数据仓库引言：在不确定性与知识之间
1. 1 学习与不确定性共存
1. 2 模式转换的困扰
1. 3 通过知识减小不确定性
1. 4 数据仓库将知识作为特殊
1. 5 知识的种类
1. 5. 1 有用的知识
1. 5. 2 实际的知识
1. 6 基本的业务规则
1. 7 三个规则
1. 8 数据仓库表达业务
1. 9 复杂的现象, 简单的原理
1. 10 业务与数据仓库的组合
1. 11 业务的数据仓库映射
1. 12 不能压缩业务知识
1. 13 事实的单一版本
1. 14 知识清单：将“决策”放回“决策支持”
第一部分： 基本承诺
第1章 数据仓库的基本特征
1. 1 不是软件产品, 而是体系结构
1. 1. 1 基本问题
1. 1. 2 一个问题, 一千零一个答案
1. 1. 3 第一个特征：事务和决策支持系统系统
1. 2 数据仓库的数据源
1. 3 维
1. 4 数据仓库事实
1. 5 数据仓库的业务模型：组合
1. 6 数据立方体
1. 7 聚合
1. 8 数据仓库的职业角色
1. 9 数据仓库过程模型
1. 10 小结
第2章 数据简史
2. 1 写在本章前面
2. 2 现代导言
2. 3 决策支持的根本思想
2. 4 从大型机到PC
2. 5 关系数据库的承诺
2. 6 数据的出路
2. 7 从客户机/服务器到瘦客户机计算
2. 8 为什么这次不同
2. 9 变化越多, 共同之处越多
2. 10 技术动力学模型
2. 11 小结
第3章 为数据仓库辩护
3. 1 争夺有限资源的竞争
3. 2 集成的业务和技术解决方案
3. 3 经济价值而非商业利益
3. 4 出售数据仓库
3. 5 报告数据仓库：运行错误少
3. 6 供应链数据仓库
3. 7 交叉出售数据仓库
3. 8 整体质量管理数据仓库
3. 9 收益数据仓库
3. 10 媒体对数据仓库个案的简述
3. 11 小结
第4章 数据仓库项目管理
4. 1 模拟合理的设计过程
4. 2 管理项目需求
4. 3 管理体系结构的开发
4. 4 管理项目进度
4. 5 管理项目质量
4. 6 管理项目风险
4. 7 管理项目文档
4. 8 管理项目开发队伍
4. 9 控制项目管理
4. 10 小结
第二部分 设计和建造
第5章 商业设计：客户和产品的统一表示
5. 1 重要途径：组合
5. 2 客户的统一表示
5. 3 数据净化
5. 4 交叉功能团队
5. 5 层次结构
5. 6 客户统计
5. 7 产品的统一表示
5. 8 数据市场：在原型和向后类型之间
5. 9 小结
第6章 数据仓库总体质量
6. 1 信息产品
6. 2 数据完整性方面的数据质量
6. 2. 1 内在质量
6. 2. 2 二义性
6. 2. 3 及时性与时间的一致性
6. 3 安全性
6. 3. 1 二级质量
6. 3. 2 可信度
6. 4 质量数据, 质量报告
6. 5 信息质量, 系统质量
6. 6 性能
6. 7 可用性
6. 8 可伸缩性
6. 9 功能性
6. 10 可维护性
6. 11 重新诠释过去
6. 12 小结
第7章 数据仓库技术设计
7. 1 使用个案
7. 2 抽象的数据类型和具体的数据维
7. 3 数据规范化：关联和限制
7. 4 维和事实
7. 5 主键和外部键
7. 6 为性能设计：技术的中间阶段
7. 7 小结
第8章 数据仓库构造技术：SQL
8. 1 关系数据库：主流设计
8. 2 12条原则
8. 3 考虑集合：声明性和过程性方法
8. 4 数据定义语言
8. 5 B树索引
8. 6 哈希索引
8. 7 位图索引
8. 8 索引的经验规则
8. 9 数据操纵语言
