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审、译者简介1

前言1

第1章 决策支持系统的发展1

1.1 演化1

译者序1

1.2 直接存取存储设备的产生2

1.3 个人计算机/第四代编程语言技术3

1.4 进入抽取程序3

1.5 蜘蛛网4

1.6.1 数据缺乏可信性5

1.6 自然演化体系结构的问题5

1.6.2 生产率问题8

1.6.3 从数据到信息10

1.6.4 方法的变迁11

1.7 体系结构设计环境12

1.7.1 体系结构设计环境的层次13

1.7.2 集成14

1.8 用户是谁15

1.9 开发生命周期15

1.11 建立重建工程的舞台16

1.10 硬件利用模式16

1.12 监控数据仓库环境17

1.13 小结19

第2章 数据仓库环境20

2.1 数据仓库的结构22

2.2 面向主题23

2.3 第1天到第n天的现象26

2.4 粒度28

2.4.1 粒度的一个例子29

2.4.2 粒度的双重级别31

2.6 样本数据库34

2.5 分割问题34

2.7 数据分割35

2.8 数据仓库中的数据组织37

2.9 数据仓库--标准手册41

2.10 审计和数据仓库41

2.11 成本合理性41

2.12 清理仓库数据42

2.13 报表和体系结构设计环境42

2.14 机遇性的操作型窗口43

2.15 小结44

3.1 从操作型数据开始45

第3章 设计数据仓库45

3.2 数据/过程模型和体系结构设计环境49

3.3 数据仓库和数据模型50

3.3.1 数据模型52

3.3.2 中间层数据模型54

3.3.3 物理数据模型58

3.4 数据模型和反复开发59

3.5 规范化/反规范化60

3.6 数据仓库中的快照65

3.8 数据仓库中的管理参照表66

3.7 元数据66

3.9 数据周期67

3.10 转换和集成的复杂性70

3.11 触发数据仓库记录71

3.11.1 事件72

3.11.2 快照的构成72

3.11.3 一些例子72

3.12 简要记录73

3.13 管理大量数据74

3.15 从数据仓库环境到操作型环境75

3.16 正常处理75

3.14 创建多个简要记录75

3.17 数据仓库数据的直接访问76

3.18 数据仓库数据的间接访问76

3.18.1 航空公司的佣金计算系统76

3.18.2 零售个性化系统78

3.18.3 信用审核80

3.19 数据仓库数据的间接利用82

3.20 星形连接83

3.21 小结86

4.1 粗略估算87

第4章 数据仓库中的粒度87

4.2 粒度划分过程的输入88

4.3 双重或单一的粒度？88

4.4 确定粒度的级别89

4.5 一些反馈循环技巧90

4.6 粒度的级别--以银行环境为例90

4.7 小结95

第5章 数据仓库和技术96

5.1 管理大量数据96

5.2 管理多介质97

5.3 索引/监视数据97

5.4 多种技术的接口97

5.5 程序员/设计者对数据存放位置的控制98

5.7 元数据管理99

5.8 语言接口99

5.9 数据的高效装入99

5.6 数据的并行存储/管理99

5.10 高效索引的利用100

5.11 数据压缩101

5.12 复合键码101

5.13 变长数据101

5.17 其他的技术特征102

5.18 DBMS类型和数据仓库102

5.15 单独索引处理102

5.16 快速恢复102

5.14 加锁管理102

5.19 改变DBMS技术104

5.20 多维DBMS和数据仓库104

5.21 双重粒度级109

5.22 数据仓库环境中的元数据109

5.23 上下文和内容111

5.24 上下文信息的三种类型111

5.26 刷新数据仓库113

5.25 捕获和管理上下文信息113

5.27 小结114

第6章 分布式数据仓库116

6.1 引言116

6.2 局部数据仓库118

6.3 全局数据仓库119

6.4 互斥数据121

6.5 冗余123

6.6 全局数据存取124

6.7 分布式环境下其他考虑因素126

6.9 开发项目的性质127

6.8 管理多个开发项目127

6.10 分布式数据仓库130

6.10.1 在分布的地理位置间协调开发131

6.10.2 企业数据分布式模型132

6.10.3 分布式数据仓库中的元数据134

6.11 在多种层次上建造数据仓库134

6.12 多个小组建立当前细节级136

6.12.1 不同层不同需求138

6.12.2 其他类型的细节数据140

6.12.3 元数据142

6.13 公用细节数据采用多种平台142

6.14 小结143

第7章 高级管理人员信息系统和数据仓库144

7.1 一个简单例子144

7.2 向下探察分析146

7.3 支持向下探察处理147

7.4 作为EIS基础的数据仓库149

7.5 到哪里取数据149

7.6 事件映射152

7.7 细节数据和EIS153

7.8 在EIS中只保存汇总数据154

7.9 小结154

第8章 外部数据/非结构化数据与数据仓库155

8.1 数据仓库中的外部数据/非结构化数据157

8.2 元数据和外部数据158

8.3 存储外部数据/非结构化数据159

8.4 外部数据/非结构化数据的不同组成部分160

8.5 建模与外部数据/非结构化数据160

8.6 间接报告161

8.7 外部数据归档161

8.8 内部数据与外部数据的比较161

8.9 小结162

9.1 一种迁移方案163

第9章 迁移到体系结构设计环境163

9.2 反馈循环167

9.3 策略方面的考虑168

9.4 方法和迁移171

9.5 一种数据驱动的开发方法171

9.6 数据驱动的方法172

9.7 系统开发生命周期172

9.8 一个哲学上的考虑172

9.9 操作型开发/DSS开发173

9.10 小结173

第10章 数据仓库的设计复查要目174

10.1 进行设计复查所涉及的问题175

10.1.1 谁负责设计复查175

10.1.2 有哪些议事日程175

10.1.3 结果175

10.1.4 复合管理175

10.1.5 典型的数据仓库设计复查176

10.2 小结185

附录186

技术词汇215

参考文献222