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出版者:Microsoft Pr

作者:Train, Olap (EDT)/ Jacobson, Reed

出品人:

页数:379

译者:

出版时间:

价格:39.99

装帧:Pap

isbn号码:9780735609044

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server 2000
• Analysis Services
• BI
• 数据仓库
• OLAP
• 数据分析
• ETL
• 多维数据模型
• Reporting Services
• 数据挖掘
• 商业智能

数据库原理与实践：从基础理论到高级应用 本书旨在为数据库领域的学习者和从业者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的知识体系。 它摒弃了对特定商业软件的过分依赖，专注于阐述数据库系统的核心原理、设计方法论以及现代数据管理中的关键技术趋势。全书结构严谨，内容涵盖了从数据模型构建到复杂查询优化，再到数据仓库和大数据环境下的数据管理策略。 第一部分：数据管理基础与理论基石 本部分致力于为读者打下坚实的理论基础。我们首先探讨了信息时代的挑战与数据管理的需求演进，明确了数据库系统在现代企业信息化中的战略地位。 第1章：数据的本质与数据库系统的演进 本章深入分析了“数据”的定义、分类及其在不同业务场景中的价值体现。随后，追溯了数据管理技术的发展历程，从早期的网状、层次模型，到关系模型的诞生与成熟，以及面向对象和对象关系模型的探索。重点阐述了关系代数和元组微积分作为关系模型理论基础的数学严谨性，为后续的查询设计和优化奠定理论依据。 第2章：实体-关系（E-R）模型与概念设计 概念数据模型是构建任何成功数据库系统的第一步。本章详细讲解了E-R模型的构成要素：实体、属性、关系及其约束（如基数约束和参与约束）。我们不仅教授如何识别和抽象现实世界中的业务实体，更侧重于处理复杂的设计问题，如递归关系、多值属性的规范化处理，以及层次结构（ISA关系）的表达。本章提供了大量的案例分析，指导读者如何将模糊的业务需求转化为清晰、无二义性的E-R图。 第3章：关系模型与规范化理论 关系模型是当前主流数据库系统的核心。本章系统介绍了关系模型的形式化表示，包括域、关系、模式和实例的概念。核心内容集中于数据冗余和异常的分析，详细阐述了数据库规范化的各个范式： 第一范式（1NF）：原子性原则的强调。 第二范式（2NF）：解决部分函数依赖问题。 第三范式（3NF）：消除传递依赖。 巴斯-科德范式（BCNF）：比3NF更严格的依赖消除标准，讨论了BCNF的局限性及在实际应用中的权衡。 更高范式（4NF、5NF）：针对多值依赖和连接依赖的理论探讨。 第二部分：数据库的实现与操作 本部分关注数据库如何在物理层面实现存储、高效访问和数据一致性维护。 第4章：SQL：结构化查询语言的精通 本书将SQL视为一种声明式编程语言，而非简单的CRUD操作工具。本章全面覆盖了SQL的标准特性，包括数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）和数据控制语言（DCL）。重点在于： 高级查询技巧：窗口函数（Window Functions）的深度应用，用于复杂的排名、移动平均和百分位计算。 集合操作与嵌套查询：掌握使用 `WITH` 子句（公用表表达式，CTE）进行复杂逻辑的分解与重用。 