數據倉庫設計

內容簡介

大多數數據倉庫的管理者、設計者和開發者都熟悉Ralph Kimball在2001年寫給數據倉庫界的那封公開信。在信中，他向Inmon陣營提出了挑戰，要求回答關於關係式方法有效性的棘手問題。由最著名的Inmon方法專家--Claudia Imhoff和其他作者合寫的這本書，正面回答了Kimball公開信中提出的挑戰性問題，並為在複雜的業務智慧型環境中如何正確地套用關係式和多維式兩種建模技術提供了指導。

主要內容如下：

●在已經囊括了所有行業的各種公司的數據倉庫環境中，已知哪種方法是最成功的

●給出了關係方法和多維方法的正反兩方面意見對比，開發者可以確定最適合的方法

●為什麼體系結構應該包括建立在關係數據模型概念之上的數據倉庫

●鍵的構造和使用，數據倉庫、層次及事務型數據的歷史性質

●為了保證數據倉庫能滿足較好的性能要求，所需要解決的技術問題

●為保證最優數據倉庫性能和處理隨時間變化的數據，所需要的關係建模技術

本書全面論述了設計和建立高效、可持續發展且可擴展的數據倉庫的方法和技巧，重點論述了建立各種數據模型的方法。主要內容包括業務智慧型環境和數據模型的概念、數據模型分類、數據模型的開發步驟、各種數據的建模方法、數據倉庫的最佳化與擴展、數據模型的維護、關係型解決方案的部署、多維體系結構與企業信息工廠的比較等。

本書主要面向數據倉庫的設計者和構建者以及數據倉庫技術研究人員，同時也適合對數據倉庫技術和企業信息化建設感興趣的其他讀者閱讀和參考者。

圖書目錄

第一部分基本概念

第1章緒論

1.1 業務智慧型概述

1.2 什麼是數據倉庫

1.2.1 數據倉庫的作用和用途

1.2.2 企業信息工廠

1.3 數據倉庫的多用途性

1.3.1 支持的數據集市類型

1.3.2 支持的BI技術類型

1.4 可維護的數據倉庫環境的特點

1.5 數據倉庫數據模型

1.5.1 非冗餘性

1.5.2 穩定性

1.5.3 一致性

1.5.4 最終數據使用方面的靈活性

1.5.5 Coss和Date前提

1.6 建立數據集市的效果

1.7 小結

第2章關係的基本概念

2.1 為什麼需要數據模型

2.2 關係數據模型的建模對象

2.2.1 主題

2.2.2 實體

2.2.3 元素或屬性

2.2.4 聯繫

2.3 數據模型的類型

2.3.1 主題域模型

2.3.2 業務數據模型

2.3.3 系統模型

2.3.4 技術模型

2.4 關係數據建模指南

2.4.1 指導方針與最合適的做法

數據倉庫設計

基本介紹

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