国外计算机科学经典教材：数据仓库设计：现代原理与方法

图书标准信息

• 作者 [意]戈尔法雪利 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2010-08
• 版次 1
• ISBN 9787302230748
• 定价 49.80元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 393页
• 字数 600千字

【内容简介】

《数据仓库设计：现代原理与方法》内容详实，图文并茂，介绍最前沿的数据仓库设计技术，指导您构建安全可靠的决策支持基础结构。它阐述了遵循成熟可靠的软件工程原理的实用设计方法，讨论如何得心应手地构建富有表达力的概念模式、将概念模式转换为关系模式以及设计最新ETL过程，还讲述如何集成异构数据源、实现星型和雪花模式、管理动态和不规则层次结构以及如何通过实体化和拆分视图来优化性能。

【目录】

第1章数据仓库简介
1.1决策支持系统
1.2数据仓库
1.3数据仓库的体系结构
1.3.1单层体系结构
1.3.2两层体系结构
1.3.3三层体系结构
1.3.4另一种体系结构类别

1.4数据准备和ETL
1.4.1提取
1.4.2清洗
1.4.3转换
1.4.4加载

1.5多维模型
1.5.1限制
1.5.2聚合

1.6元数据
1.7访问数据仓库
1.7.1报表
1.7.20LAP
1.7.3仪表板
1.8ROLAP、MOLAP和HOLAP

1.9其他问题
1.9.1质量
1.9.2安全
1.9.3进化

第2章数据仓库系统的生命周期
2.1风险因素
2.2自上而下与自下而上
2.2.1商业维度生命周期
2.2.2快递数据仓库方法

2.3数据集市设计阶段
2.3.1数据源的分析和协调
2.3.2需求分析
2.3.3概念设计
2.3.4工作负荷细化和概念模式的验证
2.3.5逻辑设计
2.3.6物理设计
2.3.7数据准备设计

2.4系统方法架构
2.4.1场景1：数据驱动的方法
2.4.2场景2：需求驱动的方法
2.4.3场景3：混合方法
2.5测试数据集市

第3章数据源的分析与协调
3.1检查和规范化模式
3.2集成问题
3.2.1不同视角
3.2.2等效建模构造
3.2.3不兼容的规范
3.2.4共有概念
3.2.5相互关联的概念

3.3集成阶段
3.3.1预集成
3.3.2比较模式
3.3.3对齐模式
3.3.4合并和重构模式
3.4定义映射

第4章用户需求分析
4.1采访
4.2基于词汇表的需求分析
4.2.1事实
4.2.2预备性工作负荷

4.3面向目标的需求分析
4.3.1Tropos简介
4.3.2组织建模
4.3.3决策建模
4.4其他要求

第5章概念建模
5.1维度事实模型：基本概念
5.2高级建模
5.2.1描述性属性
5.2.2跨维度属性
5.2.3聚合
5.2.4共享层次结构
5.2.5多弧线
5.2.6可N选弧线
5.2.7不完整层次结构
5.2.8递归层次结构
5.2.9可加性

5.3事件和聚合
5.3.1聚合可加性度量
5.3.2聚合不可加度量
5.3.3使用聚合和跨维度属性聚合
5.3.4使用可选弧线或者多弧线聚合
5.3.5空事实模式聚合
5.3.6使用维度间的函数依赖进行聚合
5.3.7沿着不完整或者递归层次结构聚合

5.4时间
5.4.1事务模式与快照模式
5.4.2迟更新
5.4.3动态层次结构
5.5重叠事实模式

5.6正式化维度事实模式
5.6.1元模型
5.6.2内涵特性
5.6.3外延特性

第6章概念设计
6.1基于实体-关系模式的设计
6.1.1定义事实
6.1.2构建属性树
6.1.3修剪和移植属性树
6.1.4一对一关系
6.1.5定义维度
6.1.6时间维度
6.1.7定义度量
6.1.8生成事实模式

6.2基于关系模式的设计
6.2.1定义事实
6.2.2构建属性树
6.2.3其他阶段

6.3基于XML模式的设计
6.3.1建立XML关联模型
6.3.2预备阶段
6.3.3选择事实并构建属性树

6.4混合方法设计
6.4.1映射需求
6.4.2构建事实模式
6.4.3细化
6.5需求驱动的方法设计

第7章工作负荷和数据卷
7.1工作负荷
7.1.1维度表达式和对事实模式的查询
7.1.2横向钻取查询
7.1.3复合查询
7.1.4嵌套GPSJ查询
7.1.5验证概念模式中的工作负荷
7.1.6工作负荷和用户
7.2数据卷

第8章逻辑建模
8.1MOLAP和HOLAP系统
8.2ROLAP系统
8.2.1星型模式
8.2.2雪花模式
8.3视图

8.4时间场景
8.4.1动态层次结构：类型1
8.4.2动态层次结构：类型2
8.4.3动态层次结构：类型3
8.4.4动态层次结构：完整数据记录
8.4.5删除元组

第9章逻辑设计
9.1事实模式到星型模式
9.1.1描述性属性
9.1.2跨维度属性
9.1.3共享层次结构
9.1.4多弧线
9.1.5可选选弧线
9.1.6不完整层次结构
9.1.7递归层次结构
9.1.8退化维度
9.1.9可加性问题
9.1.10使用雪花模式

9.2视图实体化
9.2.1使用视图来回答查询
9.2.2问题公式化
9.2.3实体化算法

9.3视图碎片化
9.3.1垂直视图碎片化
9.3.2水平视图碎片化

第10章数据准备设计
10.1填充协调数据库
10.1.1提取数据
10.1.2转换数据
10.1.3加载数据

10.2清洗数据
10.2.1基于字典的技术
10.2.2近似合并
10.2.3即席技术

10.3填充维度表
10.3.1确定要加载的数据
10.3.2替换键
10.4填充事实表
10.5填充实体化视图

第11章数据仓库的索引
11.1B+树索引
11.2位图索引
11.2.1位图索引与B+树
11.2.2高级位图索引
11.3投影索引
11.4联接和星型索引
11.5空间索引

11.6联接算法
11.6.1嵌套循环
11.6.2排序一合并
11.6.3哈希联接

第12章物理设计
12.1优化器
12.1.1基于规则的优化器
12.1.2基于开销的优化器
12.1.3直方图

12.2选择索引
12.2.1索引维度表
12.2.2索引事实表

12.3其他物理设计元素
12.3.1将数据库划分为表空间
12.3.2分配数据文件
12.3.3磁盘块大小

第13章数据仓库项目文档
13.1数据仓库层
13.1.1数据仓库模式
13.1.2部署模式

13.2数据集市层
13.2.1总线矩阵和重叠矩阵
13.2.2操作模式
13.2.3数据准备模式
13.2.4域术语表
13.2.5工作负荷和用户
13.2.6逻辑模式和物理模式
13.2.7测试文档

13.3事实层
13.3.1事实模式
13.3.2属性和度量术语表
13.4系统方法指导原则

第14章案例研究
14.1应用领域
14.2计划TranSport数据仓库
14.3销售数据集市
14.3.1数据源分析和协调
14.3.2用户需求分析
14.3.3概念设计
14.3.4逻辑设计
14.3.5数据准备设计
14.3.6物理设计
14.4营销数据集市

第15章超越数据仓库范畴的商业智能
15.1商业智能简介
15.2数据挖掘
15.2.1关联规则
15.2.2群集化
15.2.3分类器和决策树
15.2.4时间序列

15.3假设分析
15.3.1归纳技术
15.3.2演绎技术
15.3.3系统方法注意事项
15.4商业绩效管理
术语表
参考文献