MySQL数据仓库指南.docx

### MySQL 数据仓库指南知识点概述 #### 一、数据仓库概览 - **定义与作用**： - 数据仓库是一个集中式的数据存储系统，用于收集、整合来自不同源系统的数据，以便支持业务分析和决策制定。 - 其核心功能在于为用户提供统一的数据视图，使用户可以从历史和当前数据中获取洞察。 - **数据整合**： - 数据仓库从多种来源（如事务处理系统、管理信息系统、外部数据源等）收集数据。 - 源数据经过清洗、转换等过程后，按照更易于分析的形式存储在数据仓库中。 - **数据类型**： - 当前数据：直接支持日常业务运营，可通过打印报表或在线报告形式访问。 - 历史数据：用于长期趋势分析、预测分析等，支持企业制定长期计划和策略。 #### 二、数据仓库技术 - **设计与开发**： - 数据仓库的设计和开发不同于传统的事务管理系统。 - 包括但不限于数据模型设计、SQL脚本编写等技术。 - **实战案例**： - 本书提供了一个实际的数据仓库开发案例，展示了技术的具体应用。 - 包含数据模型和SQL脚本，这些内容已经过测试，适用于实际的数据仓库构建场景。 #### 三、目标读者群 - **面向对象**： - 数据仓库开发人员、IT经理、对MIS和DSS感兴趣的IT专业人士。 - 教师和学生，尤其适用于数据仓库初学者。 - **预备知识**： - 需要一定的系统开发经验和RDBMS（关系数据库管理系统）操作技能。 - 不需要事先了解数据仓库构建经验。 #### 四、实践操作 - **案例研究**： - 通过构建一个简单的商业销售数据仓库来学习数据仓库的相关技术和实践经验。 - 该案例旨在帮助读者快速掌握数据仓库的基本概念和技术。 #### 五、章节结构 - **第一部分：基础知识**： - 第1章：“基本组成”，介绍星型模式及其基本组成。 - 第2章：“维度历史”，讲解如何维护维度成员的历史记录。 - 第3章：“度量可加性”，探讨数据仓库事实表中的度量属性。 - 第4章：“维度查询”，介绍适用于星型模式的SQL查询方法。 - **第二部分：提取、转换与加载(ETL)**： - 第5章：“源数据提取”，介绍不同类型的源数据提取方法。 - 第6章：“导入时间维”，涵盖常用的时间维加载技术。 - 第7章：“初始化导入”，涉及数据仓库初始加载的策略。 - 第8章：“定期导入”，讲解数据仓库的周期性更新机制。 - 第9章：“周期导入计划”，提供如何利用Windows任务管理器实现定期导入计划的指导。 - **第三部分：数据仓库的成长**： - 介绍数据仓库随时间发展的管理和维护策略，包括数据更新、性能优化等方面的内容。 #### 六、核心价值 - **实用性**： - 本书着重于实际操作指南，帮助读者理解并掌握数据仓库的构建和管理。 - 提供了具体的数据模型和SQL脚本，便于读者实践操作。 - **教育意义**： - 可作为教材使用，帮助师生深入理解数据仓库的原理和应用。 - 大多数章节可定制为实验练习，增强学习效果。 通过上述内容的详细介绍，我们可以看到，《MySQL 数据仓库指南》不仅是一本理论书籍，更是一本实用性强、内容丰富的指导手册，适合不同背景的读者群体使用，无论是初学者还是专业人士都能从中受益。