8. 10 数据控制语言
8. 11 存储过程
8. 12 用户自定义函数
8. 13 小结
第9章 数据仓库构造技术：事务管理
9. 1 事务管理系统的个案：ACID测试
9. 2 工作的逻辑单元
9. 2 两层和三层体系结构
9. 3 分布式体系结构
9. 4 中间件：远程过程调用模型
9. 5 中间件：面向消息的中间件
9. 6 长事务
9. 7 小结
第三部分 操作和转换
第10章 数据仓库操作技术：数据管理
10. 1 数据库管理
10. 2 备份数据
10. 3 恢复数据库：崩溃恢复
10. 4 恢复数据库：版本恢复
10. 5 恢复数据库：前滚恢复
10. 6 管理大量数据：磁盘空间资产
10. 7 管理大量数据：系统控制的存储
10. 8 管理大量数据：自动化磁带机器人
10. 9 RAID配置
10. 10 小结
第11章 数据仓库性能
11. 1 性能参数
11. 2 为性能消除规范化
11. 3 为性能聚合
11. 4 为性能缓冲
11. 5 为性能分区
11. 6 并行处理：共享内存
11. 7 并行处理：共享磁盘
11. 8 并行处理：不共享
11. 9 数据布置：协同定位的联接
11. 10 小结
第12章 数据仓库操作：信息供应链
12. 1 进程而非应用
12. 2 大型数据链
12. 3 分区：分区解决
12. 4 确定暂时的粒度
12. 5 聚合到数据仓库
12. 6 数据仓库中的聚合
12. 7 关于数据仓库数据模型的争论
12. 8 表示层
12. 9 集成决策支持过程
12. 10 小结
第13章 元数据与比喻
13. 1 比喻改变我们的观念
13. 2 新技术, 新比喻
13. 3 元数据是比喻
13. 4 语义
13. 5 数据规范化和消除规范化的形式3
13. 6 元数据结构
13. 7 元数据储存库
13. 8 模型与元模型
13. 9 元数据交换规范（MDIS）
13. 10 元数据：计算巨大的挑战
13. 11 小结
第14章 聚合
14. 1 在线聚合导致实时性的降低
14. 2 管理人员的首要原则
14. 3 管理面临的挑战
14. 4 聚合导航
14. 5 信息密度
14. 6 经典聚合
14. 7 小结
第四部分 应用与推测
第15章 OLAP技术
15. 1 OLAP结构
15. 2 立方体. 超立方体和多立方体
15. 3 OLAP的特性
15. 4 OLAP的力量
15. 5 局限性
15. 6 小结
第16章 数据仓库和Web
16. 1 业务个案
16. 2 Web用作传送系统
16. 3 关键的Internet技术
16. 4 Web收获：Web作为最终的数据仓库
16. 5 业务情报门户
16. 6 小结
第17章 数据采集
17. 1 数据采集及数据仓库
17. 2 数据采集驱动技术
17. 3 数据采集方法
17. 4 数据采集：管理前景
17. 5 小结
第18章 崩溃：什么出了问题
18. 1 短列表
18. 2 倾斜的数据立方体
18. 3 数据仓库现场销售
18. 4 未来会像过去一样吗
18. 5 模型成为过时的
18. 6 遗漏的变量
18. 7 强制清理
18. 8 组合爆炸
18. 9 技术和业务的不协调
18. 10 成为一项商品
18. 11 小结
第19章 展望未来
19. 1 企业服务器技巧需求很大
19. 2 交互虚拟. 面向对象. 交叉功能团队
19. 3 支配
19. 4 操作型数据仓库
19. 5 更新请求
19. 6 Web机遇：代理技术
19. 7 数据仓库的未来
19. 8 小结
词汇表
参考书目
鄂公网安备 42010302001612号 