具体描述
本书全面阐述了Oracle8独特
跨越数据海洋：现代企业级数据建模与绩效优化实战 本书聚焦于当前企业信息架构中最核心的挑战——如何将海量的、异构的数据转化为可指导业务决策的洞察力。我们不谈论特定数据库产品的历史版本迭代，而是深入探讨数据仓库和商业智能（BI）领域中那些跨越技术周期的、永恒的设计哲学与前沿实践。 目标读者： 资深数据架构师、数据建模专家、BI解决方案负责人、寻求构建高性能分析平台的IT经理，以及对高级数据治理和数据质量管理有深入兴趣的专业人士。 --- 第一部分：下一代数据仓库的设计范式与架构演进 1. 从“存储”到“洞察”：数据仓库的战略定位重塑 本部分彻底超越了传统的数据仓库侧重于报表生成的局限性。我们探讨在云计算、微服务和实时流处理日益普及的背景下，数据仓库（无论物理实现形态如何）如何从一个被动的“数据存储库”转变为企业级的“决策赋能中枢”。 云原生架构下的数据湖、数据湖仓（Lakehouse）与数据网格（Data Mesh）的对比分析： 深入剖析每种架构的优劣势、适用场景，以及如何在混合云环境中实现高效的数据流动和治理。这不是简单的概念罗列，而是基于大型企业实际部署案例的权衡分析。 Lambda、Kappa 与实时流式架构的融合： 如何在同一套体系中优雅地处理历史批处理数据（Cold Path）和实时事件流数据（Hot Path），实现“即时洞察”的架构设计原则。 数据治理的“左移”策略： 探讨如何在数据采集中、在源系统阶段就植入质量和安全控制，减轻后置ETL/ELT过程中的负担，确保数据资产的可靠性。 2. 高级数据建模技术深度解析：超越Kimball与Inmon的混合实践 本书的核心价值之一在于对数据建模技术的深度挖掘，强调在应对复杂业务场景时，如何灵活组合并超越单一的规范化或维度化模型。 维度建模的精细化调优： 详细讲解处理缓慢变化维度（SCD）Type 4、Type 6 的复杂场景，以及如何设计“桥接表”和“事实快照”来支持多粒度分析和时间序列比较。 数据立方体（Data Cube）的性能优化： 深入剖析预聚合（Materialized Views）的智能设计，讨论计算资源受限时如何进行“有损压缩”的聚合策略，以及如何利用空间索引和列式存储特性来提升查询性能。 图模型与关系模型的协同应用： 针对复杂的业务关系（如供应链、客户关系网络），探讨如何将图数据库的优势融入到传统数据仓库中，实现高效的关联查询和路径分析。 --- 第二部分：构建高性能与高弹性的数据处理流水线 3. 现代ELT/ETL流程的工程化：可靠性、可观测性与自动化 本部分关注数据管道（Data Pipeline）的健壮性与可维护性，这是任何成功数据平台的基础。 面向批处理和流处理的统一编排工具选择与最佳实践： 评估当前主流的编排框架（如Airflow、Prefect、Dagster等）在依赖管理、重试机制和并行度控制方面的差异，并提供实战建议。 数据质量的自动化测试框架（Data Observability）： 如何建立数据“契约”（Data Contracts），利用统计模型（如基于Z-score或机器学习的异常检测）实时监控数据漂移和业务逻辑错误，实现“零干预”的质量保障。 幂等性、事务性和数据回溯机制： 设计能够应对系统故障和数据错误，支持快速“时间旅行”（Time Travel）查询和精确数据修正的管道机制。 4. 性能工程与查询优化：驯服复杂分析负载 在数据量爆炸性增长的今天，如何确保分析查询在毫秒级响应，是架构师面临的首要挑战。 列式存储与索引策略的深度定制： 不仅限于理解列式存储的基本原理，更侧重于数据压缩算法（如字典编码、位图索引）的选择，以及如何根据查询模式动态调整存储布局。 查询优化器的黑盒解读与干预： 分析查询执行计划（Execution Plan），识别“数据倾斜”（Data Skew）和不必要的全表扫描。教授如何通过重写SQL、调整统计信息或使用特定引擎提示来引导优化器走向最优路径。 工作负载管理（WLM）与资源隔离： 如何在共享分析集群中，为不同的用户群组（如高优先级管理层、日常报表生成、数据科学家实验）设置合理的资源配额、优先级和并发限制，确保关键业务不受影响。 --- 第三部分：赋能业务与数据资产的货币化 5. 报告层与自助分析层的架构设计：从数据到用户体验 数据仓库的最终价值体现在用户能够快速、准确地使用数据。 