SQL Server 2008分析服務(wù)從入門到精通

前言

時(shí)間在流逝，技術(shù)也在迅猛發(fā)展。在希冀中，微軟的.NET戰(zhàn)略早已經(jīng)變成現(xiàn)實(shí)，帶來全新、快速而敏捷的企業(yè)計(jì)算能力，也給軟件開發(fā)商和軟件開發(fā)人員提供了支持未來計(jì)算的高效Web服務(wù)開發(fā)工具。在希冀中，我們欣喜地看到，微軟的每一個(gè)技術(shù)創(chuàng)新，都對(duì)中國(guó)開發(fā)人員產(chǎn)生巨大的推動(dòng)作用，使得越來越多的人加入微軟開發(fā)陣營(yíng)。微軟出版社為了配合Visual Studio的推廣和普及，邀請(qǐng)項(xiàng)目開發(fā)組的核心開發(fā)人員和計(jì)算機(jī)圖書專業(yè)作家精心編寫了微軟IT Pro系列圖書。該叢書自上市以來，在美國(guó)圖書銷量排行榜上一直高居前列，頗受讀者青睞，成為程序開發(fā)人員和網(wǎng)絡(luò)開發(fā)人員了解微軟技術(shù)的廣受好評(píng)。從2002年開始，清華大學(xué)出版社為了滿足中國(guó)廣大程序開發(fā)人員、網(wǎng)絡(luò)開發(fā)人員以及計(jì)算機(jī)用戶學(xué)習(xí)最新技術(shù)的渴望，在微軟出版社的配合下，先后推出了《微軟.NET程序員系列》和《微軟.NET程序設(shè)計(jì)系列》。這兩套書陣容龐大，幾乎涵蓋.NET技術(shù)及其應(yīng)用的各個(gè)方面；也正因?yàn)槿绱?，翻譯和編輯加工的工作量也大得驚人。但為了保持國(guó)外優(yōu)秀技術(shù)圖書的魅力，同時(shí)使讀者領(lǐng)會(huì)新技術(shù)的真諦，本叢書的翻譯和編輯都是經(jīng)過嚴(yán)格篩選的、具有很高的翻譯水平或豐富編輯經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員。同時(shí)，我們還聘請(qǐng)微軟公司相關(guān)產(chǎn)品組的技術(shù)專家審讀每一本書，確保在技術(shù)上準(zhǔn)確無(wú)誤。2005年，隨著微軟新的開發(fā)平臺(tái)的推出，我們將原有的兩套叢書整合為《微軟技術(shù)叢書》。這套叢書針對(duì)不同層次的讀者，分為5個(gè)子系列：從入門到精通、技術(shù)內(nèi)幕、高級(jí)編程、精通&寶典和認(rèn)證考試教材。

內(nèi)容概要

全書以SQL Server 2008分析服務(wù)為主題，按照由淺入深的邏輯共分為4個(gè)部分，第Ⅰ部分介紹商業(yè)智能、多維分析和OLAP，說明分析服務(wù)是如何實(shí)現(xiàn)OLAP的優(yōu)勢(shì)的。第Ⅱ部分介紹如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)源、度量值和多維數(shù)據(jù)集。第Ⅲ部分介紹如何使用多維表達(dá)式和聚合函數(shù)來執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算以及創(chuàng)建關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。第Ⅳ部分介紹如何使用安全性來控制對(duì)多維數(shù)據(jù)集的訪問，唱定特定用戶可以看到的數(shù)據(jù)，如何設(shè)計(jì)分區(qū)以管理數(shù)據(jù)庫(kù)可擴(kuò)展性，以及如何管理并監(jiān)控分析服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。    本書內(nèi)容豐富，并含有大量實(shí)例操作指導(dǎo)、技巧提示等，方便讀者的學(xué)習(xí)。    本書適合SQL Server 2008的應(yīng)用和開發(fā)人員閱讀，尤其適合于工作重心是數(shù)據(jù)分析的人員。

作者簡(jiǎn)介

卡梅?。⊿cott Cameron），從事商業(yè)智能解決方案開發(fā)已12年，他是運(yùn)用Hitachi Consultirlg商業(yè)智能技術(shù)進(jìn)行專業(yè)服務(wù)的高級(jí)經(jīng)理，與他人合著Microsoft SQL Setver2005 integration Services Step by Step，并參與創(chuàng)作了Microsoft SQL Servet 2005 Analysis Services Step by Step。

