SQL Server 2008商业智能完美解决方案

出版时间：2010-8  出版社：人民邮电  作者：(美)兰吉特|译者:张猛//杨越//朗亚妹  页数：545  
Tag标签：无  

前言

　　当LynnLangit的名字出现在我的收件箱或者RSS源中的时候，除了开心之外，我不做他想！她可能会邀我与她分享一个技术播客，将她对某个大会发言人的简要评论告诉我，或者回忆她在赞比亚看到的会游泳的大象（当时她正不知疲倦地在那里推动用信息技术改善当地的卫生工作），这次她则是邀我为她的新书（即本书）作序，一如既往，只要Lynn张口，我唯一的回答只能是“没问题，乐意效劳！”。　　谈到商业智能，Lyon简直是一个宣传狂。作为微软公司的一名开发人员、讲师，宣传推广当然是她的部分工作，但Lynn对技术和技术应用的热衷则远远超过了工作本身，在她的讲座和播客中，在她与各地客户的交往中，在她的作品中，她的投入显而易见，因此，我非常乐于看到这本新书，尤其乐于见到本书是从很全面的角度探讨SQL Server商业智能（BI）技术的。　　商业智能从来不是一个技术解决一个问题，实际上，好的商业智能解决方案可以解决很多层面上的问题——战术、战略，甚至经营上的问题，本书第一部分介绍了这些商业场景。　　要解决这些问题，您会发现手上的原始数据远远不够，商业智能开发人员必须运用业务逻辑。通过对商业用户有意义的分析来丰富数据的意义。如果没有这额外的商业逻辑，您的系统就只能告诉使用者他们已经知道的信息。本书第二部分深入探讨了如何使用Analysis Services创建OLAP多维数据集和数据挖掘模型。　　从本质上看，这些问题通常要求将不同业务的数据集成，SQL Server 2008 Integration Services是进行集成工作的一个平台，在本书第三部分，Lyon介绍了此项集成技术。她不仅介绍了完成单项工作的细节，还将这项工作放在重要的架构范畴内，介绍集成解决方案的管理和部署。　　最后，本书第四部分详细介绍了设计和发布报表的选项，这一部分还介绍了其他一些流行的“客户端”——企业用户通过这些应用程序与BI解决方案交互。所以，即使您只会使用MicrosoftOffice Excel，也会在这一部分找到有价值的信息。

内容概要

　　《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》介绍如何使用Microsoft SQL Server 2008开发商业智能（BI）解决方案。《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》共分为4部分。第一部分阐述了商业智能基础、可视化商业智能结果、构建有效的商业智能流程、商业智能解决方案的物理架构、面向架构师的OLAP逻辑设计概念；第二部分面向Analysis Services开发人员，详细介绍了如何使用BIDS以及BIDS的所有功能，提供了使用SSAS构建OLAP多维数据集和数据挖掘模型的指南；第三部分面向Integration Services开发人员，详细介绍如何使用SSIS开发ETL软件包，利用ETL包加载OLAP多维数据集和数据挖掘结构；第四部分详细介绍了SSRS的架构，以及Excel、Visio或Office SharePoint Server 2007作为BI客户端的实现。　　《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》结合专家团队提供的实际示例和丰富经验进行介绍，让读者能够直观轻松地掌握构建商业智能（BI）解决方案的概念、工具和技术，是一本不可多得的商业智能开发参考指南。无论是商业智能（BI）编程新手还是经验丰富的老手，都可从《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》中获益。

作者简介

　　Lynn Langit，MicrosoftMSDN团队的一位开发人员讲师。在加入微软公司之前，Lynn创办了一家提供B0解决方案的开发公司，并担任首席架构师。她拥有很多Microsoft认证，包括MCITP、MCSD、MCDBA和MCT。　　Kevin S，Goff，Microsoft MVP和培训师，还是Microsoft金牌认证合作伙伴项目的BI实践负责人。拥有MCP、MCAD、MCDBA和MCT认证。　　Davide Mauri，Microsoft MVP，他从65版起就一直使用SQL Server。Sahil Malik咨询师和培训师，多年的Microsoft MVP和INETA发言人。　　John Welch ，crosoft MVP，一家专攻BI解决方案的咨询公司的首席架构师。