语义层（Semantic Layer）的设计艺术： 探讨如何构建一个抽象的、业务友好的数据视图（例如使用dbt Metrics或LookML等工具），隐藏底层的复杂模型结构，确保全企业“单一事实来源”（Single Source of Truth）。 实时仪表板（Real-Time Dashboards）的技术选型： 评估使用高性能OLAP引擎（如ClickHouse, Druid）与传统数仓集成，实现秒级延迟的交互式可视化。 数据访问与安全： 实施基于角色的行级安全（RLS）和列级脱敏策略，确保敏感数据在分析环境中得到合规保护，同时不牺牲查询性能。 6. 数据分析师的效率提升：数据平台即服务（DPaaS） 本书倡导将数据平台视为一种内部服务，提升数据团队的交付速度。 版本控制与数据转换的工程化（DataOps）： 将数据转换逻辑（dbt/SQL脚本）纳入CI/CD流程，实现自动化测试、部署和回滚。 元数据管理与数据目录的构建： 如何自动化采集、清洗和关联技术元数据、业务元数据和操作元数据，构建一个可信赖的“数据地图”，让用户能快速发现和理解所需数据。 数据成本的量化与优化： 教授如何追踪和归因计算资源和存储资源的消耗，将成本意识融入到模型设计和查询编写中，实现可持续的平台运营。 --- 本书拒绝空洞的理论，专注于提供可立即应用于复杂企业环境中的设计蓝图、风险规避技巧以及性能调优的实用手册。它将指导您构建一个面向未来、弹性伸缩、并能真正驱动商业价值的现代数据平台。
作者简介
目录信息
目 录
贺辞
序
译者序
引言
前言
第1章 数据仓库概论
1.1特别糟糕的一天
1.2当前报表构架的问题所在
1.3目标：决策支持
1.4一个数据自动出纳机
1.5什么是数据仓库？
1.5.1面向主题
1.5.2完整性
1.5.3非易失性
1.5.4居于不同时间
1.6决策支持不同于事务处理
1.7数据仓库：一个肮脏的小秘密
1.8投资回报
1.9关于本书
第2章 需要考虑的问题
2.1不要轻信我们――应该客观点
2.2文章和书籍只包含观点，而不包含事实
2.3从商业需求开始――而不是技术
2.4哪些数据进入数据仓库？
2.5数据集市还是数据仓库？
2.6大笨钟与小迭代――开发阶段
2.7参照完整性（RI）永存
2.8查询工具――多多益善
2.9数据仓库的不同之处――开发者的观点
2.10数据仓库的不同之处――用户的观点
2.11授权用户
2.12Oracle数据仓库为什么独占鳌头
2.12.1全面解决方案
2.12.2OLAP和通用服务器
2.12.3一个仓储/多种解决方案
2.12.4现存的关系
2.13投资回报
第3章 组建开发团队
3.1数据仓库开发团队角色清单
3.2数据仓库工程所需要的角色
3.2.1数据仓库工程导演
3.2.2数据仓库工程经理
3.2.3数据准备专家/商务分析专家
3.2.4数据仓库工程师
3.2.5数据库管理员
3.2.6系统管理员
3.2.7数据迁移专家
3.2.8数据转换/整饰专家
3.2.9数据集市开发负责人
3.2.10质量保证/测试专家
3.2.11基础结构专家
3.2.12权威用户 （旧有系统专家）
3.2.13培训者
3.2.14技术书记员
3.2.15公共关系人员
3.2.16企业中的盟友
3.2.17桌面帮助功能设计人员
3.2.18工具专家
3.2.19经销商关系人
3.2.20Web大师
3.3顾问
第4章 数据仓库工程管理
4.1什么是工程管理？
4.2什么是一个工程
4.3工程范围说明书
4.4工作细目结构
4.5工程估算
4.6工程管理总结
第5章 数据仓库设计
5.1设计――下一逻辑步骤
5.2深入与用户交流
5.3数据仓库数据库与操作型数据库
5.4“规范的”操作型设计
5.4.1第一范式
5.4.2第二范式
5.4.3第三范式
5.5维数据仓库设计
5.6星型模式
5.6.1事实表
5.6.2维表
5.7粒度
5.8数据仓库设计方法与指南
5.8.1工程分析与计划
5.8.2高层设计
5.8.3中层设计
5.8.4低层设计
弟6章 数据集市
6.1数据集市
6.1.1独立数据集市
6.1.2维数据库
6.1.3影响设计的维
6.1.4下钻需求对设计的影响
6.2查询数据集市
6.2.1查询条件的类型
6.2.2聚集
6.3数据仓库与数据集市
6.4参照完整性
6.4.1主键
6.4.2外键
6.5最好的数据集市工具软件
6.6数据集市还是数据仓库？
第7章 物理数据仓库
7.1超大型数据库
7.1.1时机窗
7.1.2精心管理和填充超大型数据库
7.2民族语言支持（NLS）
