SQL Server 2008商業(yè)智能完美解決方案

第一部分 面向商業(yè)決策者和架構師的商業(yè)智能
第1章 商業(yè)智能基礎 3
1.1 商業(yè)智能和數據建模 3
1.2 OLTP和OLAP 4
1.2.1 聯機事務處理 4
1.2.2 聯機分析處理 6
1.3 常用BI術語 9
1.3.1 數據倉庫 9
1.3.2 數據市場 10
1.3.3 多維數據集 11
1.3.4 決策支持系統(tǒng) 11
1.3.5 數據挖掘系統(tǒng) 11
1.3.6 提取、轉換和加載系統(tǒng) 12
1.3.7 報表處理系統(tǒng) 12
1.3.8 關鍵績效指標 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語言 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 19
第2章 商業(yè)智能結果可視化 21
2.1 將業(yè)務案例與BI解決方案對應起來 21
2.1.1 BI范圍十大問題 22
2.1.2 BI解決方案的組成部分 23
2.2 從用戶的角度理解商業(yè)智能 26
2.2.1 用Excel 2007演示BI的功能 28
2.2.2 通過Excel外接程序了解數據挖掘 35
2.2.3 使用Excel 2007查看數據挖掘結構 36
2.3 完整BI解決方案的元素 39
2.3.1 報表——確定誰將使用解決方案 39
2.3.2 ETL——實現解決方案的基礎 40
2.3.3 數據挖掘——不可或缺 40
2.4 常見的業(yè)務挑戰(zhàn)和BI解決方案 42
2.5 衡量BI解決方案的ROI 43
2.6 小結 45
第3章 構建有效的商業(yè)智能流程 46
3.1 BI項目的軟件開發(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項目 49
3.1.4 Microsoft Solution Framework的階段和可交付成果 49
3.2 BI項目需要的技能 53
3.2.1 必備技能 54
3.2.2 可選技能 55
3.3 建立團隊 57
3.4 小結 62
第4章 商業(yè)智能解決方案的物理架構 63
4.1 物理基礎結構更改的規(guī)劃 63
4.1.1 創(chuàng)建準確的基線調查 63
4.1.2 評估當前的服務級別協(xié)議 64
4.2 確定服務器的最優(yōu)數量和最佳位置 65
4.2.1 物理服務器的考慮 67
4.2.2 邏輯服務器和服務的考慮 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 83
第5章 面向架構的OLAP邏輯設計概念 84
5.1 設計基本的OLAP多維數據集 84
5.1.1 星形架構 85
5.1.2 反規(guī)范化 91
5.1.3 回到星形 91
5.1.4 其他設計技巧 96
5.1.5 雪花維度建模 97
5.1.6 維度建模補充 100
5.1.7 理解事實（度量）建模 105
5.1.8 BI建模的其他考慮 107
5.2 小結 108
第二部分 Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services開發(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 基線服務配置 114
6.1.2 SSMS中的SSAS 115
6.1.3 如何查詢SSAS對象 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 132
6.2 小結 132
第7章 用BIDS設計OLAP多維數據集 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中的數據源 137
7.2.2 數據源視圖 139
7.2.3 Analysis Services中的角色 142
7.2.4 在Analysis Services對象上使用編譯后的程序集 143
7.3 用BIDS構建OLAP多維數據集 144
7.4 理解維度 149
7.4.1 屬性層次結構 150
7.4.2 屬性關系 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 構建第一個OLAP多維數據集 160
7.6.1 選擇度量值組 160
7.6.2 增加維度 160
7.7 小結 164
第8章 優(yōu)化多維數據集和維度 165
8.1 優(yōu)化第一個OLAP多維數據集 165
8.1.1 翻譯和透視 165
8.1.2 關鍵績效指標 167
8.1.3 操作 171
8.1.4 計算（MDX腳本或計算成員） 176
8.2 使用多維數據集和維度屬性 179
8.2.1 時間智能 181
8.2.2 SCOPE關鍵字 181
8.2.3 賬戶智能和一元運算符定義 182
8.2.4 其他向導選項 185
8.2.5 貨幣換算 185
8.3 高級多維數據集和維度屬性 188
8.4 小結 189
第9章 處理多維數據集和維度 190
9.1 構建、處理和部署OLAP多維數據集 190
9.1.1 區(qū)分數據和元數據 191
9.1.2 在斷開環(huán)境下工作 191
9.1.3 在聯機環(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 實現聚合 199
9.3.1 聚合設計向導 200
9.3.2 基于使用情況的優(yōu)化向導 202
9.3.3 SQL Server Profiler 203
9.3.4 聚合設計器：高級視圖 204
9.4 用MOLAP、HOLAP或ROLAP實現高級存儲 205
9.5 主動緩存 206
9.5.1 主動緩存的通知設置 208
9.5.2 主動緩存調優(yōu) 208
9.5.3 ROLAP維度 209
9.5.4 鏈接 210
9.5.5 寫回 210
9.6 多維數據集和維度處理選項 212
9.7 小結 215
第10章 MDX簡介 216
10.1 MDX的重要性 216