书籍目录

第一部分 面向商业决策者和架构师的商业智能第1章 商业智能基础 31.1 商业智能和数据建模 31.2 OLTP和OLAP 41.2.1 联机事务处理 41.2.2 联机分析处理 61.3 常用BI术语 91.3.1 数据仓库 91.3.2 数据市场 101.3.3 多维数据集 111.3.4 决策支持系统 111.3.5 数据挖掘系统 111.3.6 提取、转换和加载系统 121.3.7 报表处理系统 121.3.8 关键绩效指标 121.4 Microsoft BI解决方案的核心组件 121.4.1 SQL Server 2008 Analysis Services 131.4.2 SQL Server 2008 Reporting Services 151.4.3 SQL Server 2008 151.4.4 SQL Server 2008 Integration Services 151.5 Microsoft BI解决方案的可选组件 171.6 BI解决方案中使用的查询语言 181.6.1 MDX 181.6.2 DMX 191.6.3 XMLA 191.6.4 RDL 191.7 小结 19第2章 商业智能结果可视化 212.1 将业务案例与BI解决方案对应起来 212.1.1 BI范围十大问题 222.1.2 BI解决方案的组成部分 232.2 从用户的角度理解商业智能 262.2.1 用Excel 2007演示BI的功能 282.2.2 通过Excel外接程序了解数据挖掘 352.2.3 使用Excel 2007查看数据挖掘结构 362.3 完整BI解决方案的元素 392.3.1 报表——确定谁将使用解决方案 392.3.2 ETL——实现解决方案的基础 402.3.3 数据挖掘——不可或缺 402.4 常见的业务挑战和BI解决方案 422.5 衡量BI解决方案的ROI 432.6 小结 45第3章 构建有效的商业智能流程 463.1 BI项目的软件开发生命周期 463.1.1 Microsoft Solution Framework 473.1.2 Microsoft Solution Framework for Agile Software Development 483.1.3 将MSF用于BI项目 493.1.4 Microsoft Solution Framework的阶段和可交付成果 493.2 BI项目需要的技能 533.2.1 必备技能 543.2.2 可选技能 553.3 建立团队 573.4 小结 62第4章 商业智能解决方案的物理架构 634.1 物理基础结构更改的规划 634.1.1 创建准确的基线调查 634.1.2 评估当前的服务级别协议 644.2 确定服务器的最优数量和最佳位置 654.2.1 物理服务器的考虑 674.2.2 逻辑服务器和服务的考虑 684.3 理解安全需求 704.4 备份和还原 784.4.1 备份SSAS 784.4.2 备份SSIS 794.4.3 备份SSRS 794.5 审核与合规 794.6 源代码控制 824.7 小结 83第5章 面向架构的OLAP逻辑设计概念 845.1 设计基本的OLAP多维数据集 845.1.1 星形架构 855.1.2 反规范化 915.1.3 回到星形 915.1.4 其他设计技巧 965.1.5 雪花维度建模 975.1.6 维度建模补充 1005.1.7 理解事实（度量）建模 1055.1.8 BI建模的其他考虑 1075.2 小结 108第二部分 Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services开发人员指南第6章 理解SSMS和SQL Server Profiler中的SSAS 1116.1 SQL Server Analysis Services的核心工具 1116.1.1 基线服务配置 1146.1.2 SSMS中的SSAS 1156.1.3 如何查询SSAS对象 1246.1.4 使用MDX模板 1276.1.5 使用DMX模板 1306.1.6 使用XMLA模板 1316.1.7 SSMS小结 1326.2 小结 132第7章 用BIDS设计OLAP多维数据集 1337.1 使用BIDS 1337.2 在“解决方案资源管理器”中工作 1357.2.1 Analysis Services中的数据源 1377.2.2 数据源视图 1397.2.3 Analysis Services中的角色 1427.2.4 在Analysis Services对象上使用编译后的程序集 1437.3 用BIDS构建OLAP多维数据集 1447.4 理解维度 1497.4.1 属性层次结构 1507.4.2 属性关系 1517.4.3 翻译 1537.5 使用维度 1547.5.1 度量值组 1547.5.2 超越星形维度 1577.6 构建第一个OLAP多维数据集 1607.6.1 选择度量值组 1607.6.2 