7.2.1客户端民族语言支持
7.2.2服务器端民族语言支持
7.2.3初始化参数文件
7.3并行性
7.3.1大规模并行处理和对称式多处理
7.3.2并行查询
7.3.3并行化与数据仓库
7.3.4并行度
7.3.5在实例级设置并行查询
7.4 为基于代价的优化器收集统计信息
7.4.1SQL的Analyze命令
7.4.2粗估与计算的比较
7.4.3如何分析对象
7.4.4何时分析对象
7.4.5在何处查看统计数据
7.4.6过时的统计数据
7.4.7统计数据收集的一致性
7.5分割表空间
7.5.1系统支持的表空间
7.5.2应用表空间
7.5.3为用户指定表空间
7.6从理论到实践
7.6.1系统的逆规范化
7.6.2星型模式的实现
7.7双向模式存取方法
7.7.1双向模式的属主
7.7.2存取模式
7.7.3激活和挂起一个模式
7.7.4双向模式存取方法的威力
7.8物理实现核查清单
第8章 将数据移入数据仓库
8.1数据库对象
8.2SQL*Loader
8.2.1SQL*Loader的特征
8.2.2激活SQL*Loader
8.2.3SQL*Loader的输入和输出
8.2.4控制文件
8.2.5并行和直接装载
8.2.6抑制产生重演日志和恢复信息
8.3导入和导出
8.3.1操作方式
8.3.2操作方法
8.3.3导出
8.3.4导出程序的参数
8.3.5关于导出分区表的一点说明
8.3.6导出样例1
8.3.7导出样例2
8.3.8导出样例3
8.3.9导入
8.3.10导人程序的参数
8.3.11关于将数据导人分区的一点说明
8.3.12导人样例1
8.3.13导人样例2
8.3.14导人样例3
8.4使用Oracle企业管理器装载数据
8.5oracle数据集市套件
8.6基于引擎的工具
8.6.1ELT工具特性
8.6.2功能性测试
8.6.3数据量测试
8.7代码生成工具
8.7.1ETI*EXTRACT
8.7.2PrismSolutions公司的数据仓库软件
8.8Oracle透明网关
8.9在数据转换中运用网关技术
第9章 分区
9.1什么是分区选项
9.1.1分区表与未分区表的区别
9.1.2创建分区对象
9.1.3选择分区键
9.1.4行放置
9.2传统的分区
9.2.1分割
9.2.2分块
第10章 索引数据仓库
10.1索引哪些列
10.1.1考虑列的可选度
10.1.2考虑谓词中涉及的列
10.1.3数据仓库的独特性
10.2单列索引和复合索引
10.3Oracle8索引方法
10.3.1B树索引
10.3.2位图索引
10.4分区表索引
10.5索引组织化表
10.5.1定义索引组织化表
10.5.2索引组织化表的优点
10.5.3何处使用索引组织化表
10.6优化直方图
10.7主键索引
10.8优化索引创建过程
10.8.1建立索引时，抑制产生恢复信息
10.8.2快速索引重建
10.9索引的创建和维护指南
10.9.1装载数据，然后建立索引
10.9.2为索引的创建分配大的排序空间
10.9.3临时工作空间
10.9.4共享池和索引建立
10.9.5每个表中的索引数目
10.9.6明确地设置存储参数
10.9.7事务项参数
第11章 备份与恢复数据仓库
11.1备份
11.1.1提供保护机制防止错误
11.1.2数据备份能提供什么
11.1.3影响备份策略的因素
11.1.4最佳备份时机
11.1.5何时进行备份
11.1.6映像备份
11.1.7无人值守的24*7备份
11.1.8备份技术的发展趋势
11.2恢复
11.2.1恢复的种类
11.2.2用映像备份进行恢复
第12章 数据仓库安全
12.1安全策略
12.1.1工作站安全
12.1.2窥探
12.2安全
12.2.1查看数据仓库数据
12.2.2如何在数据仓库中进行权限管理
12.2.3在何处实现安全
12.3基于工具的安全
12.3.1表的访问
12.3.2商业域的访问
12.4Oracle8的口令安全
12.4.1帐号锁定
12.4.2口令生存期与口令到期
12.5数据库用户管理
12.6Oracle企业管理器与安全
12.6.1Users
12.6.2Roles
12.6.3Profiles
12.6.4OEM的威力
第13章 冗余独立磁盘阵列
13.1RAI D的产生与发展
13.1.1革新阶段
13.1.2 仿制阶段
13.1.3成熟阶段
13.1.4 巩固阶段
13.1.5商品化阶段
