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出版者:lynda.com, Inc.

作者:Mark Swift

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-06-01

价格:USD 49.95

装帧:CD-ROM

isbn号码:9781930727861

丛书系列:

图书标签:

• Access 2003
• 数据库
• Microsoft Access
• 办公软件
• 教程
• 入门
• Essential Training
• 数据管理
• 软件培训
• Access

图书名称：深入剖析现代数据管理与应用：基于SQL Server与Power BI的商业智能实践 （一本聚焦于21世纪数据处理核心技术的深度指南） --- 内容简介 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动商业决策和技术创新的核心资产。本书并非回顾历史工具，而是以一种面向未来的视角，全面、深入地剖析了当前企业级数据管理与分析领域最主流、最强大的技术栈——Microsoft SQL Server与Power BI的集成应用。我们致力于为读者提供一套完整的、从数据存储、处理、建模到可视化呈现的实战知识体系，确保读者能够驾驭海量数据，将其转化为可执行的商业洞察。 本书的结构设计旨在构建一个逻辑严谨的学习路径，分为四个核心部分，层层递进，最终实现高级商业智能（BI）解决方案的构建能力。 第一部分：企业级数据存储与查询基础——SQL Server核心精要 本部分将读者引入现代关系型数据库管理系统的核心——SQL Server的强大世界。我们将摒弃基础的CRUD操作介绍，直接聚焦于性能优化、数据完整性与高级查询技术。 1. SQL Server架构与性能调优入门： 深入探讨SQL Server的内存管理、缓冲池工作原理，以及事务日志在数据恢复和并发控制中的关键作用。内容涵盖实例级别和数据库级别的配置最佳实践，确保系统在高负载下保持稳定和响应迅速。 2. T-SQL的精深运用： 我们将超越基本的`SELECT`语句。重点讲解窗口函数（Window Functions）在复杂报表计算、排名和移动平均计算中的应用，详述公用表表达式（CTE）的递归与非递归用法，以及如何利用基于集合的思维优化复杂的业务逻辑，取代低效的游标操作。同时，深入探讨存储过程、触发器与函数的编写规范与安全考量。 3. 数据模型设计与规范化进阶： 不仅仅是第三范式（3NF）。本章将重点讨论反范式化（Denormalization）在数据仓库环境中的必要性，介绍星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的设计原则，以及如何在OLTP系统和OLAP系统之间进行权衡。 4. 高可用性与灾难恢复策略： 对于企业级应用，数据永不宕机是基本要求。本书详细解析Always On 可用性组（Availability Groups）的同步与异步模式，配置故障转移策略，并提供一套标准的备份与恢复演练流程，确保业务连续性。 第二部分：现代数据仓库与ETL/ELT流程构建 本部分转向数据的集成与转换环节，这是将原始数据转化为可用商业洞察的关键桥梁。我们将聚焦于现代数据管道的设计理念。 1. 数据仓库设计原则（Kimball方法论）： 详细阐述事实表（Fact Tables）与维度表（Dimension Tables）的精确定义，特别是慢变维度（SCD）类型2的实现细节及其对历史追踪的影响。 2. SQL Server集成服务（SSIS）的高级实践： 本章不会罗列所有组件，而是专注于构建健壮的ETL流程。内容包括：使用数据流转换（Data Flow Transformations）实现复杂的数据清洗和查找操作，错误处理机制的设计，以及如何利用SSIS目录管理部署与自动化执行。 3. 现代化ELT趋势与数据湖集成： 讨论在云原生环境中，如何利用SQL Server的特性与外部存储（如Azure Data Lake Storage）结合，实现Extract-Load-Transform (ELT) 范式的应用，以及利用SQL Server的外部表访问特性读取非结构化或半结构化数据。 第三部分：Power BI数据建模与DAX语言的深度挖掘 这是本书的核心价值所在，专注于如何利用Power BI Desktop进行专业级别的数据建模和高级计算，这是区分普通报表与战略分析工具的关键。 1. Power BI数据获取与清洗（Power Query/M语言）： 深入M语言的函数结构，掌握如何编写自定义函数、处理复杂的JSON/XML数据结构，以及如何利用高级编辑器进行性能敏感的查询折叠（Query Folding）。 2. 关系模型与数据透视： 详细讲解Power BI中的数据模型视图，如何管理表间关系（单向与双向），以及在模型设计阶段如何避免不必要的循环引用和性能陷阱。 3. DAX（Data Analysis Expressions）语言精通： 本章是全书的亮点。我们不只是教授基础度量值。重点剖析CALCULATE函数的上下文转换机制（行上下文与筛选上下文），这是理解所有高级DAX计算的基础。深入讲解： 时间智能函数（Time Intelligence）的正确应用，如Year-over-Year增长率、滚动平均。 ALL, ALLEXCEPT, ALLSELECTED等筛选器修改函数的精确使用场景。 迭代函数（Iterators，如SUMX, AVERAGEX）在复杂聚合计算中的作用。 4. 高级度量值与计算表： 介绍如何利用计算表（Calculated Tables）来预先计算维度层次结构或用于特定分析场景的汇总数据，以优化报表性能。 第四部分：可视化设计、报表发布与性能优化 最后的阶段将理论转化为实践，确保最终交付的分析报告既美观又高效。 1. 叙事性数据可视化设计： 遵循认知科学原则，讲解如何选择最适合业务场景的可视化类型（例如，何时使用瀑布图而非柱形图），强调布局、色彩运用和信息密度控制，确保报告能够清晰地讲述数据背后的故事。 2. Power BI服务（Online）的生命周期管理： 涵盖工作区管理、权限设置、数据网关（Gateway）的配置与维护。重点介绍增量刷新（Incremental Refresh）的设置，以高效处理日益增长的数据集。 3. 报表性能诊断与优化： 介绍如何使用Performance Analyzer工具来定位报表中加载缓慢的视觉对象。针对DAX计算和数据模型进行优化，确保报表在Power BI服务上能快速响应用户交互，实现真正的商业价值交付。 目标读者： 本书面向希望从基础数据处理跃升至企业级数据分析架构师和高级BI开发人员的专业人士。它适合有一定数据库基础，希望系统掌握现代微软数据平台技术栈（SQL Server/Power BI）并致力于构建高性能、高可用性商业智能解决方案的技术人员、数据分析师和IT决策者。本书的深度与广度，将使读者能够自信地应对任何复杂的商业数据挑战。

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