增加维度 1607.7 小结 164第8章 优化多维数据集和维度 1658.1 优化第一个OLAP多维数据集 1658.1.1 翻译和透视 1658.1.2 关键绩效指标 1678.1.3 操作 1718.1.4 计算（MDX脚本或计算成员） 1768.2 使用多维数据集和维度属性 1798.2.1 时间智能 1818.2.2 SCOPE关键字 1818.2.3 账户智能和一元运算符定义 1828.2.4 其他向导选项 1858.2.5 货币换算 1858.3 高级多维数据集和维度属性 1888.4 小结 189第9章 处理多维数据集和维度 1909.1 构建、处理和部署OLAP多维数据集 1909.1.1 区分数据和元数据 1919.1.2 在断开环境下工作 1919.1.3 在联机环境下工作 1939.1.4 理解聚合 1939.2 分区 1949.2.1 选择存储模式：MOLAP、HOLAP和ROLAP 1969.2.2 OLTP表的分区 1989.2.3 其他OLAP分区配置 1999.3 实现聚合 1999.3.1 聚合设计向导 2009.3.2 基于使用情况的优化向导 2029.3.3 SQL Server Profiler 2039.3.4 聚合设计器：高级视图 2049.4 用MOLAP、HOLAP或ROLAP实现高级存储 2059.5 主动缓存 2069.5.1 主动缓存的通知设置 2089.5.2 主动缓存调优 2089.5.3 ROLAP维度 2099.5.4 链接 2109.5.5 写回 2109.6 多维数据集和维度处理选项 2129.7 小结 215第10章 MDX简介 21610.1 MDX的重要性 21610.2 编写第一个MDX查询 21710.2.1 MDX对象名称 21810.2.2 MDX语法的其他元素 21810.3 MDX核心函数 22010.4 筛选MDX结果集 22610.5 计算成员和命名集合 22810.6 TopCount函数 23010.7 Rank函数和组合 23210.8 Head和Tail函数 23510.9 MDX的层次结构函数 23610.10 日期函数 23910.10.1 结合使用聚合和日期函数 24210.10.2 关于查询优化 24310.11 小结 244第11章 高级MDX 24511.1 查询维度属性 24511.2 从季节角度查看日期维度和MDX 24811.3 创建持久计算成员 24911.3.1 在BIDS中创建持久计算成员 24911.3.2 用MDX脚本创建计算成员 25011.4 使用IIf 25111.5 关于命名集 25211.6 关于脚本 25511.7 理解SOLVE_ORDER 25711.8 创建关键绩效指标 25811.8.1 编程创建KPI 26111.8.2 KPI的其他提示 26211.9 在SSRS和PerformancePoint Server上使用MDX 26211.9.1 在SSRS 2008中使用MDX 26211.9.2 在PerformancePoint Server 2007上使用MDX 26411.10 小结 267第12章 理解数据挖掘结构 26812.1 审核业务场景 26812.2 使用BIDS数据挖掘界面 27112.2.1 理解数据类型和内容类型 27212.2.2 设置高级数据属性 27412.2.3 选择数据挖掘模型 27512.2.4 选择最合适的挖掘模型查看器 27812.2.5 挖掘准确性图表和预测 28112.3 数据挖掘算法 28412.3.1 Microsoft朴素贝叶斯 28412.3.2 Microsoft决策树算法 28812.3.3 Microsoft线性回归算法 29012.3.4 Microsoft时间序列算法 29012.3.5 Microsoft聚类算法 29212.3.6 Microsoft序列聚类 29412.3.7 Microsoft关联算法 29512.3.8 Microsoft神经网络算法 29912.3.9 Microsoft逻辑回归 30012.4 数据挖掘的艺术 30112.5 小结 301第13章 实现数据挖掘结构 30213.1 实现CRISP-DM生命周期模型 30213.2 用BIDS构建数据挖掘结构 30313.3 用BIDS增加数据挖掘模型 30513.4 处理挖掘模型 30813.5 验证挖掘模型 31013.5.1 提升图 31013.5.2 利润图 31213.5.3 分类矩阵 31313.5.4 交叉验证 31513.6 数据挖掘预测查询 31613.6.1 DMX预测查询 31813.6.2 DMX预测函数 32013.7 数据挖掘和Integration Services 32213.8 数据挖掘对象的处理 32413.9 数据挖掘客户端 32613.10 小结 326第三部分 