13.2为什么使用RAID
13.3RAID1――磁盘镜像
13.4RAID2――不可兼容
13.5RAID3――有奇偶校验位的数据分割
13.6RAID4――有奇偶校验位的数据分块
13.7RAID5――独立的磁盘访问、无
奇偶校验的磁盘瓶颈
13.8RAID――未来的选择，为什么每
一个数据仓库都需要它
第14章 用户对数据的获取
14.1查询工具的特性
14.1.1易于使用
14.1.2性能
14.1.3多数据源
14.1.4集中式管理
14.1.5数据安全性
14.1.6与Web的融合
14.1.7集成化分析
14.2使用SQL*Plus生成报表
14.3OracleDiscoverer
14.3.1OracleDiscoverer管理器
14.3.2Discoverer终端用户工具
14.4CognosImprom ptu
14.4.1定义到数据库的连接
14.4.2创建目录
14.4.3添加表
14.4.4定义所要求的连接
14.4.5创建文件夹结构
14.4.6增加参数配置文件
14.5从终端用户的角度看Impromptu
14.6总结
第15章 关系型OLAP与聚集导航器
15.1OLAP： 仅仅是四个单词吗？
15.1.1多维性
15.1.2钻取
15.1.3旋转或切片与切块
15.1.4多视图模式
15.1.5OLAP小结
15.2ROLAP与MOLAP
15.2.1多维数据库
15.2.2关系型数据库
15.2.3回到特洛伊：ROLAP与M0LAP
15.2.4ROLAP与MOLAP的和平共处
15.3为提高ROLAP的性能而对数据建模
15.4三种ROLAP
15.5结论
第16章 联机分析处理
16.1什么是MOLAP、ROLAP和DOLAP
16.2MOLAP还是ROLAP？
16.3我们为什么需要OLAP？
16.4OLAP工具
16.4.1OLAP工具的评估
16.4.2使用CognosTransformer建立OLAP模型
16.4.3Cognos的PoWerplay
16.5Oracle与OLAP的市场
第17章 OracleExpress方案
17.1为什么要用Express
17.2Express的优势
17.2.1Express适合数据仓库
17.2.2完全开放的连接
17.2.3标准的操作环境
17.2.4一步到位的方案
17.2.5与数据仓库的集成
17.3OracleEXpress服务器
17.3.1概述
17.3.2通信基础设施
17.4Express数据模型
17.4.1维
17.4.2变量
17.4.3公式
17.4.4关系
17.5使用OracleExpress服务器完成数据操作
17.6 Orac leExpress管理器
17.6.1创建数据库
17.6.2与现存数据库相关的操作
17.7Express DBA简介
17.7.1数据库
17.7.2 导人/导出
17.8Orac leExpress 对象
17.9Express对象之旅
17.10Oracle财政分析器
17.10.1与OracleGL的集成
17.10.2关键特性及功能
17.11Oracle销售分析程序
17.12关系型访问管理器
17.13OracleWeb代理
17.14Express Web应用程序的工作情况
第18章 数据挖掘
18.1什么是数据挖掘？
18.1.1发现
18.1.2关系
18.1.3模式
18.2数据挖掘带来的收益
18.2.1欺诈检测
18.2.2投资回报
18.2.3电子化方案的可伸缩性
18.3数据挖掘辅助决策
18.4数据挖掘技术
18.4.1神经网络
18.4.2关联发现
18.4.3分类
18.4.4分簇
18.4.5顺序发现
18.5数据挖掘方案核查表
18.5.1对Oracle数据库的直接访问
18.5.2可视化分析的能力
18.5.3吸收大量数据的能力
18.5.4对数据质量的敏感性
18.6数据挖掘的前景
第19章 数据仓库与万维网
19.1什么是Internet
19.2什么是WorldWideWeb
19.3Internet的飞速发展
19.4什么是Intranet
19.4.1Intranet的演化
19.4.2走近Intranet
19.4.3Intranet与安全
19.4.4Intranet的优势
19.4.5Intranet的劣势
19.4.6Intranet小结
第20章 数据仓库的协调
20.1共享池
20.1.1三个共享池参数
20.1.2确定这些参数的值
