數據倉庫工具箱(第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 金博爾（RalphKimball），[美] 羅 著

圖書標籤:

• 數據倉庫
• 數據建模
• 維度建模
• Kimball
• Ralph Kimball
• 數據倉庫設計
• ETL
• 商業智能
• 數據分析
• 數據治理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302385530

商品編碼：1487828743

齣版時間：2015-01-01

作  者:(美)金博爾(Ralph Kimball),(美)羅斯(Margy Ross) 著；王念濱,周連科,韋正現 譯 定  價:69.8 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2015年01月01日 頁  數:384 裝  幀:平裝 ISBN:9787302385530 ◆ 實用設計技術——有關維度和事實錶的基本和不錯技術
◆ 14個案例研究，涉及零售業、電子商務、客戶關係管理、采購、庫存、訂單管理、會計、人力資源、金融服務、醫療衛生、保險、教育、電信和運輸等。
◆ 為12個案例研究提供瞭數據倉庫總綫矩陣示例
◆ 需要避免的維度建模陷阱和錯誤
◆ 增強的緩慢變化維度(SCD)技術類型0~類型7
◆ 用於處理參差不齊的可變深度層次和多值屬性的橋接錶
◆&nb;等 ●第1章 數據倉庫、商業智能及維度建模初步 1
●1.1 數據獲取與數據分析的區彆 1
●1.2 數據倉庫與商業智能的目標 2
●1.3 維度建模簡介 5
●1.3.1 星型模式與OLAP多維數據庫 6
●1.3.2 用於度量的事實錶 7
●1.3.3 用於描述環境的維度錶 9
●1.3.4 星型模式中維度與事實的連接 11
●1.4 Kimball的DW／BI架構 14
●1.4.1 操作型源係統 14
●1.4.2 獲取—轉換—加載（ETL）係統 14
●1.4.3 用於支持商業智能決策的展現區 16
●1.4.4 商業智能應用 17
●1.4.5 以餐廳為例描述Kimball架構 17
●1.5 其他DW／BI架構 19
●1.5.1 獨立數據集市架構 19
●1.5.2 輻射狀企業信息工廠Inmon架構 20
●1.5.3 混閤輻射狀架構與Kimball架構 22
●1.6 維度建模神話 22
●1.6.1 神話1：維度模型僅包含匯總數據 23
●部分目錄

內容簡介

隨著The Data Warehouse Toolkit(1996)靠前版的齣版發行，Ralph Kimball為整個行業引入瞭維度建模技術。從此，維度建模成為一種被廣泛接受的錶達數據倉庫和商業智能(DW/BI)係統中數據的方法。該經典書籍被認為是維度建模技術、模式和很好實踐的資源。
這本《數據倉庫工具箱(第3版)——維度建模指南》匯集瞭到目前為止很全麵的維度建模技術。本書采用新的思路和很好實踐對上一版本進行瞭全麵修訂，給齣瞭設計維度模型的全麵指南，既適閤數據倉庫新手，也適閤經驗豐富的專業人員。
本書涉及的所有技術都基於作者實際從事DW/BI的設計經驗，通過實際案例加以描述。

(美)金博爾(Ralph Kimball),(美)羅斯(Margy Ross) 著；王念濱,周連科,韋正現 譯 Ralph Kimball博士自1982年以來，一直是數據倉庫和商業智能行業的思想開拓者。自1996年以來，The Data Warehouse Toolkit係列書籍一直是很受讀者歡迎的暢銷書。
Margy Ross是Kimball集團總裁，她與Ralph Kimball閤作撰寫瞭5本工具箱係列書籍。她關注數據倉庫和商業智能已有30多年的曆史。
    使用事實錶代理鍵作為父／子模式中的父節點。一個事實錶包含的行是另外粒度更細的事實錶的父指針。父錶中的事實錶代理鍵也會暴露在子錶中。使用事實錶代理鍵而不使用自然父鍵與在維度錶中使用代理鍵一樣都存在爭議。自然鍵是混亂且無法預測的，然而代理鍵是明確的整數並由ETL係統分配，而不是由源係統分配。當然，除瞭包括父事實錶的代理鍵外，低粒度事實錶包括父節點的維度外鍵，因此子事實錶也包括父維度的外鍵，因此子事實不必遍曆父事實錶的代理鍵就可以被分片或分塊。我們將在第4章中討論，您不應當直接將事實錶與其他事實錶連接。
    3.8 抵製規範化的衝動
    本節將直接麵對幾個誘使具有規範化建模背景的建模者采用規範化建模的自然衝動。我們一直在有意識地打破傳統等

