够详细阐述MDX的核心概念，比如如何理解多维数据集的结构、维度（Dimensions）、层级（Hierarchies）、成员（Members）以及度量值（Measures）。我希望书中能够提供详实的语法解释和大量的代码示例，涵盖从基础的查询语句到高级的计算和聚合技巧。特别是，我希望书中能够针对SQL Server 2008 这个平台，提供贴合实际应用场景的案例，让我能够快速理解MDX在SSAS（SQL Server Analysis Services）中的应用。我渴望通过这本书，能够熟练运用MDX，能够自如地构建复杂的查询，为企业提供更深入、更精准的数据洞察。

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坦白说，当我看到《Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step》这本书时，我的第一反应是“终于来了！”。我一直在寻找一本能够系统性地讲解MDX语言的书籍，并且是针对SQL Server 2008 这个我正在使用的平台。作为一个在数据分析行业摸爬滚打多年的老兵，我深知MDX在多维数据分析中的重要性，但同时也明白它的学习曲线并不平缓。以往，我主要依靠零散的文档和一些社区论坛来解决问题，这种方式效率低下且容易陷入误区。这本书的“Step by Step”标签，恰恰是我所急需的。我期望它能够从最基础的MDX概念入手，比如如何理解多维模型、维度、层级、成员以及度量值，然后逐步深入到各种MDX函数和语句的使用。我特别希望书中能够涵盖诸如SET运算符、函数（如SUMMARIZE, AGGREGATE, CALCULATE等）以及层级导航等核心内容。更重要的是，我希望这本书能够提供大量的实操练习和真实的业务场景模拟，让我能够将学到的理论知识转化为解决实际问题的能力。我期待通过这本书，能够真正掌握MDX的精髓，能够自信地构建复杂的MDX查询，为企业的决策提供更深入、更精准的数据支持。

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这本书的书名，《Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step》，就像是一盏指路明灯，照亮了我想要深入学习MDX的道路。作为一名在数据分析领域积累了一定经验的专业人士，我深切体会到，在利用SQL Server Analysis Services（SSAS）进行多维数据分析时，MDX语言的掌握程度直接决定了工作的效率和分析的深度。然而，过去的学习过程中，我常常因为缺乏系统性的教程而感到困扰，面对复杂的查询需求时，往往只能凭借零散的经验和大量的试错来解决。这本书的“Step by Step”承诺，让我看到了一个循序渐进、系统学习的机会。我非常期待书中能够从MDX最基础的概念讲起，例如多维模型的数据组织方式、维度、层级、成员以及度量值的定义和访问。更重要的是，我希望书中能够详细讲解MDX查询的各个组成部分，包括如何构建SELECT语句、如何使用WHERE子句进行条件过滤、如何利用各种集合函数（如NON EMPTY, CROSSJOIN, UNION等）来定义查询的范围，以及如何通过CALCULATE函数来实现强大的计算逻辑。我希望这本书能够包含丰富的实际案例，并且这些案例能够紧密结合SQL Server 2008 的实际环境，让我能够学以致用，真正掌握MDX的强大功能，从而能够更有效地进行数据挖掘和商业智能分析。

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这是一本让我充满期待的书籍，从书名《Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step》来看，它精准地击中了我在多维数据分析领域的需求。作为一名初入数据仓库和BI领域的技术爱好者，MDX语言对我来说就像是一扇神秘的大门，我渴望能够推开这扇门，去探索多维数据集背后隐藏的强大分析能力。我了解到MDX是专门为OLAP（联机分析处理）设计的查询语言，它能够让我们以一种更加自然、更加接近业务逻辑的方式来访问和分析多维数据。然而，缺乏系统的学习材料，我常常感到无从下手。这本书的“Step by Step”承诺，意味着它将以一种循序渐进的方式教授MDX，这对于零基础的初学者来说至关重要。我希望书中能够详细讲解MDX的基本语法，比如如何选择成员、如何进行切片和切块（Slicing and Dicing）、如何定义度量值（Measures）以及如何处理层级（Hierarchies）等。同时，我更期待书中能够通过大量的实际案例，来演示这些概念如何在SQL Server 2008 这个环境中落地应用。我希望这本书能够帮助我理解MDX查询的执行逻辑，掌握如何编写出既准确又高效的MDX语句，从而能够独立完成对多维数据集的分析和报告。

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拿到这本《Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step》，我首先被其厚实的内容所吸引，这不仅仅是一本薄薄的入门指南，更像是一本为我量身打造的深度学习手册。作为一名长期在BI（商业智能）领域工作的技术人员，MDX（Multidimensional Expressions）语言对我来说，一直是理解和操纵多维数据集的关键。然而，尽管我接触过不少关于OLAP（联机分析处理）和数据仓库的理论知识，但在实际编写MDX查询时，常常会遇到瓶颈，尤其是在处理复杂的聚合、时间序列分析以及度量值之间的联动计算时，总感觉力不从心。这本书的书名中的“Step by Step”给我带来了莫大的希望，我期望它能够像一位经验丰富的导师，从最基础的MDX语法、函数讲起，逐步引导我深入理解多维数据集的结构、维度、层级、成员以及各种元数据的概念。我希望书中能够包含大量实用的代码示例，并且这些示例能够覆盖从简单的查询到高级的性能优化技巧。此外，我特别看重的是书中对SQL Server 2008 这个特定版本的侧重，这意味着书中介绍的MDX语法和函数将是与该版本高度兼容的，能够避免我因为版本差异而遇到的兼容性问题。我渴望通过这本书，能够掌握MDX的精髓，能够独立构建复杂且高效的MDX查询，最终提升我所在团队的数据分析能力和效率。

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这本书的封面设计给人一种专业、严谨的感觉，书名《Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step》则精准地传达了其核心内容。作为一名数据分析领域的从业者，我一直致力于提升自己处理多维数据的能力，而MDX语言无疑是其中最关键的一环。尽管我熟悉SQL，也对OLAP有一定了解，但在实际应用MDX时，我常常感到力不从心，特别是在处理复杂的聚合、时间序列分析以及多度量值之间的联动时，总会遇到瓶颈。这本书的“Step by Step”承诺，让我看到了一个系统学习MDX的希望。我期望它能够从最基础的概念开始，详细讲解MDX的语法结构、核心函数以及如何在SQL Server 2008 的Analysis Services（SSAS）环境中进行实际操作。我特别希望能看到书中包含大量的实操案例，这些案例能够覆盖从简单查询到复杂报表生成的全过程，让我能够将学到的知识迅速转化为解决实际问题的能力。此外，我希望书中能够提供一些关于MDX性能优化的技巧，帮助我编写出更高效、更具可维护性的查询。我相信，通过这本书的学习，我能够真正掌握MDX的精髓，成为一名更优秀的数据分析师。

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