書籍目錄

第Ⅰ部分 商業(yè)智能和分析服務(wù)  第1章 商業(yè)智能：數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)    1.1 商業(yè)智能簡(jiǎn)介    1.2 多維數(shù)據(jù)分析      1.2.1 數(shù)據(jù)分析中的屬性      1.2.2 數(shù)據(jù)分析中的層次結(jié)構(gòu)      1.2.3 數(shù)據(jù)分析中的維度    1.3 理解維度數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)      1.3.1 事實(shí)表      1.3.2 維度表      1.3.3 代理鍵和漸變維度      1.3.4 其他可選的表結(jié)構(gòu)    1.4 多維OLAP  第2章 理解OLAP和分析服務(wù)    2.1 理解OLAP      2.1.1 持續(xù)的快速響應(yīng)      2.1.2 基于元數(shù)據(jù)的查詢      2.1.3 電子表格樣式的公式    2.2 理解分析服務(wù)      2.2.1 分析服務(wù)和速度      2.2.2 分析服務(wù)和元數(shù)據(jù)    2.3 分析服務(wù)與Microsoft商業(yè)智能平臺(tái)    2.4 分析服務(wù)工具  第3章 訪問源數(shù)據(jù)    3.1 創(chuàng)建商業(yè)智能解決方案    3.2 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源    3.3 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖第Ⅱ部分 基礎(chǔ)設(shè)計(jì)  第4章 創(chuàng)建維度    4.1 預(yù)覽維度數(shù)據(jù)      4.2 創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)維度      4.2.1 部署分析服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)      4.2.2 修改維度    4.3 創(chuàng)建時(shí)間維度    4.4 創(chuàng)建父子維度  第5章 創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集    5.1 預(yù)覽多維數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)    5.2 使用向?qū)?chuàng)建多維數(shù)據(jù)集    5.3 部署并瀏覽多維數(shù)據(jù)集    5.4 使用多維數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)器修改多維數(shù)據(jù)集      5.4.1 為多維數(shù)據(jù)集起用戶友好的名稱      5.4.2 格式化度量值      5.4.3 改變維度和度量值組的交互性      5.4.4 向多維數(shù)據(jù)集中添加度量值和度量值組      5.4.5 創(chuàng)建計(jì)算成員      5.4.6 部署和瀏覽多維數(shù)據(jù)集  第6章 創(chuàng)建高級(jí)度量值和計(jì)算    6.1 使用聚合函數(shù)    6.2 使用MDX從多維數(shù)據(jù)集中檢索數(shù)據(jù)    6.3 創(chuàng)建計(jì)算成員      6.3.1 應(yīng)用條件格式      6.3.2 計(jì)算比例      6.3.3 創(chuàng)建度量值維度以外的計(jì)算成員    6.4 計(jì)算腳本    6.5 創(chuàng)建關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)  第7章 高級(jí)維度設(shè)計(jì)    7.1 維度用法    7.2 創(chuàng)建引用維度    7.3 創(chuàng)建事實(shí)維度    7.4 創(chuàng)建多對(duì)多維度第Ⅲ部分 高級(jí)設(shè)計(jì)  第8章 使用帳戶智能    8.1 