數據倉庫之基石：現代數據架構的構建與優化 在這信息爆炸、數據驅動決策日益成為企業核心競爭力的時代，如何有效地管理、整閤、分析海量數據，並從中提煉齣有價值的商業洞察，已成為衡量企業成功與否的關鍵指標。本書並非聚焦於某一特定工具的深度技術解析，而是緻力於為讀者構建一個全麵、係統的現代數據架構認知框架。它將帶領您深入理解數據倉庫在現代企業信息係統中的核心地位，以及支撐起這一核心的各個關鍵組件與設計理念。 第一部分：戰略層麵——數據倉庫的定位與規劃 在著手技術細節之前，理解數據倉庫的戰略意義至關重要。本書將首先剖析企業為何需要構建數據倉庫，它如何解決傳統事務處理係統（OLTP）在分析需求上的局限性。我們將探討數據倉庫在支持商業智能（BI）、數據分析、預測建模、風險管理等方麵的關鍵作用，以及它如何為企業提供一緻、準確、可信的數據源，從而驅動更明智的業務決策。 數據倉庫的戰略價值： 深入解析數據倉庫如何從“數據孤島”走嚮“數據整閤”，實現跨部門、跨係統數據的統一視圖。我們將討論其在提升運營效率、優化客戶體驗、識彆市場機遇、應對競爭挑戰等方麵的實際價值，並輔以豐富的案例分析，說明數據倉庫如何成為企業實現數字化轉型和智能升級的基石。 需求分析與目標設定： 構建成功的 數據倉庫並非一蹴而就，其前提是對業務需求的透徹理解。本書將引導讀者掌握科學的需求分析方法，包括與業務部門的有效溝通、識彆關鍵業務指標（KPIs）、理解不同用戶群體的分析需求等。在此基礎上，我們將討論如何設定清晰、可衡量的項目目標，並將其轉化為數據倉庫的架構設計藍圖。 數據治理與數據質量： 數據倉庫的生命力在於數據的質量。本書將詳細闡述數據治理的重要性，包括數據標準、數據字典、元數據管理、數據血緣追蹤等概念。我們還將深入探討如何建立有效的數據質量管理流程，從數據采集、清洗、轉換到存儲和訪問的各個環節，確保數據的準確性、完整性、一緻性和時效性，為後續的分析奠定堅實基礎。 技術選型考量： 在現代數據架構中，數據倉庫扮演著核心角色，但並非孤立存在。本書將宏觀地介紹當前主流的數據技術生態，包括關係型數據庫、MPP（大規模並行處理）數據庫、雲數據倉庫、數據湖、數據湖倉一體等。我們不會深入講解具體工具的使用，而是聚焦於在進行技術選型時需要考量的關鍵因素，如數據量、數據類型、查詢復雜度、性能要求、成本預算、可擴展性、安全閤規性等，幫助讀者理解不同技術之間的協同關係，並做齣符閤自身需求的戰略性決策。 第二部分：設計層麵——構建高效可靠的數據倉庫模型 模型是數據倉庫的骨架，直接影響著數據的組織方式、查詢效率和可維護性。本部分將重點探討數據倉庫建模的核心原則和實踐。 維度建模基礎： 維度建模（Dimensional Modeling）是構建數據倉庫事實錶和維度錶的主流方法。本書將詳細講解維度建模的核心概念，包括事實（Facts）、維度（Dimensions）、度量（Measures）、粒度（Granularity）等。我們將深入剖析兩種最常見的維度模型設計範式：星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema），分析它們的優缺點，以及在不同場景下的適用性。 事實錶設計： 事實錶是數據倉庫的核心，它記錄瞭業務過程的度量值。本書將指導讀者如何識彆業務過程，確定事實錶的粒度，選擇閤適的度量，並深入講解不同類型的事實錶，如事務事實錶（Transactional Fact Tables）、周期快照事實錶（Periodic Snapshot Fact Tables）、纍積快照事實錶（Accumulating Snapshot Fact Tables）等，以及它們在描述不同業務場景時的應用。 維度錶設計： 維度錶提供瞭事實數據的上下文信息。我們將詳細講解如何設計維度錶，包括單值維度（Degenerate Dimensions）、垃圾維度（Junk Dimensions）、緩慢變化維度（Slowly Changing Dimensions, SCDs）等。特彆是對於SCDs，我們將深入探討不同類型的SCDs（Type 0-7），並分析其實現原理和在數據演變場景下的應用，例如如何追蹤客戶地址的變化、産品分類的調整等。 數據倉庫架構模式： 除瞭傳統的維度建模，本書還將介紹一些更高級的數據倉庫架構模式，如數據調理區域（Staging Area）、數據倉庫（Data Warehouse）、數據集市（Data Marts）、操作型數據存儲（Operational Data Store, ODS）等。我們將探討不同區域之間的關係和數據流轉，以及如何根據企業的分析需求構建多層次的數據倉庫架構。 ETL/ELT流程設計： 數據從源係統流入數據倉庫的過程是ETL（Extract, Transform, Load）或ELT（Extract, Load, Transform）流程。本書將從設計層麵探討ETL/ELT流程的關鍵環節，包括數據抽取策略、數據清洗與轉換規則、數據加載方法、錯誤處理機製、調度與監控等。我們將強調ETL/ELT流程的可讀性、可維護性和性能優化。 第三部分：實施層麵——數據倉庫的建設與集成 數據倉庫的建設是一個係統工程，涉及技術實現、性能優化、安全管理等多個方麵。 數據集成技術概覽： 本部分將概覽數據集成所涉及的關鍵技術和方法，例如API集成、消息隊列、文件傳輸、數據庫鏈接等。我們將討論不同集成方式的適用場景和優缺點，以及如何構建一個健壯、可擴展的數據集成平颱。 性能優化策略： 高效的查詢性能是數據倉庫成功的關鍵。本書將從多個維度探討性能優化策略，包括數據庫索引的設計與優化、分區技術、物化視圖、查詢優化器的工作原理、閤理的SQL編寫技巧、緩存機製等。我們還將討論如何在數據加載過程中進行性能調優，以縮短ETL/ELT的處理時間。 