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译者序2

第一部分　基本概念2

第1章 绪论2

1.1　业务智能概述2

目录2

1.2　什么是数据仓库7

1.2.1　数据仓库的作用和用途7

1.2.2　企业信息工厂8

1.3　数据仓库的多用途性12

1.3.1　支持的数据集市类型13

1.3.2　支持的BI技术类型14

1.4　可维护的数据仓库环境的特点14

1.5　数据仓库数据模型16

1.5.3　一致性17

1.5.1　非冗余性17

1.5.2　稳定性17

1.5.4　最终数据使用方面的灵活性18

1.5.5　Codd和Date前提18

1.6　建立数据集市的效果19

1.7　小结20

第2章　关系的基本概念21

2.1　为什么需要数据模型21

2.2　关系数据模型的建模对象22

2.2.1　主题22

2.2.2　实体22

2.2.3　元素或属性23

2.2.4　联系24

2.3　数据模型的类型25

2.3.1　主题域模型26

2.3.2　业务数据模型28

2.3.3　系统模型31

2.3.4　技术模型31

2.4　关系数据建模指南32

2.4.1　指导方针与最合适的做法33

2.4.2　规范化34

2.5　关系数据模型的规范化35

2.5.1　第1范式35

2.5.2　第2范式36

2.5.3　第3范式36

2.5.4　其他规范化级别38

2.6　小结38

3.1　业务场景42

第二部分　模型开发42

第3章　理解业务模型42

3.2　主题域模型45

3.2.1　关于特定行业的考虑47

3.2.2　主题域模型开发过程48

3.2.3　Zenith汽车公司的主题域模型57

3.3　业务数据模型59

3.4　小结68

第4章　模型开发69

4.1　方法学69

4.1.1　步骤1：选择感兴趣的数据70

4.1.2　步骤2：在键中增加时间79

4.1.3　步骤3：增加派生数据85

4.1.4　步骤4：确定粒度级别87

4.1.5　步骤5：汇总数据89

4.1.6　步骤6：合并实体93

4.1.7　步骤7：建立数组95

4.1.8　步骤8：分离数据96

4.2 小结96

第5章　键的建立和维护98

5.1　业务背景98

5.1.1　不一致的客户业务定义99

5.1.2　不一致的客户系统定义100

5.1.3　系统之间不一致的客户标识100

5.1.4　包含外部数据102

5.1.5　由角色唯一确定的客户103

5.1.6　未加说明的客户层次结构103

5.2　数据仓库系统模型104

5.2.2　不一致的客户系统定义105

5.2.1　不一致的客户业务定义105

5.2.3　系统之间不一致的客户标识106

5.2.4　吸收外部数据106

5.2.5　由角色唯一确定的客户107

5.2.6　未加说明的客户层次结构107

5.3　数据仓库技术模型107

5.3.1　来自现存系统的键107

5.3.2　来自公认标准的键109

5.3.3　代理键109

5.4　多维数据集市的含义111

5.4.1　多维模型中的差异111

5.4.2　多维一致性的维护112

5.5　小结113

6.1　业务中的日历114

第6章　日历建模114

6.1.1　日历类型115

6.1.2　其他财务日历118

6.1.3　日历的元素120

6.1.4 历时间跨度122

6.2　 时间和数据仓库123

6.2.1　时间的性质123

6.2.2　时间的标准化123

6.3　数据仓库系统模型125

6.4　案例分析：简单财务日历126

6.4.1　分析127

6.4.2　一个简单日历模型128

6.5.1 分析132

6.5.2　GOSH日历模型132

6.5　案例分析：位置有关日历132

6.5.3 日历交付133

6.6　案例分析：多语种日历135

6.6.1　分析135

6.6.2　多国语言的存储135

6.6.3　不同日期表示格式的处理135

6.6.4　多语种交付138

6.7　案例分析：多重财务日历139

6.7.1 分析140

6.7.2　扩展日历140

6.8　案例分析：季节日历140

6.8.1　分析142

6.802　季　节日历的结构142

6.8.3　季节数据交付143

6.9　小结143

7.1　业务中的层次树145

第7章　层次树建模145

7.2　层次树的性质146

