SQL Server 2008商业智能完美解决方案 2/3
SQL Server 2008 2010 商业智能完美解决方案
作者:兰吉特(Lynn Langit)
出版社：人民邮电出版社; 第1版 (2010年8月1日)
ISBN：7115231117, 9787115231116
页码：545
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《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》：
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
内容提要
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《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。
目录
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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 3
1.1 商业智能和数据建模 3
1.2 OLTP和OLAP 4
1.2.1 联机事务处理 4
1.2.2 联机分析处理 6
1.3 常用BI术语 9
1.3.1 数据仓库 9
1.3.2 数据市场 10
1.3.3 多维数据集 11
1.3.4 决策支持系统 11
1.3.5 数据挖掘系统 11
1.3.6 提取、转换和加载系统 12
1.3.7 报表处理系统 12
1.3.8 关键绩效指标 12
1.4 Microsoft BI解决方案的核心组件 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解决方案的可选组件 17
1.6 BI解决方案中使用的查询语言 18
1.6.1 MDX 18
1.6.2 DMX 19
1.6.3 XMLA 19
1.6.4 RDL 19
1.7 小结 19
第2章 商业智能结果可视化 21
2.1 将业务案例与BI解决方案对应起来 21
2.1.1 BI范围十大问题 22
2.1.2 BI解决方案的组成部分 23
2.2 从用户的角度理解商业智能 26
2.2.1 用Excel 2007演示BI的功能 28
2.2.2 通过Excel外接程序了解数据挖掘 35
2.2.3 使用Excel 2007查看数据挖掘结构 36
2.3 完整BI解决方案的元素 39
2.3.1 报表——确定谁将使用解决方案 39
2.3.2 ETL——实现解决方案的基础 40
2.3.3 数据挖掘——不可或缺 40
2.4 常见的业务挑战和BI解决方案 42
2.5 衡量BI解决方案的ROI 43
2.6 小结 45
第3章 构建有效的商业智能流程 46
3.1 BI项目的软件开发生命周期 46
3.1.1 Microsoft Solution Framework 47
3.1.2 Microsoft Solution Framework for Agile Software Development 48
3.1.3 将MSF用于BI项目 49
3.1.4 Microsoft Solution Framework的阶段和可交付成果 49
3.2 BI项目需要的技能 53
3.2.1 必备技能 54
3.2.2 可选技能 55
3.3 建立团队 57
3.4 小结 62
第4章 商业智能解决方案的物理架构 63
4.1 物理基础结构更改的规划 63
4.1.1 创建准确的基线调查 63
4.1.2 评估当前的服务级别协议 64
4.2 确定服务器的最优数量和最佳位置 65
4.2.1 物理服务器的考虑 67
4.2.2 逻辑服务器和服务的考虑 68
4.3 理解安全需求 70
4.4 备份和还原 78
4.4.1 备份SSAS 78
4.4.2 备份SSIS 79
4.4.3 备份SSRS 79
4.5 审核与合规 79
4.6 源代码控制 82
4.7 小结 83
第5章 面向架构的OLAP逻辑设计概念 84
5.1 设计基本的OLAP多维数据集 84
5.1.1 星形架构 85
5.1.2 反规范化 91
5.1.3 回到星形 91
5.1.4 其他设计技巧 96
5.1.5 雪花维度建模 97
5.1.6 维度建模补充 100
5.1.7 理解事实(度量)建模 105
5.1.8 BI建模的其他考虑 107
5.2 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 111
6.1 SQL Server Analysis Services的核心工具 111
6.1.1 基线服务配置 114
6.1.2 SSMS中的SSAS 115
6.1.3 如何查询SSAS对象 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小结 132
6.2 小结 132
第7章 用BIDS设计OLAP多维数据集 133
7.1 使用BIDS 133
7.2 在“解决方案资源管理器”中工作 135
7.2.1 Analysis Services中的数据源 137
7.2.2 数据源视图 139