20.2有关协调的各种特性
20.2.1只读表空间
20.2.2临时表空间
20.2.3并行感知优化器
20.2.4读优先机制
20.2.5导出程序的直接路径存取选项
20.2.6Hash连接的处理
20.3主管程序
20.3.1生成参数配置文件
20.3.2指派参数配置文件
20.3.3改变参数配置文件并重新设置用户
20.4初始化参数文件
20.4.1参数项类型
20.4.2重要参数的描述
20.5使用不同的初始化参数文件启动Oracle
20.6OEM实例管理程序
· · · · · · (收起)
贺辞
序
译者序
引言
前言
第1章 数据仓库概论
1.1特别糟糕的一天
1.2当前报表构架的问题所在
1.3目标：决策支持
1.4一个数据自动出纳机
1.5什么是数据仓库？
1.5.1面向主题
1.5.2完整性
1.5.3非易失性
1.5.4居于不同时间
1.6决策支持不同于事务处理
1.7数据仓库：一个肮脏的小秘密
1.8投资回报
1.9关于本书
第2章 需要考虑的问题
2.1不要轻信我们――应该客观点
2.2文章和书籍只包含观点，而不包含事实
2.3从商业需求开始――而不是技术
2.4哪些数据进入数据仓库？
2.5数据集市还是数据仓库？
2.6大笨钟与小迭代――开发阶段
2.7参照完整性（RI）永存
2.8查询工具――多多益善
2.9数据仓库的不同之处――开发者的观点
2.10数据仓库的不同之处――用户的观点
2.11授权用户
2.12Oracle数据仓库为什么独占鳌头
2.12.1全面解决方案
2.12.2OLAP和通用服务器
2.12.3一个仓储/多种解决方案
2.12.4现存的关系
2.13投资回报
第3章 组建开发团队
3.1数据仓库开发团队角色清单
3.2数据仓库工程所需要的角色
3.2.1数据仓库工程导演
3.2.2数据仓库工程经理
3.2.3数据准备专家/商务分析专家
3.2.4数据仓库工程师
3.2.5数据库管理员
3.2.6系统管理员
3.2.7数据迁移专家
3.2.8数据转换/整饰专家
3.2.9数据集市开发负责人
3.2.10质量保证/测试专家
3.2.11基础结构专家
3.2.12权威用户 （旧有系统专家）
3.2.13培训者
3.2.14技术书记员
3.2.15公共关系人员
3.2.16企业中的盟友
3.2.17桌面帮助功能设计人员
3.2.18工具专家
3.2.19经销商关系人
3.2.20Web大师
3.3顾问
第4章 数据仓库工程管理
4.1什么是工程管理？
4.2什么是一个工程
4.3工程范围说明书
4.4工作细目结构
4.5工程估算
4.6工程管理总结
第5章 数据仓库设计
5.1设计――下一逻辑步骤
5.2深入与用户交流
5.3数据仓库数据库与操作型数据库
5.4“规范的”操作型设计
5.4.1第一范式
5.4.2第二范式
5.4.3第三范式
5.5维数据仓库设计
5.6星型模式
5.6.1事实表
5.6.2维表
5.7粒度
5.8数据仓库设计方法与指南
5.8.1工程分析与计划
5.8.2高层设计
5.8.3中层设计
5.8.4低层设计
弟6章 数据集市
6.1数据集市
6.1.1独立数据集市
6.1.2维数据库
6.1.3影响设计的维
6.1.4下钻需求对设计的影响
6.2查询数据集市
6.2.1查询条件的类型
6.2.2聚集
6.3数据仓库与数据集市
6.4参照完整性
6.4.1主键
6.4.2外键
6.5最好的数据集市工具软件
6.6数据集市还是数据仓库？
第7章 物理数据仓库
7.1超大型数据库
7.1.1时机窗
7.1.2精心管理和填充超大型数据库
7.2民族语言支持（NLS）
7.2.1客户端民族语言支持
7.2.2服务器端民族语言支持
7.2.3初始化参数文件
7.3并行性
7.3.1大规模并行处理和对称式多处理
7.3.2并行查询
7.3.3并行化与数据仓库
7.3.4并行度
7.3.5在实例级设置并行查询
7.4 为基于代价的优化器收集统计信息
7.4.1SQL的Analyze命令
7.4.2粗估与计算的比较
7.4.3如何分析对象
7.4.4何时分析对象
7.4.5在何处查看统计数据
7.4.6过时的统计数据
7.4.7统计数据收集的一致性
7.5分割表空间
7.5.1系统支持的表空间
7.5.2应用表空间
7.5.3为用户指定表空间
7.6从理论到实践
7.6.1系统的逆规范化
7.6.2星型模式的实现
7.7双向模式存取方法
7.7.1双向模式的属主
