数据仓库工具箱：维度建模权威指南 PDF 第3版

随着The Data Warehouse Toolkit(1996)第1版的出版发行，Ralph Kimball为整个行业引入了维度建模技术。从此，维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能(DW/BI)系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和最佳实践的权威资源。

这本《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》汇集了到目前为止最全面的维度建模技术。本书采用新的思路和最佳实践对上一版本进行了全面修订，给出了设计维度模型的全面指南，既适合数据仓库新手，也适合经验丰富的专业人员。

《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验，通过实际案例加以描述

目录

• 第1章 数据仓库、商业智能及维度建模初步 1
• 1.1 数据获取与数据分析的区别 1
• 1.2 数据仓库与商业智能的目标 2
• 1.3 维度建模简介 5
• 1.3.1 星型模式与OLAP多维数据库 6
• 1.3.2 用于度量的事实表 7
• 1.3.3 用于描述环境的维度表 9
• 1.3.4 星型模式中维度与事实的连接 11
• 1.4 Kimball的DW/BI架构 14
• 1.4.1 操作型源系统 14
• 1.4.2 获取-转换-加载(ETL)系统 14
• 1.4.3 用于支持商业智能决策的展现区 16
• 1.4.4 商业智能应用 17
• 1.4.5 以餐厅为例描述Kimball架构 17
• 1.5 其他DW/BI架构 19
• 1.5.1 独立数据集市架构 19
• 1.5.2 辐射状企业信息工厂Inmon架构 20
• 1.5.3 混合辐射状架构与Kimball架构 22
• 1.6 维度建模神话 22
• 1.6.1 神话1：维度模型仅包含汇总数据 23
• 1.6.2 神话2：维度模型是部门级而不是企业级的 23
• 1.6.3 神话3：维度模型是不可扩展的 23
• 1.6.4 神话4：维度模型仅用于预测 23
• 1.6.5 神话5：维度模型不能被集成 24
• 1.7 考虑使用维度模型的更多理由 24
• 1.8 本章小结 25
• 第2章 Kimball维度建模技术概述 27
• 2.1 基本概念 27
• 2.1.1 收集业务需求与数据实现 27
• 2.1.2 协作维度建模研讨 27
• 2.1.3 4步骤维度设计过程 28
• 2.1.4 业务过程 28
• 2.1.5 粒度 28
• 2.1.6 描述环境的维度 28
• 2.1.7 用于度量的事实 29
• 2.1.8 星型模式与OLAP多维数据库 29
• 2.1.9 方便地扩展到维度模型 29
• 2.2 事实表技术基础 29
• 2.2.1 事实表结构 29
• 2.2.2 可加、半可加、不可加事实 29
• 2.2.3 事实表中的空值 30
• 2.2.4 一致性事实 30
• 2.2.5 事务事实表 30
• 2.2.6 周期快照事实表 30
• 2.2.7 累积快照事实表 30
• 2.2.8 无事实的事实表 31
• 2.2.9 聚集事实表或OLAP多维数据库 31
• 2.2.10 合并事实表 31
• 2.3 维度表技术基础 31
• 2.3.1 维度表结构 31
• 2.3.2 维度代理键 32
• 2.3.3 自然键、持久键和超自然键 32
• 2.3.4 下钻 32
• 2.3.5 退化维度 32
• 2.3.6 非规范化扁平维度 32
• 2.3.7 多层次维度 32
• 2.3.8 文档属性的标识与指示器 33
• 2.3.9 维度表中的空值属性 33
• 2.3.10 日历日期维度 33
• 2.3.11 扮演角色的维度 33
• 2.3.12 杂项维度 33
• 2.3.13 雪花维度 33
• 2.3.14 支架维度 34
• 2.4 使用一致性维度集成 34
• 2.4.1 一致性维度 34
• 2.4.2 缩减维度 34
• 2.4.3 跨表钻取 34
• 2.4.4 价值链 34
• 2.4.5 企业数据仓库总线架构 35
• 2.4.6 企业数据仓库总线矩阵 35
• 2.4.7 总线矩阵实现细节 35
• 2.4.8 机会/利益相关方矩阵 35
• 2.5 处理缓慢变化维度属性 35
• 2.5.1 类型0：原样保留 35
• 2.5.2 类型1：重写 35
• 2.5.3 类型2：增加新行 36
• 2.5.4 类型3：增加新属性 36
• 2.5.5 类型4：增加微型维度 36
• 2.5.6 类型5：增加微型维度及类型1支架 36
