SQL Server 2008商業(yè)智能完美解決方案

第一部分 面向商業(yè)決策者和架構(gòu)師的商業(yè)智能
第1章 商業(yè)智能基礎(chǔ) 3
1.1 商業(yè)智能和數(shù)據(jù)建模 3
1.2 OLTP和OLAP 4
1.2.1 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理 4
1.2.2 聯(lián)機(jī)分析處理 6
1.3 常用BI術(shù)語(yǔ) 9
1.3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 9
1.3.2 數(shù)據(jù)市場(chǎng) 10
1.3.3 多維數(shù)據(jù)集 11
1.3.4 決策支持系統(tǒng) 11
1.3.5 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng) 11
1.3.6 提取、轉(zhuǎn)換和加載系統(tǒng) 12
1.3.7 報(bào)表處理系統(tǒng) 12
1.3.8 關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo) 12
1.4 Microsoft BI解決方案的核心組件 12
1.4.1 SQL Server 2008 Analysis Services 13
1.4.2 SQL Server 2008 Reporting Services 15
1.4.3 SQL Server 2008 15
1.4.4 SQL Server 2008 Integration Services 15
1.5 Microsoft BI解決方案的可選組件 17
1.6 BI解決方案中使用的查詢(xún)語(yǔ)言 18
1.6.1 MDX 18
1.6.2 DMX 19
1.6.3 XMLA 19
1.6.4 RDL 19
1.7 小結(jié) 19
第2章 商業(yè)智能結(jié)果可視化 21
2.1 將業(yè)務(wù)案例與BI解決方案對(duì)應(yīng)起來(lái) 21
2.1.1 BI范圍十大問(wèn)題 22
2.1.2 BI解決方案的組成部分 23
2.2 從用戶(hù)的角度理解商業(yè)智能 26
2.2.1 用Excel 2007演示BI的功能 28
2.2.2 通過(guò)Excel外接程序了解數(shù)據(jù)挖掘 35
2.2.3 使用Excel 2007查看數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu) 36
2.3 完整BI解決方案的元素 39
2.3.1 報(bào)表——確定誰(shuí)將使用解決方案 39
2.3.2 ETL——實(shí)現(xiàn)解決方案的基礎(chǔ) 40
2.3.3 數(shù)據(jù)挖掘——不可或缺 40
2.4 常見(jiàn)的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)和BI解決方案 42
2.5 衡量BI解決方案的ROI 43
2.6 小結(jié) 45
第3章 構(gòu)建有效的商業(yè)智能流程 46
3.1 BI項(xiàng)目的軟件開(kāi)發(fā)生命周期 46
3.1.1 Microsoft Solution Framework 47
3.1.2 Microsoft Solution Framework for Agile Software Development 48
3.1.3 將MSF用于BI項(xiàng)目 49
3.1.4 Microsoft Solution Framework的階段和可交付成果 49
3.2 BI項(xiàng)目需要的技能 53
3.2.1 必備技能 54
3.2.2 可選技能 55
3.3 建立團(tuán)隊(duì) 57
3.4 小結(jié) 62
第4章 商業(yè)智能解決方案的物理架構(gòu) 63
4.1 物理基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)更改的規(guī)劃 63
4.1.1 創(chuàng)建準(zhǔn)確的基線調(diào)查 63
4.1.2 評(píng)估當(dāng)前的服務(wù)級(jí)別協(xié)議 64
4.2 確定服務(wù)器的最優(yōu)數(shù)量和最佳位置 65
4.2.1 物理服務(wù)器的考慮 67
4.2.2 邏輯服務(wù)器和服務(wù)的考慮 68
4.3 理解安全需求 70
4.4 備份和還原 78
4.4.1 備份SSAS 78
4.4.2 備份SSIS 79
4.4.3 備份SSRS 79
4.5 審核與合規(guī) 79
4.6 源代碼控制 82
4.7 小結(jié) 83
第5章 面向架構(gòu)的OLAP邏輯設(shè)計(jì)概念 84
5.1 設(shè)計(jì)基本的OLAP多維數(shù)據(jù)集 84
5.1.1 星形架構(gòu) 85
5.1.2 反規(guī)范化 91
5.1.3 回到星形 91
5.1.4 其他設(shè)計(jì)技巧 96
5.1.5 雪花維度建模 97
5.1.6 維度建模補(bǔ)充 100
5.1.7 理解事實(shí)（度量）建模 105
5.1.8 BI建模的其他考慮 107
5.2 小結(jié) 108
第二部分 Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services開(kāi)發(fā)人員指南
