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數據倉庫（原書第3版）

【作　者】：（美）W.H.Inmon著；王志海，林友芳等譯；王志海譯

【又/譯名】：Building the Data Warehouse Third Edition

【叢編項】：計算機科學叢書

【裝幀項】：膠版紙 26cm / 271

【出版項】：機械工業出版社 / 2003-03-01

【ISBN號】：9787111116349 / 7111116348

【原書定價】：￥29.00　有11家書店打折銷售　

【主題詞】：計算機－數據庫－數據理論－數據庫存儲與管理

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【圖書簡介】
　　本書是數據倉庫方面公認的“圣經”級權威著作的最新版本，集理論性和實踐性于一身，英文原版全球銷售已超過50萬冊。這一版本針對最新的技術和應用進行了全面修訂，并更新了原有內容，探討了數據集市、操作型數據存儲和企業信息源（CorporateInformationFactory）等全新主題。在本書中，Inmon解釋了數據倉庫是什么而不是什么，為什么是必需的，它是如何工作的以及如何將新技術集成到傳統的數據倉庫中。同時，書中還對標準數據倉庫與多維數據集市進行了比較。此外，本書還包含以下新內容：如何將數據倉庫技術應用于客戶銷售與支持如何將數據倉庫技術應用于決策支持，包括數據挖掘與數據勘察如何采用最新存儲技術大幅提升數據倉庫的存取速度ERP系統與數據倉庫的集成如何用數據倉庫支持電子商務，包括獲取和分析網站點擊流量數據

