作者:(美)金博尔(Ralph Kimball),(美)罗斯(Margy Ross) 著；王念滨,周连科,韦正现译定价:69.8 出版社:清华大学出版社出版日期:2015年01月01日页数:384 装帧:平装 ISBN:9787302385530 ◆ 实用设计技术——有关维度和事实表的基本和不错技术
◆ 14个案例研究，涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等。
◆ 为12个案例研究提供了数据仓库总线矩阵示例
◆ 需要避免的维度建模陷阱和错误
◆ 增强的缓慢变化维度(SCD)技术类型0~类型7
◆ 用于处理参差不齐的可变深度层次和多值属性的桥接表
◆&nb;等 ●第1章数据仓库、商业智能及维度建模初步 1
●1.1 数据获取与数据分析的区别 1
●1.2 数据仓库与商业智能的目标 2
●1.3 维度建模简介 5
●1.3.1 星型模式与OLAP多维数据库 6
●1.3.2 用于度量的事实表 7
●1.3.3 用于描述环境的维度表 9
●1.3.4 星型模式中维度与事实的连接 11
●1.4 Kimball的DW／BI架构 14
●1.4.1 操作型源系统 14
●1.4.2 获取—转换—加载（ETL）系统 14
●1.4.3 用于支持商业智能决策的展现区 16
●1.4.4 商业智能应用 17
●1.4.5 以餐厅为例描述Kimball架构 17
●1.5 其他DW／BI架构 19
●1.5.1 独立数据集市架构 19
●1.5.2 辐射状企业信息工厂Inmon架构 20
●1.5.3 混合辐射状架构与Kimball架构 22
●1.6 维度建模神话 22
●1.6.1 神话1：维度模型仅包含汇总数据 23
●部分目录

内容简介

随着The Data Warehouse Toolkit(1996)靠前版的出版发行，Ralph Kimball为整个行业引入了维度建模技术。从此，维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能(DW/BI)系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和很好实践的资源。
这本《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模指南》汇集了到目前为止很全面的维度建模技术。本书采用新的思路和很好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。
本书涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验，通过实际案例加以描述。

(美)金博尔(Ralph Kimball),(美)罗斯(Margy Ross) 著；王念滨,周连科,韦正现译 Ralph Kimball博士自1982年以来，一直是数据仓库和商业智能行业的思想开拓者。自1996年以来，The Data Warehouse Toolkit系列书籍一直是很受读者欢迎的畅销书。
Margy Ross是Kimball集团总裁，她与Ralph Kimball合作撰写了5本工具箱系列书籍。她关注数据仓库和商业智能已有30多年的历史。
    使用事实表代理键作为父／子模式中的父节点。一个事实表包含的行是另外粒度更细的事实表的父指针。父表中的事实表代理键也会暴露在子表中。使用事实表代理键而不使用自然父键与在维度表中使用代理键一样都存在争议。自然键是混乱且无法预测的，然而代理键是明确的整数并由ETL系统分配，而不是由源系统分配。当然，除了包括父事实表的代理键外，低粒度事实表包括父节点的维度外键，因此子事实表也包括父维度的外键，因此子事实不必遍历父事实表的代理键就可以被分片或分块。我们将在第4章中讨论，您不应当直接将事实表与其他事实表连接。
    3.8 抵制规范化的冲动
    本节将直接面对几个诱使具有规范化建模背景的建模者采用规范化建模的自然冲动。我们一直在有意识地打破传统等
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