视图与存储过程：讲解过程化SQL（Procedural SQL）的基本结构、控制流（IF-THEN-ELSE, LOOP, WHILE）及其在封装业务逻辑中的作用。 第5章：事务管理与并发控制 事务是数据库稳定性的核心保障。本章详细阐述了ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）的内涵与实现机制。 并发控制协议：深入分析锁机制（共享锁、排他锁）、两阶段锁定协议（2PL）及其改进版本。 隔离性级别：详述SQL标准定义的四种隔离级别（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable），并通过实例展示了脏读、不可重复读和幻读的现象及其对系统性能的影响。 恢复机制：介绍基于日志的恢复技术，包括延迟更新（Deferred Update）和即时更新（Immediate Update）策略，以及检查点（Checkpoint）机制在系统故障恢复中的作用。 第6章：查询处理与优化 本章是性能调优的关键。我们从系统内部视角审视SQL查询的执行过程： 查询分解与重写：讲解如何将用户输入的SQL转换为规范化的内部表示，并应用等价变换规则（如谓词下推、选择/投影下推）来简化查询树。 查询执行计划：剖析关系代数操作符的物理执行策略，如嵌套循环连接（Nested-Loop Join）、哈希连接（Hash Join）和排序合并连接（Sort-Merge Join）的选择依据。 存取路径选择：深入讨论索引结构（B+树、位图索引）对扫描效率的影响，以及成本估算模型在选择最优执行计划中的作用。 第三部分：高级数据管理与现代趋势 本部分拓宽视野，探讨了面向决策支持和大规模数据环境下的先进技术。 第7章：数据仓库（Data Warehousing）与OLAP 区别于OLTP系统，数据仓库侧重于分析。本章详细介绍数据仓库的设计方法论： 维度建模：重点讲解星型（Star Schema）和雪花型（Snowflake Schema）模型的构建，以及事实表与维度表的精确定义。 OLAP操作：深入剖析OLAP（在线分析处理）的三种基本操作：钻取（Drill-Down）、上卷（Roll-Up）和切片/切块（Slice and Dice）。 MOLAP、ROLAP与HOLAP：比较不同OLAP实现架构的优劣势及其适用场景。 第8章：面向非结构化与半结构化数据 随着互联网数据的爆炸式增长，传统关系模型面临挑战。本章探讨了处理复杂数据的策略： NoSQL运动：概述键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库的理论基础和适用场景。 JSON与XML数据类型：介绍现代关系数据库如何原生支持和查询这些半结构化数据格式，及其在数据集成中的作用。 第9章：数据安全、完整性与数据治理 本书的最后一部分聚焦于保障数据资产的长期价值。本章涵盖了强制性访问控制（MAC）和自主访问控制（DAC）的基本原理。同时，讨论了数据质量管理（DQM）的流程，以及如何通过主数据管理（MDM）确保核心业务数据在整个组织内的一致性和准确性。 本书特点： 原理驱动：所有技术讨论均建立在坚实的理论模型之上，确保知识的普适性和持久性。 独立于产品：内容聚焦于数据库系统的通用架构和算法，不局限于任何特定的商业或开源平台。 强调设计思维：大量篇幅用于指导如何从需求分析到物理实现的完整、规范的设计流程。 本书适合高等院校计算机科学、信息管理专业的学生，以及希望系统性提升数据库设计、开发和管理能力的IT专业人士阅读。