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services开发人员指南第14章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的架构组件 32914.1 Integration Services架构概述 32914.2 Integration Services包 33114.3 Integration Services对象模型和组件 33414.3.1 控制流 33514.3.2 数据流 33514.3.3 变量 33714.3.4 表达式 33814.3.5 连接管理器 33914.3.6 事件处理程序和错误处理 34014.4 Integration Services运行时 34114.5 Integration Services数据流引擎 34214.5.1 数据流缓冲区 34214.5.2 同步数据流输出 34614.5.3 异步数据流输出 34614.6 日志提供程序 34614.7 部署Integration Services包 34714.7.1 包配置 34714.7.2 包部署选项 34814.8 小结 348第15章 用Business Intelligence Development Studio创建Microsoft SQL Server 2008 Integration Services包 34915.1 Visual Studio 2008中的Integration Services 34915.1.1 使用Integration Services项目模板创建新SSIS项目 35015.1.2 在“解决方案资源管理器”中查看SSIS项目 35115.1.3 使用SSIS包设计器 35215.1.4 使用SSIS工具箱 35315.1.5 SSIS菜单选项 35415.2 连接管理器 35515.2.1 标准数据库连接管理器 35515.2.2 其他类型的连接管理器 35615.3 控制流 35615.3.1 控制流任务 35815.3.2 控制流容器 36015.3.3 优先约束 36015.4 数据流 36215.4.1 数据流源组件 36315.4.2 目标组件 36415.4.3 转换组件 36415.4.4 Integration Services数据查看器 36615.5 变量 36715.5.1 “变量”窗口 36715.5.2 变量属性 36815.5.3 系统变量 36915.6 表达式 36915.7 小结 371第16章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的高级功能 37216.1 Integration Services中的错误处理 37216.2 SSIS中的事件、日志、调试和事务 37316.3 日志记录和事件 37416.4 调试Integration Services包 37716.5 检查点和事务 37816.6 设计Integration Services包的最佳实践 38016.7 数据事件探查 38116.8 小结 384第17章 商业智能解决方案中的Microsoft SQL Server 2008 Integration Services包 38517.1 商业智能的ETL 38517.2 加载OLAP多维数据集 38517.2.1 使用Integration Services检测数据质量 38617.2.2 转换源数据 38817.2.3 使用中间服务器 38817.2.4 数据沿袭 39217.3 转移到星形架构加载 39317.3.1 加载维度表 39317.3.2 加载事实数据表 39417.4 更新 39717.4.1 事实数据表更新 39817.4.2 维度表更新 39817.5 数据挖掘的ETL 39917.5.1 初始加载 39917.5.2 模型定型 40017.5.3 数据挖掘查询 40117.6 小结 402第18章 在Microsoft SQL Server 2008 Integration Services中部署和管理解决方案 40318.1 Integration Services中的解决方案和项目结构 40318.2 源代码控制 40318.3 部署问题 40718.3.1 包配置 40918.3.2 复制文件部署 41118.3.3 BIDS部署 41218.3.4 使用部署实用工具部署 41418.4 SQL Server代理和集成服务 41618.4.1 SSIS包安全性介绍 41618.4.2 处理敏感数据和代理执行账户 41918.4.3 安全性：两个规则 42018.5 SSIS服务 42018.6 小结 421第19章 扩展和集成SQL Server 2008 Integration Services 42219.1 SSIS脚本介绍 42219.2 Visual Studio Tools for Applications 42319.3 脚本任务 42319.3.1 Dts对象 42519.3.2 