Star Schema The Complete Reference pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Osborne Media

作者:Christopher Adamson

出品人:

页数:510

译者:

出版时间:2010-7-7

价格:USD 59.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780071744324

丛书系列:

图书标签:

数据仓库
数据分析
计算机科学
数据存储设计
BI
数据仓库
Star Schema
数据建模
维度建模
商业智能
数据库设计
Ralph Kimball
数据分析
ETL
数据仓库架构

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具体描述

This is the definitive guide to dimensional design for your data warehouse. Learn the best practices of dimensional design. "Star Schema: The Complete Reference" offers in-depth coverage of design principles and their underlying rationales. Organized around design concepts and illustrated with detailed examples, this is a step-by-step guidebook for beginners and a comprehensive resource for experts. This all-inclusive volume begins with dimensional design fundamentals and shows how they fit into diverse data warehouse architectures, including those of W.H. Inmon and Ralph Kimball. The book progresses through a series of advanced techniques that help you address real-world complexity, maximize performance, and adapt to the requirements of BI and ETL software products. You are furnished with design tasks and deliverables that can be incorporated into any project, regardless of architecture or methodology. Master the fundamentals of star schema design and slow change processing. Identify situations that call for multiple stars or cubes. Ensure compatibility across subject areas as your data warehouse grows. Accommodate repeating attributes, recursive hierarchies, and poor data quality. Support conflicting requirements for historic data. Handle variation within a business process and correlation of disparate activities. Boost performance using derived schemas and aggregates. Learn when it's appropriate to adjust designs for BI and ETL tools.

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

kimball的数据仓库生命周期工具箱后的又一力作师徒传承，数据仓库生命周期工具箱之后的又一力作，既有理论高度，又贴近操作。 very good 非常不错，讲的很实用，正在细细深读~ 学习维度设计的最佳实践。《Star Schema完全参考手册：数据仓库维度设计权威指南》全面、深入...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最怕的是读到一本“教条主义”的书，它只罗列规则，却不解释背后的“为什么”。数据建模不是简单的画图游戏，它关乎对业务流程的深刻理解。我希望这本书能用大量篇幅去解释建模决策背后的商业逻辑。例如，为什么某个指标必须放在事实表中，而不是维度表中？如果一个维度属性在业务上是静态的，但IT系统却在频繁更新，这种冲突应该如何通过模型设计来优雅地解决？我期待看到的是一种成熟的、富有洞察力的声音，它能告诉我，当遇到书上所有推荐的模式都不适用的极端情况时，一个真正的数据架构师应该如何运用经验和直觉去设计出一个既能满足当前需求，又具有未来扩展性的混合模型。这本书如果能教会我如何“思考”建模，而非仅仅“执行”建模，那它就是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

从历史发展的角度来看，数据仓库的范式一直在演进，但星型和雪花模式依然是核心。我关注这本书是否能与时俱进，探讨现代数据栈中的应用，例如在云原生数据库（如Snowflake, BigQuery）环境下，这些传统设计原则如何被重新诠释或强化。比如，在列式存储的架构下，事实表是否应该更加扁平化以最大化顺序读取的优势？书中对维度建模的深度挖掘，是否触及了对数据湖和数据湖仓一体化架构的影响？我不太需要那些老掉牙的SSAS立方体设计技巧，我更想知道，面对PB级数据和实时分析的需求，星型模式的“黄金法则”是否依然适用，或者需要引入哪些新的设计范式来应对流式数据和Lambda架构的挑战。如果这本书能提供前瞻性的视角，将经典理论植入最新的技术土壤中，那它就超越了一本参考书的范畴，成为了一份行业洞察报告。

评分☆☆☆☆☆

对于一个同时要和开发团队和业务分析师打交道的BI架构师来说，沟通的效率至关重要。数据模型的设计如果不能被非技术人员理解，那么再精妙的结构也是白搭。我非常期待这本书能提供一套行之有效的方法论，教我如何将抽象的星型模式概念，转化为业务人员能看懂的“主题域”和“指标体系”。我希望看到关于如何设计“用户友好型”维度表的章节——那些描述性字段的命名规范、如何合理组织层次结构以便于OLAP工具的钻取分析。如果书中能深入讨论如何平衡数据冗余与查询速度之间的微妙关系，并且提供一些数据治理层面的建议，比如如何确保维度数据的一致性跨越多个事实表，那就太完美了。它应该是一座桥梁，连接冰冷的代码逻辑和灵活的商业需求。

评分☆☆☆☆☆

我最近在处理一个规模相当大的客户行为分析项目，数据量的爆炸式增长让我对现有架构的性能瓶颈深感焦虑。说实话，我对市面上那些泛泛而谈的数据建模书籍已经有些审美疲劳了。我需要的是那种能直击痛点、能告诉我“在X场景下，你应该选择Y事实表设计”的硬核干货。我盼望着这本书能提供详尽的性能调优技巧，比如如何优化位图索引在星型模式中的应用，或者在处理极大数据集时，事实表的分区策略应该如何与维度表的生命周期管理相结合。我尤其关注书中对缓慢变化维度（SCD）处理的深度剖析——Type 2 固然常用，但在某些需要追踪历史快照的场景下，Type 4 或 Type 6 方案的实际应用案例是什么样的？如果它能展示一些真实的SQL查询优化前后的对比数据，证明其推荐方法的有效性，那这本书无疑会成为我案头必备的参考手册，而不是束之高阁的理论读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字确实很吸引人，像是一本能把我从数据建模的迷雾中解救出来的武功秘籍。我手里拿着它，感觉就像是拿到了一张通往数据仓库圣殿的藏宝图。我一直觉得，无论是面对复杂的业务报表，还是试图搭建一个高效、易于理解的数据平台，星型模式（Star Schema）都是那个绕不开的基石。我期望这本书能像一位经验丰富的老船长，用清晰的航海图，带领我这个初学者安全穿越数据海洋中的暗礁。我特别好奇它如何处理那些让人头疼的维度退化问题，以及在处理多对多关系时，书中是如何推荐使用雪花模式（Snowflake Schema）的边界和折衷方案的。如果它能深入讲解事实表和维度表的粒度设计哲学，并提供一些实战中常见的陷阱预防指南，那这本书的价值就不仅仅停留在理论层面，而是真正成为了一本能指导我日常工作的工具书。我希望它能用最直观的案例来阐释，为什么有时候牺牲一点规范性，换来查询性能的巨大提升是值得的，而不是一味地搬弄教科书上的死板定义。

评分☆☆☆☆☆