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出版者:Apress

作者:Philo Janus

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2010-05-28

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781430219958

丛书系列:

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• database
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深入解析与前沿探索：下一代数据仓库与商业智能实践 书籍名称：数据架构转型：从 OLTP 到云原生智能分析 作者： [此处留空，或填写一位资深数据架构师的化名] 出版社： [此处留空，或填写一家专业技术出版社的名称] 页数： 约 750 页 --- 内容概述 本书并非聚焦于特定历史版本的数据库或分析服务平台，而是将视角提升至现代数据生态系统的宏观层面。它旨在为中高级数据工程师、架构师以及渴望实现真正数据驱动决策的商业智能（BI）专业人士，提供一套面向未来、跨平台、可扩展的数据架构转型蓝图。 本书的核心论点在于：在数据量呈指数级增长和技术迭代加速的今天，传统的、静态的、基于单一供应商的分析解决方案已无法满足业务的实时性和深度洞察需求。我们需要构建的是一套敏捷、弹性、能够无缝集成新兴技术（如流处理和机器学习）的分析体系。 全书共分为六大部分，由浅入深，层层递进，确保读者不仅理解“如何做”，更能掌握“为何要这样做”的战略思维。 --- 第一部分：现代数据仓库的战略重构 (Strategic Refactoring of the Modern Data Warehouse) 本部分首先确立了现代数据架构的基石。我们不再局限于本地部署的集中式数据仓库（EDW）模型。 章节重点包括： 1. 从 ETL 到 ELT 的范式转移： 深入剖析云端计算能力对数据加载流程的颠覆性影响。讨论如何利用云数据仓库（如 Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift）的弹性伸缩特性，将数据转换（T）逻辑后置，从而实现更高的并行度和更快的初始数据摄取速度。 2. 数据湖与数据仓库的融合（Lakehouse 架构解析）： 详细介绍 Lakehouse 范式的技术实现路径，重点讨论 Delta Lake、Apache Hudi 等事务性存储层技术如何为数据湖带来 ACID 属性，解决数据质量和一致性难题，使其能够直接支持复杂的 BI 和报告需求。 3. 数据治理与元数据管理的自动化： 探讨在分布式环境中，如何利用自动化的数据血缘追踪工具和集中式元数据目录（如 Apache Atlas, Collibra 的现代替代品）来维护数据可信度、合规性（如 GDPR/CCPA）以及促进数据资产发现。 第二部分：流式数据处理与实时决策引擎 (Stream Processing and Real-Time Decision Engines) 静态批处理分析已无法满足金融交易、物联网监控和个性化推荐等场景的需求。本部分专注于将“实时性”嵌入架构的DNA中。 章节重点包括： 1. 流处理框架选型与实战： 比较 Apache Kafka Streams, Apache Flink, 和 Spark Streaming（Structured Streaming）的性能指标、状态管理能力和容错机制。提供针对高吞吐量场景的优化调优指南。 2. Kappa 架构的实现细节： 阐述如何通过单一的流处理管道（而非批处理和流处理双管道的 Lambda 架构）来处理所有数据。重点演示如何使用 Flink 的时间窗口（Event Time vs. Processing Time）进行精确的聚合计算。 3. 流式数据仓库的构建： 探讨如何将处理后的实时结果直接推送到高性能的在线分析处理（OLAP）存储，实现亚秒级的仪表板响应。 第三部分：面向分析的语义层设计 (Designing the Analytical Semantic Layer) 语义层是连接原始数据和最终用户业务理解的桥梁。本部分关注如何设计一个健壮、高性能、易于维护的语义模型，以支撑复杂的跨源查询。 章节重点包括： 1. 多维模型的现代化演进： 讨论传统的星型/雪花模型在面对非结构化和半结构化数据时的局限性。介绍如何利用表格模型（Tabular Model）的概念，结合内存计算和关系优化技术，构建比传统 MOLAP 更灵活的分析结构。 2. DAX/MDX 的云替代方案与性能调优： 分析现代 BI 工具背后的计算引擎（如 VertiPaq 的原理），以及如何编写高效的指标表达式（Metric Expressions）以最小化查询延迟。重点讲解基于度量值（Measures）的性能瓶颈识别与解决策略。 3. 数据虚拟化与联邦查询： 在数据分散于多个系统（数据湖、NoSQL 数据库、SaaS 应用）的背景下，介绍如何使用数据虚拟化层（如 Starburst/Trino）来透明地整合数据源，使用户无需关心数据物理位置即可进行统一分析。 第四部分：可观测性与性能工程 (Observability and Performance Engineering) 一个高性能的数据平台需要持续的监控、调优和成本控制。 章节重点包括： 1. 查询计划的深度剖析： 教授读者如何阅读和解读现代数据库和分析引擎（无论批处理还是流处理）生成的执行计划。识别昂贵的 Join 策略、不必要的数据扫描和倾斜（Skew）问题。 2. 成本优化与资源弹性管理： 在云环境中，查询性能与成本紧密相关。本部分详细阐述如何基于工作负载的特性（交互式 vs. 报告型）自动调整计算集群的大小、选择合适的存储层级，并利用集群的自动暂停/恢复功能来控制 OpEx。 3. 数据质量的持续集成/持续交付 (CI/CD)： 将数据验证视为软件开发的一部分。介绍如何使用 dbt (data build tool) 等工具，将数据模型的部署、测试和版本控制集成到标准 DevOps 流程中。 第五部分：嵌入式分析与行动化智能 (Embedded Analytics and Actionable Intelligence) 数据分析的最终目标是驱动业务行动。本部分关注如何将分析能力直接集成到操作流程和应用中。 章节重点包括： 1. BI 即服务 (BI as a Service)： 探讨如何构建内部 API 服务层，将预先计算好的关键指标或实时查询结果封装起来，供前台应用调用，而非强迫应用直接连接底层数据库。 2. 从洞察到自动化决策： 讨论如何集成机器学习模型的预测结果（如客户流失概率、库存需求预测）到分析管道中，并将其转化为可交互的报告组件，实现“如果 A 发生，则推荐 B”的自动化路径。 3. 用户体验与数据叙事 (Data Storytelling)： 深入探讨如何设计视觉上清晰、逻辑上连贯的仪表板，确保复杂分析结果能够被非技术用户快速理解并转化为行动。 --- 适用读者对象 本书面向具备至少三年数据分析、数据工程或数据库管理经验的专业人士。特别适合那些正在经历平台迁移、寻求采用云原生技术、或需要从传统 BI 架构向实时、融合架构转变的技术领导者和核心开发团队。本书假设读者对关系代数和基础 SQL 有扎实的理解，但会从头详细介绍现代分布式系统和分析引擎的原理。