调试脚本任务 42619.4 脚本组件 42619.4.1 ComponentMetaData属性 43119.4.2 源、转换和目标 43219.4.3 调试脚本组件 43619.5 自定义SSIS任务和组件开发概述 43619.5.1 控制流任务 43919.5.2 数据流组件 44019.5.3 其他组件 44019.6 自定义应用程序中的SSIS集成概述 44219.7 小结 444第四部分 Microsoft SQL Server Reporting Services及商业智能的其他客户端界面第20章 用SQL Server 2008 Reporting Services创建报表 44720.1 了解Reporting Services的架构 44720.2 安装和配置Reporting Services 44920.2.1 HTTP侦听器 45120.2.2 报表管理器 45120.2.3 报表服务器Web服务 45120.2.4 身份验证 45220.2.5 后台处理（作业管理器） 45320.3 使用BIDS创建报表 45320.3.1 其他类型的报表 46020.3.2 报表示例 46020.4 部署报表 46120.5 小结 462第21章 创建SQL Server 2008 Reporting Services报表 46321.1 将查询设计器用于Analysis Services 46321.1.1 MDX查询设计器 46421.1.2 在查询中设置参数 46621.1.3 DMX查询设计器 46721.1.4 在BIDS中使用报表设计器 46921.2 理解报表项 47121.2.1 列表和矩形报表项 47121.2.2 Tablix数据区域 47221.3 使用报表生成器 47421.4 小结 477第22章 高级SQL Sever 2008 Reporting Services 47822.1 向SSRS报表添加自定义代码 47822.2 在Word或Excel 2007中查看报表 48022.3 URL访问 48022.4 嵌入自定义ReportViewer控件 48122.5 关于报表参数 48522.6 关于安全凭据 48522.7 关于SOAP API 48622.8 部署——可伸缩性和安全性 49022.8.1 性能和可伸缩性 49022.8.2 高级内存管理 49122.8.3 扩展 49222.9 管理脚本 49322.10 小结 494第23章 用Microsoft Excel 2007作为OLAP多维数据集客户端 49523.1 使用数据连接向导 49523.2 使用“导入数据”对话框 49723.3 理解“数据透视表”界面 49723.4 创建示例数据透视表 49923.5 脱机OLAP 50123.6 Excel OLAP函数 50223.7 扩展Excel 50223.8 小结 503第24章 用Microsoft Office 2007作为数据挖掘客户端 50424.1 安装数据挖掘外接程序 50424.2 数据挖掘和Excel 2007的集成 50524.2.1 使用表分析工具组 50624.2.2 在Excel 2007中使用“数据挖掘”选项卡 51424.2.3 “管理”和“模型用法” 51524.2.4 “数据准备”组 51724.2.5 “数据建模”组 51924.2.6 “准确性和验证”组 52224.3 Visio 2007中的数据挖掘集成 52324.4 客户端可视化 52724.5 云形图中的数据挖掘 52824.6 小结 528第25章 SQL Server商业智能和Microsoft Office SharePoint Server 2007 52925.1 Excel Services 52925.1.1 Excel Services的基本架构 53025.1.2 Excel工作表的永久性 53125.1.3 Excel Services工作表的介绍性示例 53125.1.4 发布参数化Excel工作表 53325.1.5 Excel Services：Web Services API 53525.1.6 实际的Excel Services示例 53625.2 SQL Server Reporting Services与Office SharePoint Server 2007 53825.2.1 使用Office SharePoint Server 2007配置SQL Server Reporting Services 53925.2.2 创建并部署一个报表 53925.2.3 在Office SharePoint Server 2007中使用报表：本机模式 54125.2.4 在Office SharePoint Server 2007中使用报表：SharePoint集成模式 54225.2.5 使用报告中心模板 54425.3 PerformancePoint Server 54525.4 小结 545

