SQL Server 2000 OLAP解决方案——数据仓库与Analysis Services (2008 年度畅销榜NO.589 )

SQL Server 2000是一套集易学、易用以及功能强大于一身的数据库系统软件，除了传统的基本数据库功能外，还增加了联机分析处理(OLAP）的功能。\r\n\r\n 本书主要讲述如何使用SQL Server 2000的 Analysis Manager来创建多维数据集，使用Excel的数据透视表功能来分析数据，并将结果发布到Internet，从而实现数据的联机分析处理。书中主要讲述的概念除了OLAP以外，还包括数据仓库、数据转换服务（DTS）。\r\n\r\n 本书适用于从事数据仓库设计、系统分析管理的中高级用户。\r\n\r\n\r\n
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第1章　数据仓库介绍 \r\n\r\n 1. 1　背景 \r\n\r\n 1. 2　开源与节流 \r\n\r\n 1. 3　分析数据的需求 \r\n\r\n 1. 4　什么是数据仓库 \r\n\r\n 1. 5　数据仓库与OLTP系统的差异 \r\n\r\n 1. 6　数据仓库的数据源 \r\n\r\n 1. 7　数据的整理与加载 \r\n\r\n 1. 8　需求分析 \r\n\r\n 1. 9　数据仓库的执行成员 \r\n\r\n 1. 10　制作数据仓库的步骤 \r\n\r\n 1. 11　自动化处理 \r\n\r\n 1. 12　数据仓库的备份与还原 \r\n\r\n 1. 13　数据仓库的种类 \r\n\r\n 1. 14　系统安全性 \r\n\r\n 1. 15　设计一个数据仓库的考虑因素 \r\n\r\n 1. 16　数据仓库的未来发展 \r\n\r\n 1. 17　本章小给 \r\n\r\n 第2章　数据仓库架构 \r\n\r\n 2. 1　数据仓库的基本程序 \r\n\r\n 2. 2　抽取与加载数据 \r\n\r\n 2. 3　抽取数据的时间点 \r\n\r\n 2. 4　整理与转换数据 \r\n\r\n 2. 5　备份与备存程序 \r\n\r\n 2. 6　查询管理程序 \r\n\r\n 2. 7　数据仓库程序与系统管理器 \r\n\r\n 2. 8　加载管理器 \r\n\r\n 2. 9　仓库管理器 \r\n\r\n 2. 10　查询管理器 \r\n\r\n 2. 11　数据仓库的详细数据 \r\n\r\n 2. 12　数据仓库的架构 \r\n\r\n 2. 13　事实数据与维度数据 \r\n\r\n 2. 14　分区数据 \r\n\r\n 2. 15　集合数据与元数据 \r\n\r\n 2. 16　数据集市 \r\n\r\n 2. 17　数据集市使用时机 \r\n\r\n 2. 18　数据集市架构 \r\n\r\n 2. 19　制作数据集市的考虑因素 \r\n\r\n 2. 20　本章小结 \r\n\r\n 第3章　数据仓库设计 \r\n\r\n 3. 1　星型雪花架构 \r\n\r\n 3. 2　识别事实与维度数据 \r\n\r\n 3. 3　设计事实表 \r\n\r\n 3. 4　设计维度表 \r\n\r\n 3. 5　设计星型雪花架构 \r\n\r\n 3. 6　查询向导 \r\n\r\n 3. 7　多重维度架构 \r\n\r\n 3. 8　使用集合信息 \r\n\r\n 3. 9　设计集合表 \r\n\r\n 3. 10　应生成哪些集合表 \r\n\r\n 3. 11　元数据 \r\n\r\n 3. 12　本章小结 \r\n\r\n 第4章　管理工具与硬件平台 \r\n\r\n 4. 1　为何需要管理工具 \r\n\r\n 4. 2　管理工具分类 \r\n\r\n 4. 3　组合管理 \r\n\r\n 4. 4　调度管理 \r\n\r\n 4. 5　事件管理 \r\n\r\n 4. 6　数据库管理 \r\n\r\n 4. 7　数据仓库程序管理 \r\n\r\n 4. 8　备份与还原管理 \r\n\r\n 4. 9　数据源管理 \r\n\r\n 4. 10　无数据管理 \r\n\r\n 4. 11　运行性能监控与调整 \r\n\r\n 4. 12　SMP硬件平台 \r\n\r\n 4. 13　群集 \r\n\r\n 4. 14　大量并行处理 \r\n\r\n 4. 15　本章小结 \r\n\r\n 第5章　设计数据仓库架构 \r\n\r\n 5. 1　Northwind数据库简介 \r\n\r\n 5. 2　Northwind数据库架构介绍 \r\n\r\n 5. 3　Northwind数据库表格的关系 \r\n\r\n 5. 4　需求分析 \r\n\r\n 5. 5　识别事实与维度数据 \r\n\r\n 5. 6　设计事实表 \r\n\r\n 5. 7　设计员工维度表 \r\n\r\n 5. 8　设计产品维度表 \r\n\r\n 5. 9　设计供货商维度表 \r\n\r\n 5. 10　设计顾客维度表 \r\n\r\n 5. 11　设计时间维度表 \r\n\r\n 5. 12　星型雪花架构 \r\n\r\n 5. 13　多重维度架构 \r\n\r\n 5. 14　本章小结 \r\n\r\n 第6章　数据转移 \r\n\r\n 6. 