第6章 理解SSMS和SQL Server Profiler中的SSAS 111
6.1 SQL Server Analysis Services的核心工具 111
6.1.1 基線服務(wù)配置 114
6.1.2 SSMS中的SSAS 115
6.1.3 如何查詢(xún)SSAS對(duì)象 124
6.1.4 使用MDX模板 127
6.1.5 使用DMX模板 130
6.1.6 使用XMLA模板 131
6.1.7 SSMS小結(jié) 132
6.2 小結(jié) 132
第7章 用BIDS設(shè)計(jì)OLAP多維數(shù)據(jù)集 133
7.1 使用BIDS 133
7.2 在“解決方案資源管理器”中工作 135
7.2.1 Analysis Services中的數(shù)據(jù)源 137
7.2.2 數(shù)據(jù)源視圖 139
7.2.3 Analysis Services中的角色 142
7.2.4 在Analysis Services對(duì)象上使用編譯后的程序集 143
7.3 用BIDS構(gòu)建OLAP多維數(shù)據(jù)集 144
7.4 理解維度 149
7.4.1 屬性層次結(jié)構(gòu) 150
7.4.2 屬性關(guān)系 151
7.4.3 翻譯 153
7.5 使用維度 154
7.5.1 度量值組 154
7.5.2 超越星形維度 157
7.6 構(gòu)建第一個(gè)OLAP多維數(shù)據(jù)集 160
7.6.1 選擇度量值組 160
7.6.2 增加維度 160
7.7 小結(jié) 164
第8章 優(yōu)化多維數(shù)據(jù)集和維度 165
8.1 優(yōu)化第一個(gè)OLAP多維數(shù)據(jù)集 165
8.1.1 翻譯和透視 165
8.1.2 關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo) 167
8.1.3 操作 171
8.1.4 計(jì)算（MDX腳本或計(jì)算成員） 176
8.2 使用多維數(shù)據(jù)集和維度屬性 179
8.2.1 時(shí)間智能 181
8.2.2 SCOPE關(guān)鍵字 181
8.2.3 賬戶(hù)智能和一元運(yùn)算符定義 182
8.2.4 其他向?qū)нx項(xiàng) 185
8.2.5 貨幣換算 185
8.3 高級(jí)多維數(shù)據(jù)集和維度屬性 188
8.4 小結(jié) 189
第9章 處理多維數(shù)據(jù)集和維度 190
9.1 構(gòu)建、處理和部署OLAP多維數(shù)據(jù)集 190
9.1.1 區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)和元數(shù)據(jù) 191
9.1.2 在斷開(kāi)環(huán)境下工作 191
9.1.3 在聯(lián)機(jī)環(huán)境下工作 193
9.1.4 理解聚合 193
9.2 分區(qū) 194
9.2.1 選擇存儲(chǔ)模式：MOLAP、HOLAP和ROLAP 196
9.2.2 OLTP表的分區(qū) 198
9.2.3 其他OLAP分區(qū)配置 199
9.3 實(shí)現(xiàn)聚合 199
9.3.1 聚合設(shè)計(jì)向?qū)?200
9.3.2 基于使用情況的優(yōu)化向?qū)?202
9.3.3 SQL Server Profiler 203
9.3.4 聚合設(shè)計(jì)器：高級(jí)視圖 204
9.4 用MOLAP、HOLAP或ROLAP實(shí)現(xiàn)高級(jí)存儲(chǔ) 205
9.5 主動(dòng)緩存 206
9.5.1 主動(dòng)緩存的通知設(shè)置 208
9.5.2 主動(dòng)緩存調(diào)優(yōu) 208
9.5.3 ROLAP維度 209
9.5.4 鏈接 210
9.5.5 寫(xiě)回 210
9.6 多維數(shù)據(jù)集和維度處理選項(xiàng) 212
9.7 小結(jié) 215
第10章 MDX簡(jiǎn)介 216
10.1 MDX的重要性 216
10.2 編寫(xiě)第一個(gè)MDX查詢(xún) 217
10.2.1 MDX對(duì)象名稱(chēng) 218
10.2.2 MDX語(yǔ)法的其他元素 218
10.3 MDX核心函數(shù) 220
10.4 篩選MDX結(jié)果集 226
10.5 計(jì)算成員和命名集合 228
10.6 TopCount函數(shù) 230
10.7 Rank函數(shù)和組合 232
10.8 Head和Tail函數(shù) 235
10.9 MDX的層次結(jié)構(gòu)函數(shù) 236
10.10 日期函數(shù) 239
10.10.1 結(jié)合使用聚合和日期函數(shù) 242
10.10.2 關(guān)于查詢(xún)優(yōu)化 243
10.11 小結(jié) 244
第11章 高級(jí)MDX 245
11.1 查詢(xún)維度屬性 245
11.2 從季節(jié)角度查看日期維度和MDX 248
11.3 創(chuàng)建持久計(jì)算成員 249
11.3.1 在BIDS中創(chuàng)建持久計(jì)算成員 249
11.3.2 用MDX腳本創(chuàng)建計(jì)算成員 250
11.4 使用IIf 251