7.2.3 Analysis Services中的角色 142
7.2.4 在Analysis Services对象上使用编译后的程序集 143
7.3 用BIDS构建OLAP多维数据集 144
7.4 理解维度 149
7.4.1 属性层次结构 150
7.4.2 属性关系 151
7.4.3 翻译 153
7.5 使用维度 154
7.5.1 度量值组 154
7.5.2 超越星形维度 157
7.6 构建第一个OLAP多维数据集 160
7.6.1 选择度量值组 160
7.6.2 增加维度 160
7.7 小结 164
第8章 优化多维数据集和维度 165
8.1 优化第一个OLAP多维数据集 165
8.1.1 翻译和透视 165
8.1.2 关键绩效指标 167
8.1.3 操作 171
8.1.4 计算(MDX脚本或计算成员) 176
8.2 使用多维数据集和维度属性 179
8.2.1 时间智能 181
8.2.2 SCOPE关键字 181
8.2.3 账户智能和一元运算符定义 182
8.2.4 其他向导选项 185
8.2.5 货币换算 185
8.3 高级多维数据集和维度属性 188
8.4 小结 189
第9章 处理多维数据集和维度 190
9.1 构建、处理和部署OLAP多维数据集 190
9.1.1 区分数据和元数据 191
9.1.2 在断开环境下工作 191
9.1.3 在联机环境下工作 193
9.1.4 理解聚合 193
9.2 分区 194
9.2.1 选择存储模式：MOLAP、HOLAP和ROLAP 196
9.2.2 OLTP表的分区 198
9.2.3 其他OLAP分区配置 199
9.3 实现聚合 199
9.3.1 聚合设计向导 200
9.3.2 基于使用情况的优化向导 202
9.3.3 SQL Server Profiler 203
9.3.4 聚合设计器：高级视图 204
9.4 用MOLAP、HOLAP或ROLAP实现高级存储 205
9.5 主动缓存 206
9.5.1 主动缓存的通知设置 208
9.5.2 主动缓存调优 208
9.5.3 ROLAP维度 209
9.5.4 链接 210
9.5.5 写回 210
9.6 多维数据集和维度处理选项 212
9.7 小结 215
第10章 MDX简介 216
10.1 MDX的重要性 216
10.2 编写第一个MDX查询 217
10.2.1 MDX对象名称 218
10.2.2 MDX语法的其他元素 218
10.3 MDX核心函数 220
10.4 筛选MDX结果集 226
10.5 计算成员和命名集合 228
10.6 TopCount函数 230
10.7 Rank函数和组合 232
10.8 Head和Tail函数 235
10.9 MDX的层次结构函数 236
10.10 日期函数 239
10.10.1 结合使用聚合和日期函数 242
10.10.2 关于查询优化 243
10.11 小结 244
第11章 高级MDX 245
11.1 查询维度属性 245
11.2 从季节角度查看日期维度和MDX 248
11.3 创建持久计算成员 249
11.3.1 在BIDS中创建持久计算成员 249
11.3.2 用MDX脚本创建计算成员 250
11.4 使用IIf 251
11.5 关于命名集 252
11.6 关于脚本 255
11.7 理解SOLVE_ORDER 257
11.8 创建关键绩效指标 258
11.8.1 编程创建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 小结 267
第12章 理解数据挖掘结构 268
12.1 审核业务场景 268
12.2 使用BIDS数据挖掘界面 271
12.2.1 理解数据类型和内容类型 272
12.2.2 设置高级数据属性 274
12.2.3 选择数据挖掘模型 275
12.2.4 选择最合适的挖掘模型查看器 278
12.2.5 挖掘准确性图表和预测 281
12.3 数据挖掘算法 284
12.3.1 Microsoft朴素贝叶斯 284
12.3.2 Microsoft决策树算法 288
12.3.3 Microsoft线性回归算法 290
12.3.4 Microsoft时间序列算法 290
12.3.5 Microsoft聚类算法 292
12.3.6 Microsoft序列聚类 294
12.3.7 Microsoft关联算法 295
12.3.8 Microsoft神经网络算法 299
12.3.9 Microsoft逻辑回归 300
12.4 数据挖掘的艺术 301
12.5 小结 301
第13章 实现数据挖掘结构 302
13.1 实现CRISP-DM生命周期模型 302
13.2 用BIDS构建数据挖掘结构 303
13.3 用BIDS增加数据挖掘模型 305
13.4 处理挖掘模型 308
13.5 验证挖掘模型 310
13.5.1 提升图 310
13.5.2 利润图 312
13.5.3 分类矩阵 313
13.5.4 交叉验证 315
13.6 数据挖掘预测查询 316
13.6.1 DMX预测查询 318
13.6.2 DMX预测函数 320
13.7 数据挖掘和Integration Services 322
13.8 数据挖掘对象的处理 324
13.9 数据挖掘客户端 326