1　DTS设计器简介 \r\n\r\n 6. 2　新建目的数据库 \r\n\r\n 6. 3　激活DTS设计器 \r\n\r\n 6. 4　创建数据源与目的地 \r\n\r\n 6. 5　转移事实表 \r\n\r\n 6. 6　保存包 \r\n\r\n 6. 7　转移员工维度表 \r\n\r\n 6. 8　转移顾客. 产品. 供货商. 时间维度表 \r\n\r\n 6. 9　执行包 \r\n\r\n 6. 10　设置表的主键与外键 \r\n\r\n 6. 11　本章小结 \r\n\r\n 第7章 Analysis Services \r\n\r\n 7. 1　安装 Analysis Services \r\n\r\n 7. 2　分析管理器 \r\n\r\n 7. 3　新建数据仓库的数据库 \r\n\r\n 7. 4　为数据库指定数据源 \r\n\r\n 7. 5　激活多维数据集创建向导 \r\n\r\n 7. 6　选择事实数据表 \r\n\r\n 7. 7　创建星型架构维度 \r\n\r\n 7. 8　创建雪花架构维度 \r\n\r\n 7. 9　创建时间维度 \r\n\r\n 7. 10　存储多维数据集 \r\n\r\n 7. 11　处理多维数据集 \r\n\r\n 7. 12　浏览多维数据集的数据 \r\n\r\n 7. 13　本章小结 \r\n\r\n 第8章　维度与维度编辑器 \r\n\r\n 8. 1　新建星型架构维度 \r\n\r\n 8. 2　为级别中的成员排序 \r\n\r\n 8. 3　在维度中新建级别 \r\n\r\n 8. 4　新建雪花架构维度 \r\n\r\n 8. 5　指定默认的成员 \r\n\r\n 8. 6　创建级别的属性 \r\n\r\n 8. 7　新建时间维度 \r\n\r\n 8. 8　使用维度编辑器新建多维数据集 \r\n\r\n 8. 9　为多维数据集创建衍生度量值 \r\n\r\n 8. 10　使用集合函数 \r\n\r\n 8. 11　计算平均值 \r\n\r\n 8. 12　隐藏内部使用的度量值 \r\n\r\n 8. 13　本章小结 \r\n\r\n 第9章　数据透视表 \r\n\r\n 9. 1　创建Excel连接 \r\n\r\n 9. 2　浏览多维数据集的内容 \r\n\r\n 9. 3　细分成员 \r\n\r\n 9. 4　将多个维度加至坐标轴上 \r\n\r\n 9. 5　格式化数据透视表 \r\n\r\n 9. 6　创建图表 \r\n\r\n 9. 7　将数据透视表加入网页 \r\n\r\n 9. 8　创建本地多维数据集 \r\n\r\n 9. 9　使用 Excel 2000创建多维数据集 \r\n\r\n 9. 10 本章小结 \r\n\r\n 第10章　多重维度表达式 \r\n\r\n 10. 1　创建简单的 MDX表达式 \r\n\r\n 10. 2　显示成员的名称 \r\n\r\n 10. 3　测试成员名称 \r\n\r\n 10. 4　显示成员的属性 \r\n\r\n 10. 5　将字符串转换为数值 \r\n\r\n 10. 6　计算百分比 \r\n\r\n 10. 7　参考前期的数值 \r\n\r\n 10. 8　使用 MDX Sample Application \r\n\r\n 10. 9　将集合加至列滚动轴上 \r\n\r\n 10. 10　将集合加至行滚动轴上 \r\n\r\n 10. 11　将两个维度放在同一个轴上 \r\n\r\n 10. 12　在查询中创建计算成员 \r\n\r\n 10. 13　本章小结 \r\n\r\n 第11章　数据安全 \r\n\r\n 11. 1　Analysis Services数据安全架构 \r\n\r\n 11. 2　创建示范用户与组 \r\n\r\n 11. 3　为所有的用户新建角色 \r\n\r\n 11. 4　为数据库创建角色 \r\n\r\n 11. 5　管理数据库角色 \r\n\r\n 11. 6　完全限制一个维度 \r\n\r\n 11. 7　限制维度中的成员 \r\n\r\n 11. 8　维度的可视化控制 \r\n\r\n 11. 9　为维度指定默认的成员 \r\n\r\n 11. 10　单元格的安全性 \r\n\r\n 11. 11　本章小结 \r\n\r\n 第12章 Analysis Services的其他功能 \r\n\r\n 12. 1　备份与还原 \r\n\r\n 12. 2　虚拟多维数据集 \r\n\r\n 12. 3　设计存储体 \r\n\r\n 12. 4　使用网页存取分析数据 \r\n\r\n 12. 5　其他的功能 \r\n\r\n 12. 6　本章小结 \r\n
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数据仓库是信息业界的明日之星, 数据库与联机事务处理（OLTP）是过去十几年来最热门的信息领域, 它们的目标是以计算机来取代许多当前的作业, 使得工商企业自动化. 在现今竞争激烈的信息领域之中, 人们已经开始把注意力由传统的数据库与OLTP加以转移, 转而将注意力集中在积极层面的应用领域之上, 工商企业也开始注意到他们所拥有的大量计算机数据, 这些数据是公司极为重要的资产.