章节摘录

　　9.5.4 链接　　在准备处理多维数据集的时候，还有另外两个配置选项和功能需要考虑，即链接对象和写回.我们还要研究有关错误处理的设置（在“多维数据集和维度处理选项”一节），因为根据业务需求不同，这些配置也很重要，而且它们的配置值会影响多维数据集的处理时间。我们先从链接对象开始。　　链接对象是需要与当前操作的SSAS数据库相关联的、来自其他SSAS数据库（Analysis Services 2008或Analysis Services 2005）的SSAS对象，如度量值组或维度。链接对象也可以包含KPI、操作和计算。链接对象选项可以用来克服SSAS 2008一个多维数据集只能基于一个数据源视图的局限性。它还可以实现某种伸缩性，因为可以使用多个服务器提供数据查询。　　SSAS中使用链接对象的功能默认是禁用的。如果想使用这个选项，需要在SSMS中启用它，需将SSMS连接到SSAS，在SSAS服务器实例上单击右键，选择“属性”选项，然后启用链接。

编辑推荐

　　利用Microsoft SQL Server 2008实现灵活的商业智能解决方案使用Microsoft 完善的BI工具构建B0解决方案的必备指南，使用SQLServer 2008设计、开发和部署更有效的数据集成、报表、分析解决方案所需的权威操作指南。不论是商业智能（B0）编程的新手还是老手，都会从中受益。通过专家团队的真实示例和高明见解，读者能够掌握构建商业智能解决方案的概念、工具和技术，从而真正提供客户所需的智能性商业价值。　　《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》研究如下内容：　　管理开发生命周期，打造BI团队；　　深入研究SQL Servet Analysis Services、Integration Services和　　Reporting Services；　　使用Business Intelligence Development Studio（BIDS）；　　编写对销售数据进行分级、排序和深化的查询；　　开发提取、转换、加载（ETL）解决方案；　　添加源代码控制系统；　　通过加密和凭据保护部署的包；　　用MDX和DMX查询设计器构建基于OLAP多维数据集和数据挖掘模　　型的报表；　　用NET代码建立并实现自定义对象；　　在Microsoft Office Excel和Office SharePoint Server中查看报表。　　微软公司US-SQL Analysis Services　　首席开发经理Donaod Farmer倾力作序

用户评论 (总计3条)

•   　　我是看名字和封面设计还算专业借来看的，说实话我对数据挖掘这一块并不熟，不过我还是用了很短的时间把这书翻完，当然也忽略了一些些。
  　　
  　　这本书说的是N多位作家联袂编写类似很多名家编写杂志的每一块版块，不过个人觉得 还是有些言过不实，说的很浅而宽泛。
  　　
  　　没什么难度，读起来更觉得像是普及科普知识。增长见识。
  　　
  　　而且全书的趣味性真不怎么样。还是很多看似高深的技术都这么简单，只是你没去研究。
•   　　
  　　本书不适合入门读。有许多截屏，但是并不是操作指导。操作步骤之间有许多遗漏。感觉对商业智能解决方案比较熟悉的用户（比如原来使用SQL Server 2005的用户）可以看一看。感觉对整个为武安商业智能知识体系的介绍还算全面。
•   商业智能BI里面，很多一部分是关于数据仓库建模和ETL过程。数据挖掘只是其中一部分而已。