具体描述
本书由数位Informix资深专家编写，是有关数据库及数据仓库设计、实现以及管理Informix Dynamic Server 2000、Informix Enterprise Decision Server最全面、最权威的指南之一。本书从构建数据库模型开始，示例了数据库设计的每一个关键步骤。通过本书，读者不仅可以学到有关实体——关系模型、星型模型的基本知识，而且可以学到如何实现和管理I
好的，这是一份关于《Ioformix 向导-数据库及数据仓库设计》的图书简介，内容详实，旨在介绍该书的核心价值与内容体系，同时严格避免提及任何与“AI生成”相关的内容。 --- 《Ioformix 向导：数据库及数据仓库设计》内容详述 图书定位与核心价值 《Ioformix 向导：数据库及数据仓库设计》旨在为读者提供一个全面、系统且实践导向的知识框架，深入剖析现代信息系统构建的基石——数据库与数据仓库的设计、实现与优化。本书不仅是技术参考手册，更是一份指导数据架构师、数据库管理员（DBA）及系统分析师实践的行动指南。面对当前数据爆炸式增长和日益复杂的业务需求，本书聚焦于如何设计出既能满足事务处理（OLTP）的实时性，又能支撑分析决策（OLAP）深度挖掘的高效能数据平台。 全书紧密围绕“Ioformix”这一理念，强调在设计过程中对数据一致性、性能效率和可扩展性的精细化控制，确保数据资产在整个生命周期中的价值最大化。 第一部分：关系型数据库设计原理与实践 本书伊始，将从最基础的关系型数据库理论出发，逐步深入到企业级应用的设计细节。 1. 数据库基础理论与范式化 详细阐述关系代数、集合论在数据库建模中的应用。重点解析一至五范式（1NF到5NF）的定义、目标及实际应用场景。特别是对BCNF（巴斯-科德范式）的深入探讨，指导读者如何在数据冗余最小化和查询效率最大化之间找到最佳平衡点。 2. 概念数据建模（Conceptual Data Modeling） 介绍实体-关系（E-R）模型、统一建模语言（UML）类图在数据库设计中的转换机制。内容涵盖实体、属性、关系、基数约束以及约束条件的定义与可视化表达，确保业务需求能准确无误地映射到逻辑模型。 3. 逻辑数据建模与物理实现 逻辑模型向特定数据库管理系统（DBMS）的映射过程是本书的重点。详细讲解如何将逻辑结构转化为SQL DDL（数据定义语言）语句，包括数据类型选择的考量、主键/外键的设定、索引策略的制定。特别关注数据完整性约束（如检查约束、默认值）的设置对业务规则的保障作用。 4. 性能优化与事务管理 事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）是高可靠系统的核心。本书深入讲解不同隔离级别对并发控制的影响，并提供如锁升级、死锁检测与预防的实战技巧。在性能方面，详细剖析查询优化器的工作原理，如何通过执行计划分析、索引优化和查询重构来提升响应速度。 第二部分：数据仓库（Data Warehouse, DW）架构与维度建模 本部分转向分析型系统的核心——数据仓库的设计艺术，这是支撑商业智能（BI）决策的关键环节。 1. 数据仓库的架构演进与选型 对比Inmon（自顶向下）和Kimball（自底向上）两种主流架构方法论的优劣，指导读者根据组织战略选择合适的DW构建范式。同时，介绍数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Data Lakehouse）等新兴架构对传统DW的影响与融合。 2. 维度建模（Dimensional Modeling）的精髓 维度建模是Kimball方法的核心，本书对其进行详尽阐述。深入讲解事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计原则，包括粒度（Granularity）的确定和数据摘要的构建。 3. 关键建模技术：星型、雪花型与事实表类型 详细对比星型模式（Star Schema）和雪花型模式（Snowflake Schema）在查询性能和存储效率上的取舍。重点解析不同事实表类型（如事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表）的应用场景，以及如何处理慢变维度（SCD Type 1, 2, 3）。 4. 数据集成：ETL/ELT流程设计 数据从源系统抽取、转换并加载到数据仓库（ETL/ELT）的过程是DW成功的关键瓶颈。本书提供了一套结构化的流程设计方法，包括数据清洗、数据标准化、增量加载策略的制定，以及如何利用数据质量管理工具确保数据准确性。 第三部分：高级主题与新兴趋势 为使读者能够应对未来数据挑战，本书涵盖了当前业界关注的前沿技术和高级设计模式。 1. NoSQL与混合持久化策略 探讨关系型数据库在应对海量非结构化或半结构化数据时的局限性，介绍NoSQL数据库（如文档型、键值对、图数据库）的适用场景。指导读者如何设计多模型（Polyglot Persistence）的混合持久化架构，实现OLTP与OLAP的协同工作。 2. 数据治理与元数据管理 数据资产的有效利用离不开严格的治理框架。本书讨论了数据血缘追踪、数据安全（加密、脱敏）以及元数据仓库在提升数据可信度和可发现性方面的重要性。 3. 云数据平台设计考量 分析在AWS Redshift、Snowflake、Google BigQuery等云原生数据仓库环境中，设计范式与本地部署环境有何不同，特别是对弹性伸缩、计算与存储分离架构的设计优化。 实践导向与读者收益 《Ioformix 向导》的每一章节都配有丰富的案例研究和设计模板，帮助读者将理论知识转化为实际的设计能力。阅读本书后，读者将能够独立完成从业务需求分析到高可用、高性能数据平台落地的全过程设计工作，有效驾驭复杂的数据生态系统。本书适合有一定数据库基础，希望系统化提升数据建模和数据仓库架构能力的专业人士阅读。 ---
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