7.7.2存取模式
7.7.3激活和挂起一个模式
7.7.4双向模式存取方法的威力
7.8物理实现核查清单
第8章 将数据移入数据仓库
8.1数据库对象
8.2SQL*Loader
8.2.1SQL*Loader的特征
8.2.2激活SQL*Loader
8.2.3SQL*Loader的输入和输出
8.2.4控制文件
8.2.5并行和直接装载
8.2.6抑制产生重演日志和恢复信息
8.3导入和导出
8.3.1操作方式
8.3.2操作方法
8.3.3导出
8.3.4导出程序的参数
8.3.5关于导出分区表的一点说明
8.3.6导出样例1
8.3.7导出样例2
8.3.8导出样例3
8.3.9导入
8.3.10导人程序的参数
8.3.11关于将数据导人分区的一点说明
8.3.12导人样例1
8.3.13导人样例2
8.3.14导人样例3
8.4使用Oracle企业管理器装载数据
8.5oracle数据集市套件
8.6基于引擎的工具
8.6.1ELT工具特性
8.6.2功能性测试
8.6.3数据量测试
8.7代码生成工具
8.7.1ETI*EXTRACT
8.7.2PrismSolutions公司的数据仓库软件
8.8Oracle透明网关
8.9在数据转换中运用网关技术
第9章 分区
9.1什么是分区选项
9.1.1分区表与未分区表的区别
9.1.2创建分区对象
9.1.3选择分区键
9.1.4行放置
9.2传统的分区
9.2.1分割
9.2.2分块
第10章 索引数据仓库
10.1索引哪些列
10.1.1考虑列的可选度
10.1.2考虑谓词中涉及的列
10.1.3数据仓库的独特性
10.2单列索引和复合索引
10.3Oracle8索引方法
10.3.1B树索引
10.3.2位图索引
10.4分区表索引
10.5索引组织化表
10.5.1定义索引组织化表
10.5.2索引组织化表的优点
10.5.3何处使用索引组织化表
10.6优化直方图
10.7主键索引
10.8优化索引创建过程
10.8.1建立索引时，抑制产生恢复信息
10.8.2快速索引重建
10.9索引的创建和维护指南
10.9.1装载数据，然后建立索引
10.9.2为索引的创建分配大的排序空间
10.9.3临时工作空间
10.9.4共享池和索引建立
10.9.5每个表中的索引数目
10.9.6明确地设置存储参数
10.9.7事务项参数
第11章 备份与恢复数据仓库
11.1备份
11.1.1提供保护机制防止错误
11.1.2数据备份能提供什么
11.1.3影响备份策略的因素
11.1.4最佳备份时机
11.1.5何时进行备份
11.1.6映像备份
11.1.7无人值守的24*7备份
11.1.8备份技术的发展趋势
11.2恢复
11.2.1恢复的种类
11.2.2用映像备份进行恢复
第12章 数据仓库安全
12.1安全策略
12.1.1工作站安全
12.1.2窥探
12.2安全
12.2.1查看数据仓库数据
12.2.2如何在数据仓库中进行权限管理
12.2.3在何处实现安全
12.3基于工具的安全
12.3.1表的访问
12.3.2商业域的访问
12.4Oracle8的口令安全
12.4.1帐号锁定
12.4.2口令生存期与口令到期
12.5数据库用户管理
12.6Oracle企业管理器与安全
12.6.1Users
12.6.2Roles
12.6.3Profiles
12.6.4OEM的威力
第13章 冗余独立磁盘阵列
13.1RAI D的产生与发展
13.1.1革新阶段
13.1.2 仿制阶段
13.1.3成熟阶段
13.1.4 巩固阶段
13.1.5商品化阶段
13.2为什么使用RAID
13.3RAID1――磁盘镜像
13.4RAID2――不可兼容
13.5RAID3――有奇偶校验位的数据分割
13.6RAID4――有奇偶校验位的数据分块
13.7RAID5――独立的磁盘访问、无
奇偶校验的磁盘瓶颈
13.8RAID――未来的选择，为什么每
一个数据仓库都需要它
第14章 用户对数据的获取
14.1查询工具的特性
14.1.1易于使用
14.1.2性能
14.1.3多数据源
14.1.4集中式管理
14.1.5数据安全性
14.1.6与Web的融合
14.1.7集成化分析
14.2使用SQL*Plus生成报表
14.3OracleDiscoverer
14.3.1OracleDiscoverer管理器
14.3.2Discoverer终端用户工具
14.4CognosImprom ptu