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在我刚开始接触 SQL Server 2008 Analysis Services 的时候，我感到非常迷茫，不知道从何入手。《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》这本书，就像一位经验丰富的导师，一步步地引领我走进了 SSAS 的世界。作者的讲解非常清晰，从最基础的概念，比如什么是维度、什么是度量值，到如何构建一个完整的 OLAP 立方体，每一个步骤都分解得非常细致。我尤其喜欢书中关于“数据模型设计”的部分。作者用很多生动的例子，教会我如何从业务需求出发，设计出符合实际情况的数据模型，包括如何选择合适的维度类型，如何创建层次结构，以及如何定义度量值。这些知识对于我理解 SSAS 的核心架构至关重要。而且，书中对 MDX 语言的介绍也让我受益匪浅。之前我一直对 MDX 望而却步，但通过这本书，我发现 MDX 并不是那么难以掌握。作者从最基础的查询语法讲起，逐步讲解了各种常用的函数和技巧，让我能够轻松地编写出满足各种分析需求的 MDX 查询。书中的每一个代码示例都配有详细的解释，让我能够轻松地理解其逻辑。这本书不仅教会了我 SSAS 的技术知识，更重要的是它培养了我独立解决问题的能力，让我能够自信地面对工作中遇到的各种 SSAS 相关挑战。