11.5 關(guān)于命名集 252
11.6 關(guān)于腳本 255
11.7 理解SOLVE_ORDER 257
11.8 創(chuàng)建關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo) 258
11.8.1 編程創(chuàng)建KPI 261
11.8.2 KPI的其他提示 262
11.9 在SSRS和PerformancePoint Server上使用MDX 262
11.9.1 在SSRS 2008中使用MDX 262
11.9.2 在PerformancePoint Server 2007上使用MDX 264
11.10 小結(jié) 267
第12章 理解數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu) 268
12.1 審核業(yè)務(wù)場(chǎng)景 268
12.2 使用BIDS數(shù)據(jù)挖掘界面 271
12.2.1 理解數(shù)據(jù)類(lèi)型和內(nèi)容類(lèi)型 272
12.2.2 設(shè)置高級(jí)數(shù)據(jù)屬性 274
12.2.3 選擇數(shù)據(jù)挖掘模型 275
12.2.4 選擇最合適的挖掘模型查看器 278
12.2.5 挖掘準(zhǔn)確性圖表和預(yù)測(cè) 281
12.3 數(shù)據(jù)挖掘算法 284
12.3.1 Microsoft樸素貝葉斯 284
12.3.2 Microsoft決策樹(shù)算法 288
12.3.3 Microsoft線性回歸算法 290
12.3.4 Microsoft時(shí)間序列算法 290
12.3.5 Microsoft聚類(lèi)算法 292
12.3.6 Microsoft序列聚類(lèi) 294
12.3.7 Microsoft關(guān)聯(lián)算法 295
12.3.8 Microsoft神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 299
12.3.9 Microsoft邏輯回歸 300
12.4 數(shù)據(jù)挖掘的藝術(shù) 301
12.5 小結(jié) 301
第13章 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu) 302
13.1 實(shí)現(xiàn)CRISP-DM生命周期模型 302
13.2 用BIDS構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu) 303
13.3 用BIDS增加數(shù)據(jù)挖掘模型 305
13.4 處理挖掘模型 308
13.5 驗(yàn)證挖掘模型 310
13.5.1 提升圖 310
13.5.2 利潤(rùn)圖 312
13.5.3 分類(lèi)矩陣 313
13.5.4 交叉驗(yàn)證 315
13.6 數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)查詢(xún) 316
13.6.1 DMX預(yù)測(cè)查詢(xún) 318
13.6.2 DMX預(yù)測(cè)函數(shù) 320
13.7 數(shù)據(jù)挖掘和Integration Services 322
13.8 數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟮奶幚?324
13.9 數(shù)據(jù)挖掘客戶(hù)端 326
13.10 小結(jié) 326
第三部分 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services開(kāi)發(fā)人員指南
第14章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的架構(gòu)組件 329
14.1 Integration Services架構(gòu)概述 329
14.2 Integration Services包 331
14.3 Integration Services對(duì)象模型和組件 334
14.3.1 控制流 335
14.3.2 數(shù)據(jù)流 335
14.3.3 變量 337
14.3.4 表達(dá)式 338
14.3.5 連接管理器 339
14.3.6 事件處理程序和錯(cuò)誤處理 340
14.4 Integration Services運(yùn)行時(shí) 341
14.5 Integration Services數(shù)據(jù)流引擎 342
14.5.1 數(shù)據(jù)流緩沖區(qū) 342
14.5.2 同步數(shù)據(jù)流輸出 346
14.5.3 異步數(shù)據(jù)流輸出 346
14.6 日志提供程序 346
14.7 部署Integration Services包 347
14.7.1 包配置 347
14.7.2 包部署選項(xiàng) 348
14.8 小結(jié) 348
第15章 用Business Intelligence Development Studio創(chuàng)建Microsoft SQL Server 2008 Integration Services包 349
15.1 Visual Studio 2008中的Integration Services 349