• 2.5.7 类型6：增加类型1属性到类型2维度 36
• 2.5.8 类型7：双类型1和类型2维度 36
• 2.6 处理维度层次关系 37
• 2.6.1 固定深度位置的层次 37
• 2.6.2 轻微参差不齐/可变深度层次 37
• 2.6.3 具有层次桥接表的参差不齐/可变深度层次 37
• 2.6.4 具有路径字符属性的可变深度层次 37
• 2.7 高级事实表技术 37
• 2.7.1 事实表代理键 37
• 2.7.2 蜈蚣事实表 38
• 2.7.3 属性或事实的数字值 38
• 2.7.4 日志/持续时间事实 38
• 2.7.5 头/行事实表 38
• 2.7.6 分配的事实 38
• 2.7.7 利用分配建立利润与损失事实表 38
• 2.7.8 多种货币事实 39
• 2.7.9 多种度量事实单位 39
• 2.7.10 年-日事实 39
• 2.7.11 多遍SQL以避免事实表间的连接 39
• 2.7.12 针对事实表的时间跟踪 39
• 2.7.13 迟到的事实 40
• 2.8 高级维度技术 40
• 2.8.1 维度表连接 40
• 2.8.2 多值维度与桥接表 40
• 2.8.3 随时间变化的多值桥接表 40
• 2.8.4 标签的时间序列行为 40
• 2.8.5 行为研究分组 40
• 2.8.6 聚集事实作为维度属性 41
• 2.8.7 动态值范围 41
• 2.8.8 文本注释维度 41
• 2.8.9 多时区 41
• 2.8.10 度量类型维度 41
• 2.8.11 步骤维度 41
• 2.8.12 热交换维度 42
• 2.8.13 抽象通用维度 42
• 2.8.14 审计维度 42
• 2.8.15 最后产生的维度 42
• 2.9 特殊目的模式 42
• 2.9.1 异构产品的超类与子类模式 43
• 2.9.2 实时事实表 43
• 2.9.3 错误事件模式 43
• 第3章 零售业务 45
• 3.1 维度模型设计的4步过程 46
• 3.1.1 第1步：选择业务过程 46
• 3.1.2 第2步：声明粒度 46
• 3.1.3 第3步：确定维度 47
• 3.1.4 第4步：确定事实 47
• 3.2 零售业务案例研究 47
• 3.2.1 第1步：选择业务过程 49
• 3.2.2 第2步：声明粒度 49
• 3.2.3 第3步：确定维度 50
• 3.2.4 第4步：确定事实 50
• 3.3 维度表设计细节 53
• 3.3.1 日期维度 53
• 3.3.2 产品维度 56
• 3.3.3 商店维度 59
• 3.3.4 促销维度 60
• 3.3.5 其他零售业维度 62
• 3.3.6 事务号码的退化维度 63
• 3.4 实际的销售模式 63
• 3.5 零售模式的扩展能力 64
• 3.6 无事实的事实表 65
• 3.7 维度与事实表键 66
• 3.7.1 维度表代理键 66
• 3.7.2 维度中自然和持久的超自然键 68
• 3.7.3 退化维度的代理键 68
• 3.7.4 日期维度的智能键 68
• 3.7.5 事实表的代理键 69
• 3.8 抵制规范化的冲动 70
• 3.8.1 具有规范化维度的雪花模式 70
• 3.8.2 支架表 72
• 3.8.3 包含大量维度的蜈蚣事实表 72
• 3.9 本章小结 74
• 第4章 库存 75
• 4.1 价值链简介 75
• 4.2 库存模型 76
• 4.2.1 库存周期快照 76
• 4.2.2 库存事务 79
• 4.2.3 库存累积快照 80
• 4.3 事实表类型 81
• 4.3.1 事务事实表 81
• 4.3.2 周期快照事实表 82
• 4.3.3 累积快照事实表 82
• 4.3.4 辅助事实表类型 83
• 4.4 价值链集成 83
• 4.5 企业数据仓库总线架构 84
• 4.5.1 理解总线架构 84
• 4.5.2 企业数据仓库总线矩阵 85
• 4.6 一致性维度 89
• 4.6.1 多事实表钻取 89
• 4.6.2 相同的一致性维度 89
• 4.6.3 包含属性子集的缩减上卷一致性维度 90
• 4.6.4 包含行子集的缩减一致性维度 91
• 4.6.5 总线矩阵的缩减一致性维度 91
• 4.6.6 有限一致性 92
• 4.6.7 数据治理与管理的重要性 92
• 4.6.8 一致性维度与敏捷开发 94
• 4.7 一致性事实 94
• 4.8 本章小结 95
• 第5章 采购 97
• 5.1 采购案例研究 97
• 5.2 采购事务与总线矩阵 98
• 5.2.1 单一事务事实表与多事务事实表 98
• 5.2.2 辅助采购快照 101
• 5.3 缓慢变化维度(SCD)基础 101
• 5.3.1 类型0：保留原始值 102
• 5.3.2 类型1：重写 102
• 5.3.3 类型2：增加新行 104