7.2.1　层次树的深度147

7.2.2　层次树的父子关系148

7.2.3　层次树的结构149

7.2.4 历史150

7.2.5　层次树类型小结150

7.3　案例分析：零售层次树152

7.3.1　层次树的分析152

7.3.2　层次树的实现153

7.4　案例分析：销售和产量计划安排155

7.4.1分析157

7.4.2　产品层次树159

7.4.3　客户层次树165

7.5　案例分析：零售采购173

7.5.1　分析175

7.5.2　业务模型的实现175

7.6　案例分析：套装181

7.6.1 分析182

7.6.2　材料清单的加入183

7.6.3　数据的发布184

7.7　结构的变换184

7.7.1　递归树的构建185

7.7.2　递归树的平面化185

7.8 小结187

第8章　事务建模188

8.1　业务型事务188

8.1.1　数据仓库的业务应用188

8.2　应用接口191

8.1.3　涉及变化的业务规则191

8.1.2　每个事务的平均行数191

8.2.1　快照接口192

8.2.2　增量接口193

8.2.3　数据库事务日志194

8.3　事务数据的交付195

8.4　案例分析：销售订单快照196

8.4.1　订单的变换199

8.4.2　技术1：完全快照捕捉201

8.4.3　技术2：变化快照捕捉203

8.4.4　技术3：具有增量捕捉的变化快照209

8.4.5　装载处理211

8.5　案例分析：事务接口212

8.5.1　事务的建模213

8.5.2　事务的处理214

8.6 　小结216

第9章　数据仓库优化217

9.1 发过程的优化217

9.1.1　设计和分析的优化217

9.1.2 应用开发的优化217

9.2　数据库的优化219

9.2.1　数据聚簇219

9.2.2　表划分220

9.2.3　实施参照完整性226

9.2.4　按索引组织的表228

9.2.5　索引技术229

9.2.6　小结234

9.3　系统模型的优化235

9.3.1　垂直划分235

9.3.　3子类型聚簇239

9.3.2　逆规范化239

9.4 　小结241

第三部分　操作和管理244

第10章对业务变化的适应244

10.　1数据仓库的变化244

10.1.1　变化的缘由244

10.1.2 对变化的控制245

10.1.3　变化的实现246

10.2　业务变化的建模247

10.2.1　设想最坏的情况248

10.2.2 对联系的概化248

10.2.3　使用代理键250

10.3　业务变化的实现252

10.3.1　主题域的集成253

10.3.2　增加主题域255

10.4　小结256

第11章　模型维护257

11.1　模型及其演进的管理257

11.1.1　主题域模型257

11.1.2　业务数据模型258

11.1.3　系统数据模型259

11.1.4　技术数据模型260

11.1.5　同步的含义261

11.2　模型的协调261

11.2.1　主题域和业务数据模型262

11.2.2　业务数据模型和系统数据模型265

11.2.3　系统数据模型和技术数据模型267

11.3　对多个建模师的管理268

11.3.1　作用和职责268

11.3.2　冲突管理269

11.4　小结270

第12章　关系型解决方案的部署272

12.1　数据集市的混乱272

12.1.1　为什么糟糕274

12.1.2　“体系结构方式”准则276

12.2　从数据集市混乱结构中迁移出来278

12.2.1　维的一致化278

12.2.2　建立数据仓库数据模型280

12.2.3　建立数据仓库282

12.2.4　仅仅以“体系结构方式”建立新的数据集市——不理会旧的集市284

12.2.5　从一个数据集市建立体系结构285

12.3　选择正确的迁移路径287

12.4　小结288

13.1　多维体系结构289

第13章　数据仓库设计方法学比较289

13.2　企业信息工厂体系结构292

13.3　CIF体系结构和MD体系结构的比较293

13.3.1　范围293

13.3.2　角度294

13.3.3　数据流295

13.3.4　易失性296

13.3.5　灵活性297

13.3.6　复杂性297

13.3.7　功能性298

13.3.8　持续的维护298

13.4　小结298

术语表301

参考文献311