15.1.1 使用Integration Services項(xiàng)目模板創(chuàng)建新SSIS項(xiàng)目 350
15.1.2 在“解決方案資源管理器”中查看SSIS項(xiàng)目 351
15.1.3 使用SSIS包設(shè)計(jì)器 352
15.1.4 使用SSIS工具箱 353
15.1.5 SSIS菜單選項(xiàng) 354
15.2 連接管理器 355
15.2.1 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)連接管理器 355
15.2.2 其他類(lèi)型的連接管理器 356
15.3 控制流 356
15.3.1 控制流任務(wù) 358
15.3.2 控制流容器 360
15.3.3 優(yōu)先約束 360
15.4 數(shù)據(jù)流 362
15.4.1 數(shù)據(jù)流源組件 363
15.4.2 目標(biāo)組件 364
15.4.3 轉(zhuǎn)換組件 364
15.4.4 Integration Services數(shù)據(jù)查看器 366
15.5 變量 367
15.5.1 “變量”窗口 367
15.5.2 變量屬性 368
15.5.3 系統(tǒng)變量 369
15.6 表達(dá)式 369
15.7 小結(jié) 371
第16章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的高級(jí)功能 372
16.1 Integration Services中的錯(cuò)誤處理 372
16.2 SSIS中的事件、日志、調(diào)試和事務(wù) 373
16.3 日志記錄和事件 374
16.4 調(diào)試Integration Services包 377
16.5 檢查點(diǎn)和事務(wù) 378
16.6 設(shè)計(jì)Integration Services包的最佳實(shí)踐 380
16.7 數(shù)據(jù)事件探查 381
16.8 小結(jié) 384
第17章 商業(yè)智能解決方案中的Microsoft SQL Server 2008 Integration Services包 385
17.1 商業(yè)智能的ETL 385
17.2 加載OLAP多維數(shù)據(jù)集 385
17.2.1 使用Integration Services檢測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量 386
17.2.2 轉(zhuǎn)換源數(shù)據(jù) 388
17.2.3 使用中間服務(wù)器 388
17.2.4 數(shù)據(jù)沿襲 392
17.3 轉(zhuǎn)移到星形架構(gòu)加載 393
17.3.1 加載維度表 393
17.3.2 加載事實(shí)數(shù)據(jù)表 394
17.4 更新 397
17.4.1 事實(shí)數(shù)據(jù)表更新 398
17.4.2 維度表更新 398
17.5 數(shù)據(jù)挖掘的ETL 399
17.5.1 初始加載 399
17.5.2 模型定型 400
17.5.3 數(shù)據(jù)挖掘查詢(xún) 401
17.6 小結(jié) 402
第18章 在Microsoft SQL Server 2008 Integration Services中部署和管理解決方案 403
18.1 Integration Services中的解決方案和項(xiàng)目結(jié)構(gòu) 403
18.2 源代碼控制 403
18.3 部署問(wèn)題 407
18.3.1 包配置 409
18.3.2 復(fù)制文件部署 411
18.3.3 BIDS部署 412
18.3.4 使用部署實(shí)用工具部署 414
18.4 SQL Server代理和集成服務(wù) 416
18.4.1 SSIS包安全性介紹 416
18.4.2 處理敏感數(shù)據(jù)和代理執(zhí)行賬戶(hù) 419
18.4.3 安全性：兩個(gè)規(guī)則 420
18.5 SSIS服務(wù) 420
18.6 小結(jié) 421
第19章 擴(kuò)展和集成SQL Server 2008 Integration Services 422
19.1 SSIS腳本介紹 422
19.2 Visual Studio Tools for Applications 423
19.3 腳本任務(wù) 423
19.3.1 Dts對(duì)象 425
19.3.2 調(diào)試腳本任務(wù) 426
19.4 腳本組件 426
19.4.1 ComponentMetaData屬性 431
19.4.2 源、轉(zhuǎn)換和目標(biāo) 432
19.4.3 調(diào)試腳本組件 436
19.5 自定義SSIS任務(wù)和組件開(kāi)發(fā)概述 436
19.5.1 控制流任務(wù) 439
19.5.2 數(shù)據(jù)流組件 440
19.5.3 其他組件 440
19.6 自定義應(yīng)用程序中的SSIS集成概述 442
19.7 小結(jié) 444
第四部分 Microsoft SQL Server Reporting Services及商業(yè)智能的其他客戶(hù)端界面
第20章 用SQL Server 2008 Reporting Services創(chuàng)建報(bào)表 447
20.1 了解Reporting Services的架構(gòu) 447