传统的数据库与OLTP平台并不是为了分析数据而设计的, 为了要充分满足数据分析的请求, 近几年来兴起了一种新的信息技术——数据仓库, 工业分析师们预测在未来的20年之内, 数据仓库将在信息业界占有可观的一席之地.

微软公司在 SQL Server 2000上提供了 Analysis Services, 它是数据仓库的解决方案, 也是微软决策支持服务的主要组件. 我们在数据仓库中常会看到一个名词OLAP, OLAP是Online Analytical Processing的缩写, 即联机分析处理, 它目前是决策支持的解决方案.

本书的第1至4章介绍了数据仓库的一些基本概念, 详细地介绍了一个数据仓库的架构. 数据仓库所使用的设计原理与数据结构, 并且对一个数据仓库系统应具备的管理工具与使用的软硬件工作平台也做了详细的介绍.

为了使得内容更生动逼真, 作者以 SQL Server 2000的 Northwind数据库为模板, 循序渐进的引导读者从无到有添加一个数据仓库所使用的数据库, 以作为 Analysis Services的目标数据库. 在本书中作者还使用DTS设计器来介绍如何由Northwind数据库将数据转移至目标数据库.

多维数据集是分析数据的基础, 在本书中作者介绍了如何使用向导与编辑器来设计维度与多维数据集, 并说明使用向导与编辑器的优劣点. 除了分析管理器所提供的工具之外, Excel也是一个用来分析多维数据集的前端工具, 它是通过数据透视表来存取多维数据集的数据. 本书除了详细的介绍如何使用Excel 2000的数据透视表功能来分析数据仓库的数据外, 还介绍了多重维度表达式, 它使得数据的分析多元化.

微软将数据仓库与 Web整合在一起, 用户可以使用 IE 5. x通过互联网来分析数据, 这使得数据仓库的功能向前迈进了一大步. 当然, 数据安全也是数据库的重要课题之一, 本书于第11章详细的介绍了数据仓库用户与存取权限的管理.

本书的编写方法是采用“面向操作”的方式, 就算是读者一时间无法理解文句中的内容, 也可以通过实际的操作来体会.