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《Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services》这本书给我带来的，是一种“化繁为简”的震撼。Analysis Services本身是一个非常庞大且复杂的系统，涉及到的概念众多，初学者很容易被海量的信息淹没，感到无从下手。然而，这本书却以一种非常清晰且有条理的方式，将这些复杂的功能模块一一拆解，并用通俗易懂的语言进行解释。作者并没有一味地追求技术上的高深，而是将重点放在了让读者能够理解和掌握核心概念上。我尤其喜欢书中对“度量值”的讲解，它不仅仅是简单地介绍聚合函数，而是深入探讨了如何根据不同的业务场景，设计出有意义的度量值，例如，如何计算“销售额增长率”、“市场份额”等。这些实际的业务应用，让我看到了Analysis Services在商业智能领域的巨大潜力。书中对“维度”的讲解也让我印象深刻，作者通过对不同维度类型和层级设计的详细说明，让我明白了如何构建出易于导航和分析的维度结构。当我尝试按照书中的方法去构建自己的第一个OLAP立方体时，我发现那些曾经让我感到困惑的概念，都变得清晰起来，我能够自信地去进行各种配置和操作。这本书就像一个精密的地图，指引着我在Analysis Services这座复杂的迷宫中，找到通往目标的最短路径。

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这本书《Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services》给我最深刻的印象是它对“理解”的强调，而不仅仅是“模仿”。很多技术书籍会让你机械地照搬代码和步骤，但这本书却在讲解每一个操作的背后，都深入剖析了其“为什么”以及“在什么场景下”应该这样做。比如，在讲解建立维度的时候，作者并没有仅仅告诉你如何创建层级，而是详细解释了为什么需要层级，它在数据分析中扮演的角色，以及不同层级设计可能带来的性能和查询体验上的差异。这种对底层逻辑的阐释，让我能够跳出“按部就班”的模式，而是能够根据实际业务需求，灵活地设计出最优的维度结构。同样，在讲解度量值的创建时，作者也花了大量篇幅来讨论不同聚合函数的选择，以及如何创建复杂计算度量值，这些都让我明白了，度量值的意义远不止于简单的求和或计数，它是一个能够直接反映业务关键指标的工具。书中关于安全性的讲解也让我受益匪浅，很多时候，我们在开发过程中容易忽视安全性问题，而这本书则将角色和权限管理放在了一个非常重要的位置，并且提供了非常实用的配置指南，让我能够构建出安全可靠的Analysis Services解决方案。这本书就像一位循循善诱的老师，它不仅传授给你知识，更重要的是，它教会你如何去思考，如何去构建一个真正有价值的数据分析系统。

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读完《Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services》这本书，我最大的感触就是它提供了一个非常全面的视角来理解数据分析的全过程。它不仅仅局限于 SSAS 的技术细节，而是将 SSAS 置于整个商业智能解决方案的框架中进行讲解。从数据源的选择、数据仓库的设计理念，到 SSAS 的具体实现，再到最终的数据可视化和报表生成，这本书都给予了相应的关注。我特别欣赏书中关于“维度建模”的讲解，它不仅仅是理论上的介绍，而是通过大量的业务场景分析，引导读者思考如何从业务需求出发，设计出能够支撑多维度分析的维度模型。这种“从业务到技术”的设计思路，让我能够更好地理解 SSAS 的核心价值。此外，书中对 MDX 查询语言的介绍也让我印象深刻，它不仅仅是语法上的罗列，而是通过大量的实例，展示了 MDX 在进行复杂分析、创建计算成员、实现灵活报表等方面的强大能力。当我尝试用 MDX 去提取和分析我自己的数据时，书中提供的详尽解释和变体示例，给了我莫大的帮助，让我能够快速掌握 MDX 的精髓。这本书就像一座桥梁，连接了数据分析的理论与实践，让我能够更全面、更深入地理解数据分析的价值和实现途径。

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《Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services》这本书给我的最大启示是，理解“用户”的需求是构建一个成功的商业智能系统的关键。书中不仅仅关注了 SSAS 的技术实现，更深入地探讨了如何根据用户的不同需求，设计出不同层级的分析模型和报表。我尤其喜欢书中关于“用户角色”和“安全性”的讲解，它让我意识到，在构建 SSAS 系统时，必须考虑不同用户群体的访问权限和数据可见性，以确保数据的安全性和合规性。作者通过详细的示例，演示了如何创建不同的安全角色，并为这些角色分配相应的访问权限，这让我能够更好地理解如何构建一个既安全又易于使用的 SSAS 系统。此外，书中对“层级”和“导航”的讲解也让我受益匪浅。通过合理设计维度层级，用户可以方便地从宏观到微观地浏览数据，进行深入分析。书中提供的各种设计思路和技巧，都让我能够更好地为最终用户打造一个直观、易用的分析体验。这本书让我明白，技术是工具，而最终的目标是服务于业务和用户，通过 SSAS 真正赋能业务决策。