20.2 安裝和配置Reporting Services 449
20.2.1 HTTP偵聽(tīng)器 451
20.2.2 報(bào)表管理器 451
20.2.3 報(bào)表服務(wù)器Web服務(wù) 451
20.2.4 身份驗(yàn)證 452
20.2.5 后臺(tái)處理（作業(yè)管理器） 453
20.3 使用BIDS創(chuàng)建報(bào)表 453
20.3.1 其他類(lèi)型的報(bào)表 460
20.3.2 報(bào)表示例 460
20.4 部署報(bào)表 461
20.5 小結(jié) 462
第21章 創(chuàng)建SQL Server 2008 Reporting Services報(bào)表 463
21.1 將查詢(xún)?cè)O(shè)計(jì)器用于Analysis Services 463
21.1.1 MDX查詢(xún)?cè)O(shè)計(jì)器 464
21.1.2 在查詢(xún)中設(shè)置參數(shù) 466
21.1.3 DMX查詢(xún)?cè)O(shè)計(jì)器 467
21.1.4 在BIDS中使用報(bào)表設(shè)計(jì)器 469
21.2 理解報(bào)表項(xiàng) 471
21.2.1 列表和矩形報(bào)表項(xiàng) 471
21.2.2 Tablix數(shù)據(jù)區(qū)域 472
21.3 使用報(bào)表生成器 474
21.4 小結(jié) 477
第22章 高級(jí)SQL Sever 2008 Reporting Services 478
22.1 向SSRS報(bào)表添加自定義代碼 478
22.2 在Word或Excel 2007中查看報(bào)表 480
22.3 URL訪問(wèn) 480
22.4 嵌入自定義ReportViewer控件 481
22.5 關(guān)于報(bào)表參數(shù) 485
22.6 關(guān)于安全憑據(jù) 485
22.7 關(guān)于SOAP API 486
22.8 部署——可伸縮性和安全性 490
22.8.1 性能和可伸縮性 490
22.8.2 高級(jí)內(nèi)存管理 491
22.8.3 擴(kuò)展 492
22.9 管理腳本 493
22.10 小結(jié) 494
第23章 用Microsoft Excel 2007作為OLAP多維數(shù)據(jù)集客戶(hù)端 495
23.1 使用數(shù)據(jù)連接向?qū)?495
23.2 使用“導(dǎo)入數(shù)據(jù)”對(duì)話框 497
23.3 理解“數(shù)據(jù)透視表”界面 497
23.4 創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)透視表 499
23.5 脫機(jī)OLAP 501
23.6 Excel OLAP函數(shù) 502
23.7 擴(kuò)展Excel 502
23.8 小結(jié) 503
第24章 用Microsoft Office 2007作為數(shù)據(jù)挖掘客戶(hù)端 504
24.1 安裝數(shù)據(jù)挖掘外接程序 504
24.2 數(shù)據(jù)挖掘和Excel 2007的集成 505
24.2.1 使用表分析工具組 506
24.2.2 在Excel 2007中使用“數(shù)據(jù)挖掘”選項(xiàng)卡 514
24.2.3 “管理”和“模型用法” 515
24.2.4 “數(shù)據(jù)準(zhǔn)備”組 517
24.2.5 “數(shù)據(jù)建模”組 519
24.2.6 “準(zhǔn)確性和驗(yàn)證”組 522
24.3 Visio 2007中的數(shù)據(jù)挖掘集成 523
24.4 客戶(hù)端可視化 527
24.5 云形圖中的數(shù)據(jù)挖掘 528
24.6 小結(jié) 528
第25章 SQL Server商業(yè)智能和Microsoft Office SharePoint Server 2007 529
25.1 Excel Services 529
25.1.1 Excel Services的基本架構(gòu) 530
25.1.2 Excel工作表的永久性 531
25.1.3 Excel Services工作表的介紹性示例 531
25.1.4 發(fā)布參數(shù)化Excel工作表 533
25.1.5 Excel Services：Web Services API 535
25.1.6 實(shí)際的Excel Services示例 536
25.2 SQL Server Reporting Services與Office SharePoint Server 2007 538
25.2.1 使用Office SharePoint Server 2007配置SQL Server Reporting Services 539
25.2.2 創(chuàng)建并部署一個(gè)報(bào)表 539
25.2.3 在Office SharePoint Server 2007中使用報(bào)表：本機(jī)模式 541
25.2.4 在Office SharePoint Server 2007中使用報(bào)表：SharePoint集成模式 542
25.2.5 使用報(bào)告中心模板 544
25.3 PerformancePoint Server 545
25.4 小結(jié) 545