14.4.1定义到数据库的连接
14.4.2创建目录
14.4.3添加表
14.4.4定义所要求的连接
14.4.5创建文件夹结构
14.4.6增加参数配置文件
14.5从终端用户的角度看Impromptu
14.6总结
第15章 关系型OLAP与聚集导航器
15.1OLAP： 仅仅是四个单词吗？
15.1.1多维性
15.1.2钻取
15.1.3旋转或切片与切块
15.1.4多视图模式
15.1.5OLAP小结
15.2ROLAP与MOLAP
15.2.1多维数据库
15.2.2关系型数据库
15.2.3回到特洛伊：ROLAP与M0LAP
15.2.4ROLAP与MOLAP的和平共处
15.3为提高ROLAP的性能而对数据建模
15.4三种ROLAP
15.5结论
第16章 联机分析处理
16.1什么是MOLAP、ROLAP和DOLAP
16.2MOLAP还是ROLAP？
16.3我们为什么需要OLAP？
16.4OLAP工具
16.4.1OLAP工具的评估
16.4.2使用CognosTransformer建立OLAP模型
16.4.3Cognos的PoWerplay
16.5Oracle与OLAP的市场
第17章 OracleExpress方案
17.1为什么要用Express
17.2Express的优势
17.2.1Express适合数据仓库
17.2.2完全开放的连接
17.2.3标准的操作环境
17.2.4一步到位的方案
17.2.5与数据仓库的集成
17.3OracleEXpress服务器
17.3.1概述
17.3.2通信基础设施
17.4Express数据模型
17.4.1维
17.4.2变量
17.4.3公式
17.4.4关系
17.5使用OracleExpress服务器完成数据操作
17.6 Orac leExpress管理器
17.6.1创建数据库
17.6.2与现存数据库相关的操作
17.7Express DBA简介
17.7.1数据库
17.7.2 导人/导出
17.8Orac leExpress 对象
17.9Express对象之旅
17.10Oracle财政分析器
17.10.1与OracleGL的集成
17.10.2关键特性及功能
17.11Oracle销售分析程序
17.12关系型访问管理器
17.13OracleWeb代理
17.14Express Web应用程序的工作情况
第18章 数据挖掘
18.1什么是数据挖掘？
18.1.1发现
18.1.2关系
18.1.3模式
18.2数据挖掘带来的收益
18.2.1欺诈检测
18.2.2投资回报
18.2.3电子化方案的可伸缩性
18.3数据挖掘辅助决策
18.4数据挖掘技术
18.4.1神经网络
18.4.2关联发现
18.4.3分类
18.4.4分簇
18.4.5顺序发现
18.5数据挖掘方案核查表
18.5.1对Oracle数据库的直接访问
18.5.2可视化分析的能力
18.5.3吸收大量数据的能力
18.5.4对数据质量的敏感性
18.6数据挖掘的前景
第19章 数据仓库与万维网
19.1什么是Internet
19.2什么是WorldWideWeb
19.3Internet的飞速发展
19.4什么是Intranet
19.4.1Intranet的演化
19.4.2走近Intranet
19.4.3Intranet与安全
19.4.4Intranet的优势
19.4.5Intranet的劣势
19.4.6Intranet小结
第20章 数据仓库的协调
20.1共享池
20.1.1三个共享池参数
20.1.2确定这些参数的值
20.2有关协调的各种特性
20.2.1只读表空间
20.2.2临时表空间
20.2.3并行感知优化器
20.2.4读优先机制
20.2.5导出程序的直接路径存取选项
20.2.6Hash连接的处理
20.3主管程序
20.3.1生成参数配置文件
20.3.2指派参数配置文件
20.3.3改变参数配置文件并重新设置用户
20.4初始化参数文件
20.4.1参数项类型
20.4.2重要参数的描述
20.5使用不同的初始化参数文件启动Oracle
20.6OEM实例管理程序
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读后感