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我是一名刚刚踏入商业智能领域的新手，在学习 SQL Server 2008 Analysis Services 的过程中，我尝试了各种在线资源和教程，但都感觉碎片化且难以系统性地掌握。直到我发现了《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》，我的学习之旅才真正步入了正轨。这本书的结构设计非常合理，从最基础的概念开始，循序渐进地引导读者深入理解 SSAS 的核心原理。作者的语言风格通俗易懂，即使是对于一些比较抽象的概念，也能够通过生动的比喻和具体的案例来解释清楚。我特别喜欢书中对“维度建模”的详细讲解，它不仅解释了什么是维度和度量值，更重要的是教我如何从业务需求出发，设计出符合分析要求的维度模型。例如，关于“雪花模型”和“星型模型”的区别和适用场景，作者都进行了深入的剖析，并给出了相应的实践建议。此外，书中对 MDX 语言的介绍也让我耳目一新。之前我一直觉得 MDX 是一门非常难学的语言，但通过这本书，我发现它其实是可以被理解和掌握的。作者从最基础的函数开始，一步步引导我学习如何编写复杂的 MDX 查询，如何创建计算成员来满足各种复杂的业务报表需求。书中的每一个示例都配有清晰的解释和运行结果，让我能够轻松地跟着操作。这本书不仅教会了我 SSAS 的技术知识，更培养了我解决实际问题的能力，让我对未来的 BI 工作充满了信心。

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这本书的出现，简直是 SQL Server 2008 Analysis Services（SSAS）领域的及时雨。我是一名资深的数据分析师，在工作中经常会遇到需要构建复杂 OLAP 立方体、设计高效的维度和度量值、以及优化查询性能的挑战。过去，虽然也接触过 SSAS，但总感觉像是摸着石头过河，缺乏系统性的理论指导和实操经验的总结。阅读《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》的过程，就像是我的技术知识体系被打通了任督二脉。作者在开篇就为 SSAS 的核心概念做了详尽而清晰的梳理，从多维模型的基本构成元素——维度、层次、度量值，到立方体的设计原则和最佳实践，再到更高级的主题，如度量值表达式（MDX）、时间智能函数、安全性设计以及性能调优，无不涵盖其中。我尤其欣赏作者在讲解 MDX 的部分，他并没有停留在语法层面的罗列，而是深入剖析了 MDX 查询的逻辑，如何通过各种函数和运算符来灵活地操纵数据，实现复杂的分析需求。书中大量的代码示例和详实的解释，让我能够边学边练，迅速将理论知识转化为实际操作能力。而且，作者对于 SSAS 2008 版本中的新特性，例如多维数据集的性能改进、新的聚合设计器等，也做了充分的介绍和演示，这对于我这种需要升级现有 SSAS 解决方案的用户来说，无疑是宝贵的财富。总的来说，这本书为我构建和管理 SSAS 解决方案提供了坚实的基础和指引，让我能够更自信、更高效地应对日常工作中的各种挑战。

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在接触《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》之前，我对于 SSAS 的理解停留在“纸上谈兵”的阶段。这本书的出版，彻底改变了我的认知，让我从理论走向实践，并最终掌握了 SSAS 的精髓。《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》这本书，就像一本百科全书，为我全方位地展示了 SSAS 的强大功能和应用场景。作者的讲解方式非常独特，他不仅仅是罗列技术点，而是将每一个技术点都融入到实际的业务场景中，让我能够更直观地理解这些技术的作用。我尤其欣赏书中关于“度量值表达式（MDX）”的讲解。作者用非常通俗易懂的语言，详细地解释了 MDX 的语法结构和函数用法，并通过大量的实例，让我能够轻松地编写出各种复杂的 MDX 查询。例如，书中关于“时间智能”函数的讲解，就让我能够非常方便地进行同比、环比分析，这对于我的销售业绩分析非常有帮助。此外，书中还深入探讨了 SSAS 的部署、管理和维护等方面的知识，这些都是在实际工作中非常重要的环节。这本书让我对 SSAS 的理解不再局限于表面，而是能够深入到其内部机制，从而更好地运用它来解决实际业务问题。