13.10 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 329
14.1 Integration Services架构概述 329
14.2 Integration Services包 331
14.3 Integration Services对象模型和组件 334
14.3.1 控制流 335
14.3.2 数据流 335
14.3.3 变量 337
14.3.4 表达式 338
14.3.5 连接管理器 339
14.3.6 事件处理程序和错误处理 340
14.4 Integration Services运行时 341
14.5 Integration Services数据流引擎 342
14.5.1 数据流缓冲区 342
14.5.2 同步数据流输出 346
14.5.3 异步数据流输出 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 包部署选项 348
14.8 小结 348
第15章 用Business Intelligence Development Studio创建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项目模板创建新SSIS项目 350
15.1.2 在“解决方案资源管理器”中查看SSIS项目 351
15.1.3 使用SSIS包设计器 352
15.1.4 使用SSIS工具箱 353
15.1.5 SSIS菜单选项 354
15.2 连接管理器 355
15.2.1 标准数据库连接管理器 355
15.2.2 其他类型的连接管理器 356
15.3 控制流 356
15.3.1 控制流任务 358
15.3.2 控制流容器 360
15.3.3 优先约束 360
15.4 数据流 362
15.4.1 数据流源组件 363
15.4.2 目标组件 364
15.4.3 转换组件 364
15.4.4 Integration Services数据查看器 366
15.5 变量 367
15.5.1 “变量”窗口 367
15.5.2 变量属性 368
15.5.3 系统变量 369
15.6 表达式 369
15.7 小结 371
第16章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的高级功能 372
16.1 Integration Services中的错误处理 372
16.2 SSIS中的事件、日志、调试和事务 373
16.3 日志记录和事件 374
16.4 调试Integration Services包 377
16.5 检查点和事务 378
16.6 设计Integration Services包的最佳实践 380
16.7 数据事件探查 381
16.8 小结 384
第17章 商业智能解决方案中的Microsoft SQL Server 2008 Integration Services包 385
17.1 商业智能的ETL 385
17.2 加载OLAP多维数据集 385
17.2.1 使用Integration Services检测数据质量 386
17.2.2 转换源数据 388
17.2.3 使用中间服务器 388
17.2.4 数据沿袭 392
17.3 转移到星形架构加载 393
17.3.1 加载维度表 393
17.3.2 加载事实数据表 394
17.4 更新 397
17.4.1 事实数据表更新 398
17.4.2 维度表更新 398
17.5 数据挖掘的ETL 399
17.5.1 初始加载 399
17.5.2 模型定型 400
17.5.3 数据挖掘查询 401
17.6 小结 402
第18章 在Microsoft SQL Server 2008 Integration Services中部署和管理解决方案 403
18.1 Integration Services中的解决方案和项目结构 403
18.2 源代码控制 403
18.3 部署问题 407
18.3.1 包配置 409
18.3.2 复制文件部署 411
18.3.3 BIDS部署 412
18.3.4 使用部署实用工具部署 414
18.4 SQL Server代理和集成服务 416
18.4.1 SSIS包安全性介绍 416
18.4.2 处理敏感数据和代理执行账户 419
18.4.3 安全性：两个规则 420
18.5 SSIS服务 420
18.6 小结 421
第19章 扩展和集成SQL Server 2008 Integration Services 422
19.1 SSIS脚本介绍 422
19.2 Visual Studio Tools for Applications 423
19.3 脚本任务 423
19.3.1 Dts对象 425
19.3.2 调试脚本任务 426
19.4 脚本组件 426
19.4.1 ComponentMetaData属性 431
19.4.2 源、转换和目标 432
19.4.3 调试脚本组件 436
19.5 自定义SSIS任务和组件开发概述 436
19.5.1 控制流任务 439
19.5.2 数据流组件 440
19.5.3 其他组件 440
19.6 自定义应用程序中的SSIS集成概述 442