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坦白讲，这本书的深度和广度超出了我对一本技术手册的预期。它不仅仅聚焦于Oracle 8版本的特定功能（虽然它对该版本特性覆盖很全），更重要的是，它将数据仓库的“为什么做”和“怎么做”完美结合。例如，书中关于数据ETL（抽取、转换、加载）流程的论述，没有像市面上其他书籍那样仅仅堆砌SQL代码或存储过程的语法。它深入探讨了数据清洗的哲学，比如如何优雅地处理缺失值和异常值，以及在保证数据一致性的前提下，如何设计出高性能的增量加载机制。特别是关于使用Oracle的内置工具进行数据迁移和质量检查的部分，提供的脚本示例和调试技巧，对于我们日常维护数TB级仓库时遇到的性能陷阱，提供了立竿见影的解决方案。我尤其欣赏作者在描述复杂业务规则映射时所展现出的严谨性，那不是简单的代码复现，而是对业务流程的深刻洞察力在技术层面的完美落地。
评分这本书的排版和结构设计也值得称赞，它体现了一种高度的专业性和对读者学习路径的尊重。各个章节的逻辑衔接非常自然，从基础概念的建立，到具体的技术实现，再到性能调优和后期的维护管理，形成了一个完整的闭环。特别是在性能优化部分，作者对Oracle的执行计划分析和索引选择的建议，非常具体且具有可操作性。我记得有一段描述如何利用位图索引来加速稀疏数据的查询，那个实例让我对Oracle的内部机制有了更深层次的理解。此外，书中对数据治理和安全性的探讨，也展现了作者的前瞻性，虽然是基于较早期的数据库版本，但其安全模型设计原则至今仍有极强的参考价值。它不是那种一味追求新潮特性的书籍，而是专注于构建一个稳定、可靠、经得起时间考验的数据平台的“内功心法”。
评分这本关于Oracle 8数据仓库的权威指南，简直是数据库从业者进阶路上的里程碑。我当初抱着试试看的心态入手，没想到它在数据建模的精妙之处讲解得如此透彻。书中对于事实表和维度表的构建逻辑，尤其是如何处理缓慢变化维度（SCD）的各种复杂场景，简直是教科书级别的示范。它没有停留在理论层面，而是用大量的、贴近实际生产环境的案例，手把手教你如何将混乱的业务数据梳理成高效、易于分析的星型或雪花模型。我记得有一次我们团队在设计一个复杂的供应链分析模型时遇到了瓶颈，传统的ER图分析法束手无策，翻阅此书关于多层次维度设计的章节后，茅塞顿开。作者对于OLAP立方体的预聚合策略的分析，更是细致入微，清晰地指出了在Oracle 8环境下，如何通过物化视图和索引优化来实现亚秒级的查询响应。如果你正准备从一个普通的数据库管理员转型为专业的数据仓库架构师，这本书提供的不仅仅是技术细节，更是一种系统性的、面向业务价值的思维框架，那种对数据生命周期管理的深刻理解，绝对是其他零散资料无法比拟的。
评分对于那些对数据分析和商业智能（BI）有浓厚兴趣，但又苦于缺乏扎实后端基础的读者来说，这本书就像一座坚实的桥梁。虽然核心技术基于Oracle 8，但它所阐述的数据仓库设计范式——Kimball和Inmon的理论对比、数据粒度的选择、关键绩效指标（KPI）如何融入模型设计——这些都是跨平台、跨版本的普适智慧。我个人最喜欢其中关于“度量与上下文”的章节，它清晰地解释了为什么简单的SUM()函数在数据仓库中常常会产生误导性的结果，以及如何通过正确地定义层次结构和计算逻辑，确保报表结果的准确性。读完这本书，我不再仅仅是一个执行SQL查询的“打工人”，我开始能从CEO的视角去思考数据应该如何组织才能真正驱动决策。那种从“实现功能”到“创造价值”的思维跃迁，是这本书带给我最大的意外收获，远超了我对一本数据库参考书的初始期望。
评分这本书的价值在于它提供的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样做是最好的”。对于我们这些长期在关系型数据库环境里摸爬滚打的人来说，理解数据仓库与联机事务处理（OLTP）系统的本质区别至关重要。本书对后者在高并发、低延迟要求下与前者在复杂分析、高吞吐量要求下的架构差异进行了深刻的剖析。阅读过程中，我频繁地停下来，对照我们当前系统中的一些设计缺陷进行反思。例如，书中对冗余数据存储在维度表中以提高查询效率的“辩护”，彻底改变了我过去对“去规范化是原罪”的刻板印象。它教会我们，在数据仓库的世界里，效率和分析的便捷性往往需要高于严格的范式化要求。这本书就像一位经验丰富的导师，耐心地纠正你的旧有思维定势，引导你进入一个更加务实、更具战略眼光的数据建模新境界。
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