設(shè)計(jì)財(cái)務(wù)分析多維數(shù)據(jù)集    8.2 使用帳戶智能    8.3 創(chuàng)建帳戶維度      8.3.1 使用非累加性財(cái)務(wù)度量值      8.3.2 創(chuàng)建非累加性計(jì)算成員      8.3.3 使用場(chǎng)景維度  第9章 貨幣換算和多國(guó)語(yǔ)言    9.1 支持外國(guó)貨幣換算    9.2 支持外國(guó)語(yǔ)言翻譯  第10章 與多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行交互    10.1 實(shí)施操作      10.1.1 創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)操作      10.1.2 創(chuàng)建鉆取操作      10.1.3 鏈接到報(bào)表服務(wù)報(bào)表    10.2 使用寫回來修改分析服務(wù)數(shù)據(jù)      10.2.1 啟用維度寫回      10.2.2 啟用多維數(shù)據(jù)集寫回  第11章 從分析服務(wù)中檢索數(shù)據(jù)    11.1 創(chuàng)建透視    11.2 創(chuàng)建MDX查詢    11.3 使用Excel 2007訪問分析服務(wù)    11.4 創(chuàng)建報(bào)表服務(wù)報(bào)表  第12章 實(shí)現(xiàn)安全性    12.1 理解角色    12.2 保護(hù)管理權(quán)限      12.2.1 服務(wù)器級(jí)管理權(quán)限分配      12.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)管理權(quán)限分配    12.3 保證數(shù)據(jù)訪問的安全      12.3.1 授予訪問多維數(shù)據(jù)集的權(quán)限      12.3.2 對(duì)維度成員限制訪問      12.3.3 限制對(duì)單元格的訪問  第13章 設(shè)計(jì)聚合    13.1 理解聚合設(shè)計(jì)    13.2 使用聚合設(shè)計(jì)向?qū)?     13.2.1 屬性關(guān)系、用戶定義層次結(jié)構(gòu)和聚合設(shè)計(jì)      13.2.2 設(shè)計(jì)聚合      13.2.3 更改分區(qū)數(shù)量    13.3 基于使用情況的優(yōu)化向?qū)У冖舨糠?生產(chǎn)管理  第14章 管理分區(qū)和數(shù)據(jù)庫(kù)處理    14.1 使用存儲(chǔ)      14.1.1 理解維度存儲(chǔ)模式      14.1.2 理解分區(qū)存儲(chǔ)模式      14.1.3 修改倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)    14.2 管理分析服務(wù)處理      14.2.1 處理維度      14.2.2 處理多維數(shù)據(jù)集      14.2.3 主動(dòng)緩存    14.3 處理分區(qū)      14.3.1 了解分區(qū)策略      14.3.2 創(chuàng)建分區(qū)  第15章 管理部署    15.1 部署概述    15.2 部署方法    15.3 使用Business Intelligence Development Studio來進(jìn)行部署    15.4 使用部署向?qū)нM(jìn)行部署    15.5 理解部署腳本    15.6 移植數(shù)據(jù)庫(kù)和災(zāi)難恢復(fù)      15.6.1 分離和附加分析服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)      15.6.2 同步數(shù)據(jù)庫(kù)      15.6.3 備份和還原數(shù)據(jù)庫(kù)  第16章 先進(jìn)的監(jiān)視和管理工具    16.1 使用Windows可靠性和性能監(jiān)視器監(jiān)視分析服務(wù)    16.2 使用SQL Server事件探查器來監(jiān)視分析服務(wù)    16.3 分析服務(wù)動(dòng)態(tài)管理視圖

