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目录(7)

《数据仓库工具箱(第3版)--维度建模权威指南》本书汇集了到目前为止最全面的维度建模技术。本书采用新的思路和最佳实践对上一版本进行了全面修订,给出了设计维度模型的全面指南,既适合数据仓库新手,也适合经验丰富的专业人员。本节为目录。

作者:王念滨/周连科/韦正现 译来源:清华大学出版社|2015-12-10 16:20

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目录(7)

19.1.9  可用的技能 317
19.1.10  传统的许可证书 317
19.2  ETL的34个子系统 317
19.3  获取:将数据插入到数据
仓库中 318
19.3.1  子系统1:数据分析 318
19.3.2  子系统2:变化数据
获取系统 319
19.3.3  子系统3:获取系统 320
19.4  清洗与整合数据 321
19.4.1  提高数据质量文化与
过程 322
19.4.2  子系统4:数据清洗
系统 323
19.4.3  子系统5:错误事件
模式 324
19.4.4  子系统6:审计维度
装配器 325
19.4.5  子系统7:重复数据删除
(deduplication)系统 326
19.4.6  子系统8:一致性系统 326
19.5  发布:准备展现 328
19.5.1  子系统9:缓慢变化维度
管理器 328
19.5.2  子系统10:代理键
产生器 332
19.5.3  子系统11:层次
管理器 332
19.5.4  子系统12:特定维度
管理器 333
19.5.5  子系统13:事实表
建立器 335
19.5.6  子系统14:代理键
流水线 336
19.5.7  子系统15:多值维度桥接表
建立器 337
19.5.8  子系统16:迟到数据
处理器 338
19.5.9  子系统17:维度管理器
系统 339
19.5.10  子系统18:事实提供者
系统 339
19.5.11  子系统19:聚集
建立器 340
19.5.12  子系统20:OLAP多维
数据库建立器 340
19.5.13  子系统21:数据
传播管理器 340
19.6  管理ETL环境 341
19.6.1  子系统22:任务
调度器 341
19.6.2  子系统23:
备份系统 342
19.6.3  子系统24:恢复与
重启系统 343
19.6.4  子系统25:版本
控制系统 344
19.6.5  子系统26:版本
迁移系统 345
19.6.6  子系统27:工作流
监视器 345
19.6.7  子系统28:排序系统 346
19.6.8  子系统29:世系及依赖
分析器 346
19.6.9  子系统30:问题提升
系统 346
19.6.10  子系统31:并行/流水线
系统 347
19.6.11  子系统32:安全系统 347
19.6.12  子系统33:合规性
管理器 348
19.6.13  子系统34:元数据存储库
管理器 350
19.7  本章小结 350
第20章  ETL系统设计与开发过程和
任务 351
20.1  ETL过程概览 351
20.2  ETL开发规划 351
20.2.1  第1步:设计高层规划 352
20.2.2  第2步:选择ETL工具 352
20.2.3  第3步:开发默认策略 353
20.2.4  第4步:按照目标表钻取
数据 354
20.2.5  开发ETL规范文档 355
20.3  开发一次性的历史
加载过程 356
20.3.1  第5步:用历史数据
填充维度表 356

20.3.2  第6步:完成事实表
历史加载 360
20.4  开发增量式ETL过程 363
20.4.1  第7步:维度表增量
处理过程 363
20.4.2  第8步:事实表增量
处理过程 365
20.4.3  第9步:聚集表与OLAP
加载 367
20.4.4  第10步:ETL系统操作与
自动化 368
20.5  实时的影响 368
20.5.1  实时分类 369
20.5.2  实时结构权衡 370
20.5.3  展现服务器上的
实时分区 371
20.6  本章小结 372
第21章  大数据分析 373
21.1  大数据概览 373
21.1.1  扩展的RDBMS结构 374
21.1.2  MapReduce/Hadoop
结构 375
21.1.3  大数据结构比较 376
21.2  推荐的应用于大数据的
最佳实践 376
21.2.1  面向大数据管理的
最佳实践 376
21.2.2  面向大数据结构的
最佳实践 377
21.2.3  应用于大数据的数据建模
最佳实践 381
21.2.4  大数据的数据治理
最佳实践 383
21.3  本章小结 384

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