10.2 編寫第一個MDX查詢 217
10.2.1 MDX對象名稱 218
10.2.2 MDX語法的其他元素 218
10.3 MDX核心函數 220
10.4 篩選MDX結果集 226
10.5 計算成員和命名集合 228
10.6 TopCount函數 230
10.7 Rank函數和組合 232
10.8 Head和Tail函數 235
10.9 MDX的層次結構函數 236
10.10 日期函數 239
10.10.1 結合使用聚合和日期函數 242
10.10.2 關于查詢優(yōu)化 243
10.11 小結 244
第11章 高級MDX 245
11.1 查詢維度屬性 245
11.2 從季節(jié)角度查看日期維度和MDX 248
11.3 創(chuàng)建持久計算成員 249
11.3.1 在BIDS中創(chuàng)建持久計算成員 249
11.3.2 用MDX腳本創(chuàng)建計算成員 250
11.4 使用IIf 251
11.5 關于命名集 252
11.6 關于腳本 255
11.7 理解SOLVE_ORDER 257
11.8 創(chuàng)建關鍵績效指標 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 267
第12章 理解數據挖掘結構 268
12.1 審核業(yè)務場景 268
12.2 使用BIDS數據挖掘界面 271
12.2.1 理解數據類型和內容類型 272
12.2.2 設置高級數據屬性 274
12.2.3 選擇數據挖掘模型 275
12.2.4 選擇最合適的挖掘模型查看器 278
12.2.5 挖掘準確性圖表和預測 281
12.3 數據挖掘算法 284
12.3.1 Microsoft樸素貝葉斯 284
12.3.2 Microsoft決策樹算法 288
12.3.3 Microsoft線性回歸算法 290
12.3.4 Microsoft時間序列算法 290
12.3.5 Microsoft聚類算法 292
12.3.6 Microsoft序列聚類 294
12.3.7 Microsoft關聯算法 295
12.3.8 Microsoft神經網絡算法 299
12.3.9 Microsoft邏輯回歸 300
12.4 數據挖掘的藝術 301
12.5 小結 301
第13章 實現數據挖掘結構 302
13.1 實現CRISP-DM生命周期模型 302
13.2 用BIDS構建數據挖掘結構 303
13.3 用BIDS增加數據挖掘模型 305
13.4 處理挖掘模型 308
13.5 驗證挖掘模型 310
13.5.1 提升圖 310
13.5.2 利潤圖 312
13.5.3 分類矩陣 313
13.5.4 交叉驗證 315
13.6 數據挖掘預測查詢 316
13.6.1 DMX預測查詢 318
13.6.2 DMX預測函數 320
13.7 數據挖掘和Integration Services 322
13.8 數據挖掘對象的處理 324
13.9 數據挖掘客戶端 326
13.10 小結 326
第三部分 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services開發(fā)人員指南
第14章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的架構組件 329
14.1 Integration Services架構概述 329
14.2 Integration Services包 331
14.3 Integration Services對象模型和組件 334
14.3.1 控制流 335
14.3.2 數據流 335
14.3.3 變量 337
14.3.4 表達式 338
14.3.5 連接管理器 339
14.3.6 事件處理程序和錯誤處理 340
14.4 Integration Services運行時 341
14.5 Integration Services數據流引擎 342
14.5.1 數據流緩沖區(qū) 342
14.5.2 同步數據流輸出 346
14.5.3 異步數據流輸出 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 348
14.8 小結 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項目模板創(chuàng)建新SSIS項目 350
15.1.2 在“解決方案資源管理器”中查看SSIS項目 351
15.1.3 使用SSIS包設計器 352
15.1.4 使用SSIS工具箱 353
15.1.5 SSIS菜單選項 354
15.2 連接管理器 355
15.2.1 標準數據庫連接管理器 355
15.2.2 其他類型的連接管理器 356
15.3 控制流 356
15.3.1 控制流任務 358
15.3.2 控制流容器 360
15.3.3 優(yōu)先約束 360
15.4 數據流 362
15.4.1 數據流源組件 363
15.4.2 目標組件 364
15.4.3 轉換組件 364
15.4.4 Integration Services數據查看器 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 表達式 369
15.7 小結 371
第16章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的高級功能 372
16.1 Integration Services中的錯誤處理 372
16.2 SSIS中的事件、日志、調試和事務 373
16.3 日志記錄和事件 374
16.4 調試Integration Services包 377
16.5 檢查點和事務 378
16.6 設計Integration Services包的最佳實踐 380
16.7 數據事件探查 381
16.8 小結 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多維數據集 385
17.2.1 使用Integration Services檢測數據質量 386