章節(jié)摘錄

插圖：OLAP獲得持續(xù)的快速響應(yīng)速度的一種方法是預(yù)先存儲(chǔ)計(jì)算好的數(shù)值。一般來說，要么在查詢時(shí)花時(shí)間進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，要么在查詢前就已經(jīng)進(jìn)行了相關(guān)的計(jì)算。OLAP允許提前進(jìn)行計(jì)算，因此查詢能運(yùn)行得更快。就數(shù)據(jù)如何在物理上存儲(chǔ)而言，OLAP工具通常分為兩種基本模式：電子表格模型和數(shù)據(jù)庫(kù)模型。分析服務(wù)存儲(chǔ)通常是數(shù)據(jù)庫(kù)模型，但是，理解電子表格模型的OLAP的問題和優(yōu)勢(shì)是非常有用的。我們可以向電子表格中的任一單元格插入數(shù)值或公式。電子表格對(duì)于復(fù)雜的公式很有幫助，因?yàn)樗阌谟脩舨倏亍Ｈ欢?，電子表格的缺點(diǎn)之一是它在大小方面很受限制，并且電子表格本質(zhì)上只是一個(gè)二維結(jié)構(gòu)。OLAP多維數(shù)據(jù)集可以包含遠(yuǎn)比電子表格多的數(shù)據(jù)，并能實(shí)現(xiàn)多個(gè)維度。使用電子表格存儲(chǔ)模型的OLAP，數(shù)據(jù)庫(kù)物理地在多維數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)聚合值和公式計(jì)算結(jié)果。這既是一件好事，也是一件壞事。好的方面，由于我們可以提前計(jì)算非常復(fù)雜的公式，并能將結(jié)果存儲(chǔ)在多維數(shù)據(jù)集的任一單元格中。由于復(fù)雜公式的結(jié)果已經(jīng)被計(jì)算，查詢能執(zhí)行得很快。壞的方面，在多維數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)全部的聚合值和全部公式的結(jié)果會(huì)消耗巨大的存儲(chǔ)空間。由于被稱作數(shù)據(jù)爆炸（data explosion）的問題的存在，從而限制了OLAP多維數(shù)據(jù)集的大小。一個(gè)關(guān)于國(guó)際象棋發(fā)明者的故事能幫助說明數(shù)據(jù)爆炸的問題。這位發(fā)明者住在印度，根據(jù)記載，他的名字叫做Sessa。印度國(guó)王對(duì)象棋留下了深刻的印象，于是他讓Sessa說自己想要的獎(jiǎng)賞。Sessa要求的獎(jiǎng)賞太謙虛了，以致觸怒了國(guó)王：他要求在象棋盤上的第一格放一粒稻谷，第二格放兩粒稻谷，第三格四粒稻谷，以此類推，在棋盤上總共64格中，每一格放的粒數(shù)是前一格的兩倍。當(dāng)然，在國(guó)王的術(shù)士計(jì)算出獎(jiǎng)賞所需的稻谷的總量時(shí)，他們才知道：需要一個(gè)寬5米、高3米、長(zhǎng)度為地球到太陽(yáng)兩倍距離的倉(cāng)庫(kù)來裝下這些稻谷（假設(shè)他們知道米制以及地球到太陽(yáng)的距離）。一個(gè)傳說的版本是，國(guó)王砍了Sessa的頭而解決了這個(gè)問題。在另一個(gè)版本中，國(guó)王更高尚，也更聰明。他給了Sessa一個(gè)麻袋，不慌不忙地把Sessa帶到倉(cāng)庫(kù)前并讓他自己數(shù)出自己的獎(jiǎng)賞。Sessa給國(guó)王出的問題是一個(gè)等比級(jí)數(shù)的結(jié)果：當(dāng)數(shù)字呈幾何級(jí)增長(zhǎng)時(shí)，數(shù)字很快就會(huì)變得很大。多維數(shù)據(jù)集的大小隨著維數(shù)呈幾何級(jí)增長(zhǎng)。這就是采用電子表格模型存儲(chǔ)OLAP的問題。由于數(shù)據(jù)可能存儲(chǔ)在多維數(shù)據(jù)集空間的任何單元格中，數(shù)據(jù)爆炸成為一個(gè)必須要處理的現(xiàn)實(shí)問題。多維數(shù)據(jù)集中包含的維數(shù)越多，每個(gè)維度（粒度）中的成員越多，數(shù)據(jù)爆炸越可能發(fā)生?；陔娮颖砀竦腛I.AP通常都有精心制作的復(fù)雜的技術(shù)來處理數(shù)據(jù)爆炸，但即使這樣，基于電子表格的OLAP在大小方面也很受限制。

編輯推薦

《SQL Server 2008分析服務(wù)從入門到精通Step by Step》：體驗(yàn)式的學(xué)習(xí)過程使您可以快速、輕松地學(xué)會(huì)創(chuàng)建、管理和共享聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）多維數(shù)據(jù)集。無(wú)論是開發(fā)人員、管理員還是商業(yè)用戶，都可以通過這本循序漸進(jìn)的實(shí)踐教程掌握如何開發(fā)滿足企業(yè)需求的商業(yè)智能解決方案?！禨QL Server 2008分析服務(wù)從入門到精通Step by Step》重要主題：使用Business Ineelligence Development SttJdio（BIDS）生成分析服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、部署、瀏覽和修改OLAP多維數(shù)據(jù)集使用多維表達(dá)式（MDX）利用聚合提高查詢響應(yīng)速度使多維數(shù)據(jù)集與URL操作和鉆取操作交互支持財(cái)務(wù)分析和區(qū)域適用性檢索數(shù)據(jù)和創(chuàng)建報(bào)表實(shí)現(xiàn)基于角色的安全設(shè)置管理和監(jiān)視分析服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)全面介紹分析服務(wù)的功能特性，從設(shè)計(jì)到部署，循序漸進(jìn)精通分析服務(wù)，通過案例操作，迅速掌握知識(shí)要點(diǎn)。

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無(wú)

評(píng)論、評(píng)分、閱讀與下載

---

    SQL Server 2008分析服務(wù)從入門到精通 PDF格式下載

---