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《Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services》这本书带给我最直观的感受就是它对“性能优化”的关注。很多技术书籍往往只关注功能的实现，而忽略了实际应用中的性能问题。这本书却在多个章节都穿插了关于性能优化的讨论，比如在讲解维度设计时，作者就详细阐述了如何通过合理设计层级、避免冗余属性等方式来提升查询性能；在讲解立方体设计时，也强调了如何根据业务需求选择合适的分区策略和聚合方案。这些细节上的关注，让我明白了一个优秀的Analysis Services解决方案，不仅要能满足业务需求，更要能够提供快速响应的用户体验。我尤其喜欢书中关于“聚合”的讲解，它让我深刻理解了聚合在提升查询性能方面的重要作用，并且提供了多种创建聚合的方式和选择依据，让我能够根据实际情况，找到最优的聚合策略。此外，书中在讲解MDX查询时，也经常会提及一些优化查询性能的技巧，比如如何避免不必要的计算，如何利用现有集合等。这些关于性能的深入探讨，让我觉得这本书不仅仅是一个操作指南，更是一本能够帮助我构建高性能、可扩展的Analysis Services解决方案的宝典。

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我不得不说，《Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services》这本书的架构设计简直是一流的。它不像某些书籍那样零散地介绍各种功能点，而是将Analysis Services的核心组件——数据源视图、维度、度量值、立方体、以及MDX查询——有机地串联起来，形成了一个完整而流畅的学习路径。从最基础的数据源连接开始，逐步深入到维度建模，再到立方体的构建，最后到数据的查询和分析，每一个章节都承接上一章的内容，让读者能够在一个清晰的脉络中理解整个Analysis Services的工作流程。我尤其喜欢书中关于维度设计的部分，作者通过对业务场景的深入分析，引导读者思考如何从业务需求出发，设计出符合分析目标的维度，而不是仅仅关注技术上的实现。这种“业务驱动技术”的理念，对于任何一个希望将技术应用到实际业务中的人来说，都是极其宝贵的。此外，书中对MDX语言的讲解也处理得非常到位，它并不是简单地罗列语法，而是通过大量的示例，展示了MDX在处理复杂查询、进行交叉分析、创建计算成员等方面的强大能力。当我第一次尝试用MDX从我构建的立方体中提取复杂数据时，这本书提供的示例和解释，给了我莫大的帮助，让我能够快速掌握MDX的精髓。这本书真的让我觉得，学习SSAS不是一件枯燥的事情，而是一个充满探索和发现的过程。

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读完《Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services》后，我最大的感受就是它真的能让你从“知道”到“做到”。我之前看过的很多关于数据分析的书籍，虽然理论讲得头头是道，但一旦自己动手去实践，就发现无从下手。这本书就完全不同，它非常注重实践操作。书中对每个核心概念的讲解，都紧跟着详细的操作步骤和截图，让你完全可以跟着书本一步一步地复现作者的例子。我特别欣赏书中对于创建数据源视图的讲解，很多时候，数据源的连接和整理是整个项目中最容易出错也最耗时的一步，而这本书对此进行了非常细致的阐述，包括如何处理不同数据源的兼容性问题，如何进行数据清洗和转换，这些细节对于初学者来说至关重要。还有关于建立关系和计算列的部分，作者通过具体的业务场景，清晰地展示了如何构建出符合业务需求的表关系，以及如何利用计算列来丰富数据维度，从而提升分析的维度和深度。当我尝试按照书中的方法去构建自己的第一个OLAP立方体时，我发现即使遇到了一些小问题，书中提供的排查思路和解决方案也往往能够帮我快速定位问题所在。这本书的语言风格也十分朴实，没有太多华而不实的辞藻，就是一种非常务实的工程师式的表达，告诉你“怎么做”，而不是“为什么这么做”。这种风格让我觉得很舒服，也更容易理解和吸收。可以说，这本书为我打开了Analysis Services的大门，让我不再畏惧这个强大的工具，而是能够自信地去运用它解决实际问题。我真的觉得，如果你想真正掌握SSAS，这本书是绕不开的。