數據倉庫的安全與閤規： 數據安全是重中之重。我們將深入探討數據倉庫的安全控製措施，包括訪問控製、數據加密、審計日誌、數據脫敏等。同時，我們也會提及數據倉庫在滿足GDPR、CCPA等數據隱私法規方麵需要考慮的因素。 元數據管理的重要性： 元數據是關於數據的數據，它對於理解、管理和使用數據倉庫至關重要。本書將強調建立有效的元數據管理體係，包括技術元數據（如錶結構、字段定義）、業務元數據（如業務術語、KPI定義）和操作元數據（如ETL作業日誌、數據血緣）。 部署與運維考量： 成功的部署和有效的運維是數據倉庫持續發揮價值的保障。本書將探討數據倉庫的部署策略，包括環境規劃、版本控製、迴滾計劃等。在運維方麵，我們將討論監控告警機製、性能調優、容量規劃、備份恢復、災難恢復等關鍵議題。 第四部分：未來趨勢與高級主題 數據技術日新月異，數據倉庫也在不斷演進。本部分將展望未來，探討數據倉庫在新的技術浪潮中的發展方嚮。 雲原生數據倉庫： 隨著雲計算的普及，雲原生數據倉庫正成為主流。本書將介紹雲原生數據倉庫的優勢，如彈性伸縮、按需付費、托管服務等，並討論其在構建現代數據平颱中的作用。 數據湖與數據湖倉一體： 數據湖提供瞭一個存儲各種原始數據的統一場所，而數據湖倉一體則試圖結閤數據湖的靈活性和數據倉庫的結構化優勢。本書將分析這些新範式的齣現及其對傳統數據倉庫概念的影響，以及它們如何協同工作以支持更廣泛的數據分析場景。 實時數據處理與流式分析： 業務決策越來越依賴於實時信息。本書將簡要介紹實時數據處理技術（如流處理引擎）如何與數據倉庫集成，實現近乎實時的報錶和分析。 人工智能與機器學習在數據倉庫中的應用： AI和ML正在改變數據分析的方式。本書將探討如何利用AI/ML技術來增強數據倉庫的功能，例如自動化數據質量檢測、智能數據探索、預測性分析等。 本書旨在為讀者提供一個關於現代數據倉庫構建與優化的全麵視角，從戰略規劃、模型設計到實施部署，再到未來發展趨勢。它不是一本關於特定工具操作的手冊，而是希望幫助您理解構建高效、可擴展、可信賴的數據倉庫係統所需要具備的核心知識和原則，從而在數據驅動的時代，真正釋放數據的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織簡直是教科書級彆的範例，它沒有急於拋齣那些光怪陸離的前沿技術，而是紮紮實實地從數據建模的基石講起。我記得我以前學數據倉庫時，總是被維度建模和事實錶搞得一頭霧水，但這本書裏對星型模型、雪花模型以及慢慢演變齣的更加靈活的建模技術，進行瞭非常細緻入微的剖析，配上大量的圖示和實際案例，讓概念的理解從“知道”上升到瞭“能用”的層麵。作者對數據治理和數據質量控製的章節著墨不少，這在很多同類書籍中往往是一筆帶過，但在這本書裏，它被提升到瞭與架構同等重要的地位，深刻體會到“沒有好數據，再好的架構也是空中樓閣”的道理。我感覺自己不是在讀一本技術手冊，而是在跟隨一位經驗豐富的大師進行私塾教育，他不僅告訴你“做什麼”，更重要的，他會告訴你“為什麼這麼做”以及“這樣做的好處和潛在風險”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是藝術品，那種深沉的藍與金色的字體搭配，透露齣一種專業且穩重的氣質，讓人一眼就能感受到其中蘊含的知識深度。我是在一個技術論壇上偶然看到有人推薦的，當時我正在為一個大型項目尋找可靠的數據庫架構方案，市麵上那麼多教材和參考書都顯得有些過時或者過於理論化，缺乏實操性。這本書的排版非常清晰，章節之間的邏輯銜接自然流暢，即便是初次接觸這個領域的人也能很快找到切入點。我尤其欣賞作者在介紹核心概念時，總是能用非常形象的比喻來闡述復雜的架構原理，這使得那些抽象的技術名詞變得生動起來，極大地降低瞭學習的門檻。它不像某些技術書籍那樣堆砌晦澀難懂的術語，而是真正站在學習者的角度，循序漸進地引導我們構建起對數據倉庫的整體認知。拿到手的實體書紙張質量也很好，拿在手裏很有分量，閱讀體驗極佳，讓人願意花時間沉浸其中去探索數據世界的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠超其作為一本技術參考書的定位。它的深度和廣度讓人驚嘆，涵蓋瞭從底層存儲技術到頂層商業智能（BI）展現的完整鏈條。我關注到其中關於數據倉庫安全性和閤規性設計的章節，這在當前數據隱私法規日益嚴格的環境下顯得尤為重要，作者對此的處理既專業又前瞻。更讓我印象深刻的是，書中對數據倉庫與數據湖、數據中颱等新興概念的關係梳理，沒有簡單地將其視為相互替代，而是探討瞭它們在不同業務場景下的互補與集成策略，體現瞭作者對行業發展趨勢的深刻洞察力。它不僅是工具箱，更像是一份行業發展趨勢的路綫圖，指引著我們如何在高並發、大數據量的挑戰下，構建齣既能支撐當下業務，又能適應未來變化的彈性數據平颱。這本書無疑是我書架上最值得反復翻閱的智庫之一。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，市麵上許多技術書籍的作者似乎都忘記瞭讀者不是AI，學習需要上下文和連貫性。然而，這本書的敘事方式非常人性化，它采用瞭項目導嚮的思路，仿佛是帶著讀者一步步參與到一個完整的數據倉庫的生命周期中。從最初的需求調研、技術選型，到最終的部署和後期的維護優化，整個過程的節奏把握得恰到好處。我特彆欣賞作者在描述工具選擇時的客觀態度，沒有強推任何特定的商業軟件或開源框架，而是基於技術原則來討論不同工具的適用場景和局限性，這使得這本書的生命力能夠超越具體的軟件版本更迭。它教會我的不是某個工具的API，而是構建數據倉庫的“思維框架”，這纔是真正寶貴的財富。讀完之後，我感覺自己對“為什麼”的理解比以往任何時候都深刻。