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作为一名在数据仓库领域摸爬滚打多年的老兵，我一直对 SQL Server 2008 Analysis Services 的强大功能和广泛应用感到好奇，但同时也对其复杂性望而却步。直到我阅读了《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》，我才真正体会到 SSAS 的魅力，并掌握了驾驭它的关键。《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》这本书，可以说是一本集理论、实践、技巧于一体的 SSAS 宝典。作者在书中对 SSAS 的核心组件，如多维数据集、度量值、维度、层次结构、度量值表达式（MDX）、角色扮演维度、时间维度等，都进行了详尽的阐述。我印象最深刻的是关于“聚合”的设计和优化部分。作者深入浅出地讲解了聚合的概念、类型以及如何通过优化聚合来显著提升查询性能。他还详细介绍了聚合设计器的使用方法，以及如何根据数据访问模式来选择最优的聚合策略。这对于我处理海量数据，保证报表快速响应至关重要。此外，书中关于 MDX 语言的讲解也堪称经典。作者从基础的语法入手，逐步深入到高级的函数和技巧，例如如何编写时间智能函数来处理各种时间相关的分析场景，如何创建复杂的计算成员来模拟业务逻辑，以及如何利用命名集来提高查询效率。每一部分的讲解都配有大量的实际案例，让我能够边学边练，快速掌握 MDX 的精髓。这本书让我对 SSAS 的认识从“浅尝辄止”提升到了“融会贯通”，为我今后的 BI 项目开发打下了坚实的基础。

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我是一名市场分析师，日常工作中需要大量地从各种数据源中提取信息，进行分析，并最终形成报告。以往，我常常依赖于 Excel 和一些简单的数据库查询来完成任务，但随着数据量的增加和分析需求的复杂化，这种方式变得越来越力不从心。在接触了《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》之后，我才真正领略到了 OLAP 技术带来的效率和深度。《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》这本书，为我打开了新世界的大门。作者用非常清晰易懂的语言，系统地介绍了 SSAS 的基本概念和核心功能。从如何构建一个多维数据集，到如何设计有效的维度和度量值，再到如何使用 MDX 语言进行灵活的数据查询和分析，每一个环节都讲解得非常到位。我尤其欣赏书中关于“维度建模”的章节，它让我明白了如何将复杂的业务概念转化为结构化的数据模型，如何设计层次结构来满足不同粒度的分析需求。例如，书中关于“日期维度”的设计，就提供了一种非常实用的方法，可以轻松地进行按年、按月、按日的分析，这对于我的市场活动分析非常重要。而且，书中关于 MDX 的讲解也让我豁然开朗。通过学习 MDX，我发现我可以实现很多之前无法想象的复杂分析，比如计算同比、环比增长率，或者进行同期比较等等。这本书不仅仅是技术的介绍，更重要的是它教会了我一种新的分析思路和方法，让我能够更深入、更全面地理解数据，并从中发现有价值的洞察。

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对于任何希望在 SQL Server 2008 Analysis Services 领域达到“精通”境界的开发者而言，《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》这本书绝对是必备的。这本书的内容深度和广度都令人惊叹，涵盖了从基础概念到高级特性的方方面面。我作为一名 BI 开发者，过去在项目中经常会遇到一些棘手的 SSAS 设计和性能问题，而这本书提供的解决方案都非常有针对性。例如，书中关于“安全性设计”的章节，详细介绍了如何利用 SSAS 的角色和权限来控制用户对数据的访问，这对于保证企业数据的安全至关重要。作者还深入探讨了如何设计基于角色的安全性，以及如何通过分配权限来满足不同的业务需求。此外，书中对“性能优化”的讲解也十分到位。作者列举了多种常见的性能瓶颈，并提供了详细的调优策略，比如如何优化聚合、如何利用缓存、如何进行服务器配置等等。这些都是在实际项目中能够直接应用的宝贵经验。更让我惊喜的是，这本书还涵盖了一些 SSAS 2008 版本中的新特性，比如新的聚合设计器和性能改进等方面，这对于我了解和应用最新的 SSAS 技术非常有帮助。总而言之，这本书是我在 SSAS 领域学习和实践过程中的重要支撑，让我能够更自信、更专业地处理各种 SSAS 相关的项目。