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在我看来，《Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services》这本书最成功的地方在于它能够有效地连接理论与实践。我之前接触过一些关于数据分析的理论书籍，它们往往将概念讲得非常透彻，但一旦涉及到实际操作，就显得苍白无力。这本书则完全不同，它在讲解每一个技术概念的同时，都紧密结合了实际的操作步骤和示例。例如，在讲解如何创建和管理维度的时候，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了详细的向导式操作步骤，包括如何选择数据源、如何定义层级、如何配置属性等，并且通过实际的截图，让你能够清晰地看到每一步的执行结果。这种“边学边练”的学习方式，大大降低了学习门槛，让我能够快速地将学到的知识应用到实践中。我特别欣赏书中对MDX查询语言的讲解，它并非简单地罗列语法，而是通过大量的实例，展示了MDX在进行复杂数据查询、交叉分析、创建计算成员等方面的强大能力。当我第一次尝试编写复杂的MDX查询时，书中提供的详细解释和变体示例，给了我极大的启发，让我能够快速掌握MDX的精髓。总而言之，这本书是一本将理论知识转化为实际技能的优秀教材，它让学习SSAS不再是纸上谈兵，而是真正能够上手操作。

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初次翻开这本《Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services》，我的心情是既充满期待又有些许忐忑。期待的是，我一直对数据分析和商业智能领域抱有浓厚的兴趣，而Microsoft SQL Server Analysis Services（SSAS）无疑是这个领域中一颗璀璨的明珠，掌握它意味着能够洞察数据背后的商业价值。忐忑的是，虽然我接触过一些数据库基础知识，但SSAS的复杂性和深度始终让我觉得望而却步，担心这本书会像许多技术书籍一样，晦涩难懂，充斥着枯燥的术语和晦明的理论。然而，当我深入阅读下去，这种担忧逐渐被一种惊喜和豁然开朗所取代。作者并没有采用那种高屋建瓴、直接抛出复杂概念的写作方式，而是循序渐进，从最基础的概念入手，如同一个经验丰富的向导，带领我在Analysis Services的世界里进行一次又一次的探索。书中的案例分析更是让我眼前一亮，那些曾经让我头疼不已的数据分析场景，在作者的笔下变得清晰明了，每一个步骤都充满了逻辑性，并且能够感受到作者在实际工作中的丰富经验。我尤其喜欢书中关于维度建模部分的讲解，它不仅仅是理论的堆砌，更是将抽象的概念具象化，让我能够真正理解什么是事实表、维度表，以及它们之间是如何协同工作的，为后续的OLAP立方体构建打下了坚实的基础。此外，书中对MDX查询语言的介绍也显得尤为精彩，它并非简单地罗列语法，而是通过大量生动形象的例子，让我体会到MDX的强大之处，如何通过灵活的查询来提取我所需的数据，并进行多维度的分析。每一次阅读，都仿佛打开了一扇新的大门，让我看到了数据分析的无限可能，也让我对SSAS的应用前景充满了信心。这本书就像一本武功秘籍，让我逐步掌握了驾驭复杂数据洪流的技巧，并且，最重要的是，它并没有让我感到疲惫，反而激发了我继续深入学习的热情。

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读完《Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services》这本书，我最大的收获就是它极大地提升了我理解和应用数据仓库概念的能力。在接触这本书之前，我虽然听说过数据仓库和OLAP，但总觉得它们离我的日常工作很远，概念也比较模糊。这本书通过对Analysis Services的深入讲解，巧妙地将抽象的数据仓库概念具象化了。它让我明白，Analysis Services不仅仅是一个工具，更是实现数据仓库和OLAP理念的强大平台。书中关于维度建模的讲解，让我深刻理解了什么是星型模型和雪花模型，以及它们在实际应用中的优缺点。通过书中详细的图示和案例，我能够清晰地看到事实表和维度表是如何组织数据的，以及它们如何支撑起多维度的分析。当我尝试按照书中的指导去设计自己的第一个维度模型时，我发现自己不再是凭空想象，而是能够有理有据地去构建，并且能够理解我的设计对后续的分析会有怎样的影响。此外，书中关于如何从业务需求出发，定义和创建度量值的讲解，也让我明白了，度量值不仅仅是数据，更是业务的关键绩效指标（KPIs），它们是衡量业务成功与否的重要依据。这本书让我真正理解了数据仓库和OLAP的价值，也让我看到了如何利用Analysis Services去构建强大而灵活的数据分析系统。

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