評分☆☆☆☆☆

我是一位資深的數據分析師，日常工作需要處理海量的曆史和實時數據，對ETL流程的優化需求非常迫切。這本書在數據抽取、轉換和加載這三個環節的論述，簡直是為我量身定做。它沒有停留在SQL層麵的簡單操作，而是深入到瞭分布式處理、增量加載策略以及如何處理髒數據和異常值等高階問題。特彆是關於“緩慢變化維度”（SCD）的幾種不同實現方式的對比分析，做得非常透徹，不同策略在性能、存儲和業務影響上的權衡被分析得淋灕盡緻，讓我立刻在當前係統的小版本迭代中找到瞭優化的方嚮。書中提到的一些設計模式，比如使用元數據驅動的ETL流程，更是為我後續的工具選型和自動化腳本開發提供瞭堅實的理論支撐和設計藍圖。閱讀過程中，我時不時地會停下來，對照我們現有的係統架構進行反思，很多之前難以解決的性能瓶頸，似乎都在書中的某個角落找到瞭啓示。

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

不錯的書。

評分☆☆☆☆☆

數據倉庫的經典，瞭解數據倉庫的入門書。

評分☆☆☆☆☆

有參考價值，可讀。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

有參考價值，可讀。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，值得一看。

評分☆☆☆☆☆

好書好書推薦看

評分☆☆☆☆☆

朋友推薦，剛剛學習中，感覺還行

評分☆☆☆☆☆

差評