【本書目錄】
第2版前言 第3版前言 作者簡介 第1章決策支持系統的發展 1 1.1 演化 1 1.1.1 主文件 1 1.1.2 直接存取存儲設備的出現 3 1.1.3 個人計算機/第四代編程語言技術 3 1.1.4 進入抽取程序 3 1.1.5 蜘蛛網 4 1.2 自然演化式體系結構的問題 4 1.2.1 數據缺乏可信性 5 1.2.2 生產率問題 8 1.2.3 從數據到信息 9 1.2.4 方法的變遷 11 1.3 體系結構化環境 12 1.3.1 體系結構化環境的層次 12 1.3.2 體系結構化環境中的數據集成 14 1.4 用戶是誰 15 1.5 開發生命周期 15 1.6 硬件利用模式 16 1.7 為重建工程創造條件 17 1.8 監控數據倉庫環境 18 1.9 小結 20 第2章數據倉庫環境 21 2.1 數據倉庫的結構 24 2.2 面向主題 24 2.3 第1天到第n天的現象 28 2.4 粒度 29 2.4.1 粒度帶來的好處 30 2.4.2 粒度的一個例子 31 2.4.3 雙重粒度 34 2.5 探查與數據挖掘 36 2.6 活樣本數據庫 36 2.7 分區設計方法 38 2.8 數據倉庫中的數據組織 40 2.9 數據倉庫：標準手冊 43 2.10 審計與數據倉庫 44 2.11 成本合理性分析 45 2.12 數據的同構/異構 48 2.13 數據倉庫中的數據清理 50 2.14 報表與體系結構化環境 50 2.15 各種環境中的操作型窗口 51 2.16 數據倉庫中的錯誤數據 52 2.17 小結 53 第3章設計數據倉庫 55 3.1 從操作型數據開始 55 3.2 數據/過程模型與體系結構化環境 59 3.3 數據倉庫與數據模型 60 3.3.1 數據倉庫的數據模型 62 3.3.2 中間層數據模型 63 3.3.3 物理數據模型 67 3.4 數據模型與迭代式開發 70 3.5 規范化/反規范化 71 3.6 數據倉庫中的快照 75 3.7 元數據 77 3.8 數據倉庫中的參照表管理 78 3.9 數據周期—時間間隔 79 3.10 轉換和集成的復雜性 81 3.11 數據倉庫記錄的觸發 84 3.11.1 事件 84 3.11.2 快照的構成 84 3.11.3 一些例子 84 3.12 簡要記錄 85 3.13 管理大量數據 86 3.14 創建多個簡要記錄 87 3.15 從數據倉庫環境到操作型環境 87 3.16 數據倉庫數據的直接訪問 88 3.17 數據倉庫數據的間接訪問 88 3.17.1 航空公司的傭金計算系統 89 3.17.2 零售個性化系統 89 3.17.3 信用審核 91 3.18 數據倉庫數據的間接使用 93 3.19 星形連接 93 3.20 支持ODS 98 3.21 小結 99 第4章數據倉庫中的粒度 100 4.1 粗略估算 100 4.2 粒度設計過程的輸入 101 4.3 溢出存儲器中的數據 102 4.4 確定粒度級別 105 4.5 一些反饋循環技巧 106 4.6 銀行環境中的粒度級別 107 4.7 制造業環境中的粒度級別 108 4.8 保險業環境中的粒度級別 111 4.9 小結 113 第5章數據倉庫和技術 114 5.1 管理大量數據 114 5.2 管理多種介質 115 5.3 索引/監控數據 115 5.4 多種技術的接口 116 5.5 程序員/設計者對數據存放位置的 控制 116 5.6 數據的并行存儲/管理 117 5.7 元數據管理 117 5.8 語言接口 117 5.9 數據的有效裝載 118 5.10 有效利用索引 119 5.11 數據壓縮 119 5.12 復合主鍵 119 5.13 變長數據 119 5.14 加鎖管理 120 5.15 只涉及索引的處理 120 5.16 快速恢復 121 5.17 其他的技術特征 121 5.18 DBMS類型和數據倉庫 121 5.19 改變DBMS技術 123 5.20 多維DBMS和數據倉庫 123 5.21 在多種存儲介質上構建數據倉庫 128 5.22 數據倉庫環境中的元數據 128 5.23 上下文和內容 130 5.24 上下文信息的三種類型 130 5.25 捕獲和管理上下文信息 132 5.26 刷新數據倉庫 132 5.27 測試問題 134 5.28 小結 134 第6章分布式數據倉庫 136 6.1 分布式數據倉庫的類型 136 6.1.1 局部數據倉庫和全局數據倉庫 136 6.1.2 技術分布式數據倉庫 148 6.1.3 獨立開發的分布式數據倉庫 150 6.2 開發項目的本質特征 150 6.3 分布式數據倉庫的開發 152 6.3.1 在分布的地理位置間協調開發 153 6.3.2 企業數據的分布式模型 154 6.3.3 分布式數據倉庫中的元數據 156 6.4 在多種層次上構建數據倉庫 156 6.5 多個小組建立當前細節級 158 6.5.1 不同層的不同需求 160 6.5.2 其他類型的細節數據 162 6.5.3 元數據 163 6.6 公共細節數據采用多種平臺 164 6.7 小結 165 第7章主管信息系統和數據倉庫 166 7.1 EIS的目標 166 7.2 一個簡單例子 166 7.3 向下鉆取分析 168 7.4 支持向下鉆取處理 170 7.5 作為EIS基礎的數據倉庫 170 7.6 到哪里取數據 172 7.7 事件映射 174 7.8 細節數據和EIS 175 7.9 在EIS中只保存匯總數據 176 7.10 小結 176 第8章外部數據/非結構化數據與數據 倉庫 177 8.1 數據倉庫中的外部數據/非結構化數 據 178 8.2 元數據和外部數據 179 8.3 存儲外部數據/非結構化數據 181 8.4 外部數據/非結構化數據的不同部件 182 8.5 建模與外部數據/非結構化數據 182 8.6 輔助報告 183 8.7 外部數據歸檔 183 8.8 內部數據與外部數據的比較 183 8.9 小結 184 第9章遷移到體系結構化環境 185 9.1 一種遷移方案 185 9.2 反饋循環 191 9.3 策略方面的考慮 192 9.4 方法和遷移 194 9.5 一種數據驅動的開發方法學 194 9.6 數據驅動的方法 196 9.7 系統開發生命周期 196 9.8 一個哲學上的考慮 196 9.9 操作型開發/DSS開發 196 9.10 小結 197 第10章數據倉庫和Web 198 10.1 支持電子商務環境 204 10.2 將數據從Web移動到數據倉庫 205 10.3 將數據從數據倉庫移動到Web 205 10.4 對Web的支持 206 10.5 小結 206 第11章 ERP和數據倉庫 207 11.1 數據倉庫之外的ERP應用系統 207 11.2 建造在ERP內部的數據倉庫 208 11.3 通過ERP和非ERP系統為數據倉庫提 供數據 209 11.4 面向ERP的企業數據倉庫 212 11.5 小結 213 第12章數據倉庫的設計復查要目 214 12.1 進行設計復查所涉及的問題 215 12.1.1 何時進行設計復查 215 12.1.2 誰負責設計復查 215 12.1.3 有哪些議事日程 215 12.1.4 結果 215 12.1.5 復查管理 215 12.1.6 典型的數據倉庫設計復查 216 12.2 小結 227 附錄 228 技術詞匯 257 參考文獻 265

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