17.2.2 轉換源數據 388
17.2.3 使用中間服務器 388
17.2.4 數據沿襲 392
17.3 轉移到星形架構加載 393
17.3.1 加載維度表 393
17.3.2 加載事實數據表 394
17.4 更新 397
17.4.1 事實數據表更新 398
17.4.2 維度表更新 398
17.5 數據挖掘的ETL 399
17.5.1 初始加載 399
17.5.2 模型定型 400
17.5.3 數據挖掘查詢 401
17.6 小結 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中的解決方案和項目結構 403
18.2 源代碼控制 403
18.3 部署問題 407
18.3.1 包配置 409
18.3.2 復制文件部署 411
18.3.3 BIDS部署 412
18.3.4 使用部署實用工具部署 414
18.4 SQL Server代理和集成服務 416
18.4.1 SSIS包安全性介紹 416
18.4.2 處理敏感數據和代理執(zhí)行賬戶 419
18.4.3 安全性：兩個規(guī)則 420
18.5 SSIS服務 420
18.6 小結 421
第19章 擴展和集成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 423
19.3.1 Dts對象 425
19.3.2 調試腳本任務 426
19.4 腳本組件 426
19.4.1 ComponentMetaData屬性 431
19.4.2 源、轉換和目標 432
19.4.3 調試腳本組件 436
19.5 自定義SSIS任務和組件開發(fā)概述 436
19.5.1 控制流任務 439
19.5.2 數據流組件 440
19.5.3 其他組件 440
19.6 自定義應用程序中的SSIS集成概述 442
19.7 小結 444
第四部分 Microsoft SQL Server Reporting Services及商業(yè)智能的其他客戶端界面
第20章 用SQL Server 2008 Reporting Services創(chuàng)建報表 447
20.1 了解Reporting Services的架構 447
20.2 安裝和配置Reporting Services 449
20.2.1 HTTP偵聽器 451
20.2.2 報表管理器 451
20.2.3 報表服務器Web服務 451
20.2.4 身份驗證 452
20.2.5 后臺處理（作業(yè)管理器） 453
20.3 使用BIDS創(chuàng)建報表 453
20.3.1 其他類型的報表 460
20.3.2 報表示例 460
20.4 部署報表 461
20.5 小結 462
第21章 創(chuàng)建SQL Server 2008 Reporting Services報表 463
21.1 將查詢設計器用于Analysis Services 463
21.1.1 MDX查詢設計器 464
21.1.2 在查詢中設置參數 466
21.1.3 DMX查詢設計器 467
21.1.4 在BIDS中使用報表設計器 469
21.2 理解報表項 471
21.2.1 列表和矩形報表項 471
21.2.2 Tablix數據區(qū)域 472
21.3 使用報表生成器 474
21.4 小結 477
第22章 高級SQL Sever 2008 Reporting Services 478
22.1 向SSRS報表添加自定義代碼 478
22.2 在Word或Excel 2007中查看報表 480
22.3 URL訪問 480
22.4 嵌入自定義ReportViewer控件 481
22.5 關于報表參數 485
22.6 關于安全憑據 485
22.7 關于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 高級內存管理 491
22.8.3 擴展 492
22.9 管理腳本 493
22.10 小結 494
第23章 用Microsoft Excel 2007作為OLAP多維數據集客戶端 495
23.1 使用數據連接向導 495
23.2 使用“導入數據”對話框 497
23.3 理解“數據透視表”界面 497
23.4 創(chuàng)建示例數據透視表 499
23.5 脫機OLAP 501
23.6 Excel OLAP函數 502
23.7 擴展Excel 502
23.8 小結 503
第24章 用Microsoft Office 2007作為數據挖掘客戶端 504
24.1 安裝數據挖掘外接程序 504
24.2 數據挖掘和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“數據挖掘”選項卡 514
24.2.3 “管理”和“模型用法” 515
24.2.4 “數據準備”組 517
24.2.5 “數據建模”組 519
24.2.6 “準確性和驗證”組 522
24.3 Visio 2007中的數據挖掘集成 523
24.4 客戶端可視化 527
24.5 云形圖中的數據挖掘 528
24.6 小結 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 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)布參數化Excel工作表 533
25.1.5 Excel Services：Web Services API 535
25.1.6 實際的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)建并部署一個報表 539
25.2.3 在Office SharePoint Server 2007中使用報表：本機模式 541
25.2.4 在Office SharePoint Server 2007中使用報表：SharePoint集成模式 542
25.2.5 使用報告中心模板 544
25.3 PerformancePoint Server 545
25.4 小結 545