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作为一个经常需要处理复杂数据分析任务的数据科学家，我一直在寻找一种能够高效处理海量数据并进行多维度分析的工具，而 SQL Server 2008 Analysis Services（SSAS）正好满足了我的需求。《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》这本书，为我打开了通往 SSAS 世界的大门，让我能够充分发挥其强大的分析能力。书中对 SSAS 的核心概念，如维度、度量值、立方体、度量值表达式（MDX）等，都进行了深入的解析。我特别喜欢书中关于“维度建模”的设计理念，它让我明白了如何从业务需求出发，设计出灵活且易于扩展的数据模型，从而支持各种复杂的分析场景。例如，书中关于“事实表”和“维度表”的设计原则，就为我构建高效的 OLAP 模型提供了坚实的基础。此外，书中对 MDX 语言的讲解也让我受益匪浅。作者从基础的语法入手，逐步深入到高级的函数和技巧，让我能够编写出各种复杂的 MDX 查询，从而实现各种高阶的数据分析，比如计算复杂的 KPI 指标、进行趋势预测、以及挖掘数据中的隐藏模式。这本书不仅教会了我 SSAS 的技术，更重要的是它培养了我一种数据驱动的分析思维，让我能够更有效地利用数据来驱动决策。

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对于任何希望深入理解 SQL Server 2008 Analysis Services 的开发者和数据库管理员来说，这本书绝对是一本不可或缺的参考手册。我作为一个长期从事 BI 平台搭建和维护的工程师，在接触这本书之前，对于 SSAS 的认识更多是停留在“能用”的层面，但如何“用好”并优化性能，一直是我心中的一个痛点。这本书从一个完全不同的视角切入，不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是解释“为什么这么做”，以及“这样做有什么好处”。例如，在讲解维度设计时，作者详细阐述了不同类型维度的优缺点，以及如何根据业务需求选择最合适的设计模式。对于层次结构的处理，书中有非常细致的说明，包括如何设计具有不同粒度的层次，以及如何利用预定义层次和用户定义层次来满足不同的分析场景。而关于度量值的计算，作者更是花费了大量的篇幅来讲解 MDX 语言的精髓，从基础的聚合函数到复杂的计算成员和命名集，每一个概念都配以清晰的示例，让我能够逐步理解并掌握。更让我惊喜的是，书中还涉及了 SSAS 的部署、配置和故障排除方面的内容，这些都是在实际工作中经常会遇到的问题，有了这本书作为指导，我可以少走很多弯路。尤其是在性能调优的部分，作者列举了多种常见的性能瓶颈，并提供了切实可行的解决方案，比如如何优化聚合、如何利用索引、如何进行服务器配置等，这些都是实战经验的结晶，对于提升 SSAS 系统的响应速度和用户体验有着至关重要的作用。

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作为一名多年的 SQL Server DBA，我一直关注着微软 BI 技术的发展，而 SQL Server 2008 Analysis Services（SSAS）无疑是其中的佼佼者。虽然我之前也接触过 SSAS，但总感觉其在理论深度和实战应用方面缺乏一本系统性的指导书籍。《Pro SQL Server 2008 Analysis Services》的出现，正好弥补了这一空白。这本书的作者在 SSAS 领域拥有丰富的实践经验，他将这些宝贵的经验毫无保留地倾注在了这本书中。从 SSAS 的基础架构到高级主题，这本书都进行了深入的探讨。我特别喜欢书中关于“性能调优”的部分，这是 DBA 最为关心的话题之一。作者列举了各种常见的性能瓶颈，并提供了详实而有效的解决方案，例如如何设计优化的聚合、如何进行维度和度量值的缓存、如何配置服务器参数等。这些建议都是经过实践检验的，能够帮助我们快速提升 SSAS 系统的响应速度和稳定性。此外，书中对于 MDX 语言的讲解也令人印象深刻。作者不仅仅停留在语法层面，而是深入剖析了 MDX 查询的执行过程，以及如何利用各种函数和技巧来编写高效的 MDX 语句。这对于我理解和排查 SSAS 查询问题非常有帮助。总而言之，这本书为我深入理解和掌握 SSAS 提供了坚实的基础，让我能够更有信心去设计、部署和维护更大、更复杂的 SSAS 解决方案。

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