19.7 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 447
20.1 了解Reporting Services的架构 447
20.2 安装和配置Reporting Services 449
20.2.1 HTTP侦听器 451
20.2.2 报表管理器 451
20.2.3 报表服务器Web服务 451
20.2.4 身份验证 452
20.2.5 后台处理(作业管理器) 453
20.3 使用BIDS创建报表 453
20.3.1 其他类型的报表 460
20.3.2 报表示例 460
20.4 部署报表 461
20.5 小结 462
第21章 创建SQL Server 2008 Reporting Services报表 463
21.1 将查询设计器用于Analysis Services 463
21.1.1 MDX查询设计器 464
21.1.2 在查询中设置参数 466
21.1.3 DMX查询设计器 467
21.1.4 在BIDS中使用报表设计器 469
21.2 理解报表项 471
21.2.1 列表和矩形报表项 471
21.2.2 Tablix数据区域 472
21.3 使用报表生成器 474
21.4 小结 477
第22章 高级SQL Sever 2008 Reporting Services 478
22.1 向SSRS报表添加自定义代码 478
22.2 在Word或Excel 2007中查看报表 480
22.3 URL访问 480
22.4 嵌入自定义ReportViewer控件 481
22.5 关于报表参数 485
22.6 关于安全凭据 485
22.7 关于SOAP API 486
22.8 部署——可伸缩性和安全性 490
22.8.1 性能和可伸缩性 490
22.8.2 高级内存管理 491
22.8.3 扩展 492
22.9 管理脚本 493
22.10 小结 494
第23章 用Microsoft Excel 2007作为OLAP多维数据集客户端 495
23.1 使用数据连接向导 495
23.2 使用“导入数据”对话框 497
23.3 理解“数据透视表”界面 497
23.4 创建示例数据透视表 499
23.5 脱机OLAP 501
23.6 Excel OLAP函数 502
23.7 扩展Excel 502
23.8 小结 503
第24章 用Microsoft Office 2007作为数据挖掘客户端 504
24.1 安装数据挖掘外接程序 504
24.2 数据挖掘和Excel 2007的集成 505
24.2.1 使用表分析工具组 506
24.2.2 在Excel 2007中使用“数据挖掘”选项卡 514
24.2.3 “管理”和“模型用法” 515
24.2.4 “数据准备”组 517
24.2.5 “数据建模”组 519
24.2.6 “准确性和验证”组 522
24.3 Visio 2007中的数据挖掘集成 523
24.4 客户端可视化 527
24.5 云形图中的数据挖掘 528
24.6 小结 528
第25章 SQL Server商业智能和Microsoft Office SharePoint Server 2007 529
25.1 Excel Services 529
25.1.1 Excel Services的基本架构 530
25.1.2 Excel工作表的永久性 531
25.1.3 Excel Services工作表的介绍性示例 531
25.1.4 发布参数化Excel工作表 533
25.1.5 Excel Services：Web Services API 535
25.1.6 实际的Excel Services示例 536
25.2 SQL Server Reporting Services与Office SharePoint Server 2007 538
25.2.1 使用Office SharePoint Server 2007配置SQL Server Reporting Services 539
25.2.2 创建并部署一个报表 539
25.2.3 在Office SharePoint Server 2007中使用报表：本机模式 541
25.2.4 在Office SharePoint Server 2007中使用报表：SharePoint集成模式 542
25.2.5 使用报告中心模板 544
25.3 PerformancePoint Server 545
25.4 小结 545
作者介绍
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作者：（美国）兰吉特（Lynn Langit） （美国）Kevin S.Goff （美国）Davide Mauri 等 译者：张猛 杨越 朗亚妹 等
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。
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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。
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