• 5.3.4 类型3：增加新属性 106
• 5.3.5 类型4：增加微型维度 108
• 5.4 混合缓慢变化维度技术 110
• 5.4.1 类型5：微型维度与类型1支架表 110
• 5.4.2 类型6：将类型1属性增加到类型2维度 111
• 5.4.3 类型7：双重类型1与类型2维度 112
• 5.5 缓慢变化维度总结 113
• 5.6 本章小结 114
• 第6章 订单管理 115
• 6.1 订单管理总线矩阵 116
• 6.2 订单事务 116
• 6.2.1 事实表规范化 117
• 6.2.2 维度角色扮演 117
• 6.2.3 重新审视产品维度 119
• 6.2.4 客户维度 120
• 6.2.5 交易维度 122
• 6.2.6 针对订单号的退化维度 123
• 6.2.7 杂项维度 124
• 6.2.8 应该避免的表头/明细模式 125
• 6.2.9 多币种 126
• 6.2.10 不同粒度的事务事实 128
• 6.2.11 另外一种需要避免的表头/明细模式 129
• 6.3 发票事务 130
• 6.3.1 作为事实、维度或两者兼顾的服务级性能 131
• 6.3.2 利润与损益事实 131
• 6.3.3 审计维度 133
• 6.4 用于订单整个流水线的累积快照 134
• 6.4.1 延迟计算 136
• 6.4.2 多种度量单位 137
• 6.4.3 超越后视镜 138
• 6.5 本章小结 138
• 第7章 会计 139
• 7.1 会计案例研究与总线矩阵 139
• 7.2 总账数据 141
• 7.2.1 总账周期快照 141
• 7.2.2 会计科目表 141
• 7.2.3 结账 141
• 7.2.4 年度-日期事实 143
• 7.2.5 再次讨论多币种问题 143
• 7.2.6 总账日记账事务 143
• 7.2.7 多种财务会计日历 144
• 7.2.8 多级别层次下钻 145
• 7.2.9 财务报表 145
• 7.3 预算编制过程 146
• 7.4 维度属性层次 148
• 7.4.1 固定深度的位置层次 148
• 7.4.2 具有轻微不整齐的可变深度层次 149
• 7.4.3 不整齐可变深度层次 149
• 7.4.4 不规则层次中的共享所有权 152
• 7.4.5 随时间变化的不规则层次 153
• 7.4.6 修改不规则层次 153
• 7.4.7 其他不规则层次的建模方法 154
• 7.4.8 应用于不规则层次的桥接表方法的优点 156
• 7.5 合并事实表 156
• 7.6 OLAP角色及分析方案包 157
• 7.7 本章小结 158
• 第8章 客户关系管理 159
• 8.1 客户关系管理概述 160
• 8.2 客户维度属性 162
• 8.2.1 名字与地址的语法分析 162
• 8.2.2 国际姓名和地址的考虑 164
• 8.2.3 客户为中心的日期 165
• 8.2.4 作为维度属性的聚集事实 166
• 8.2.5 分段属性与记分 166
• 8.2.6 包含类型2维度变化的计算 169
• 8.2.7 低粒度属性集合的支架表 169
• 8.2.8 客户层次的考虑 170
• 8.3 应用于多值维度的桥接表 171
• 8.3.1 稀疏属性的桥接表 172
• 8.3.2 应用于客户多种联系方式的桥接表 173
• 8.4 复杂的客户行为 173
• 8.4.1 客户队列的行为研究分组 173
• 8.4.2 连续行为的步骤维度 175
• 8.4.3 时间范围事实表 176
• 8.4.4 使用满意度指标标记事实表 177
• 8.4.5 使用异常情景指标标记事实表 178
• 8.5 客户数据集成方法 178
• 8.5.1 建立单一客户维度的主数据管理 179
• 8.5.2 多客户维度的局部一致性 180
• 8.5.3 避免对应事实表的连接 180
• 8.6 低延迟的实现检查 181
• 8.7 本章小结 182
• 第9章 人力资源管理 183
• 9.1 雇员档案跟踪 183
• 9.1.1 精确的有效和失效时间范围 184
• 9.1.2 维度变化原因跟踪 185
• 9.1.3 作为类型2属性或事实事件的档案变化 185
• 9.2 雇员总数周期快照 186
• 9.3 人力资源过程的总线矩阵 187
• 9.4 分析解决方案软件包与数据模型 188
• 9.5 递归式雇员层次 189
• 9.5.1 针对嵌入式经理主键变化的跟踪 190
• 9.5.2 上钻或下钻管理层次 190
• 9.6 多值技能关键字属性 191
• 9.6.1 技能关键字桥接表 191
• 9.6.2 技能关键字文本字符串 192
• 9.7 调查问卷数据 193
• 9.8 本章小结 194
• 第10章 金融服务 195
• 10.1 银行案例研究与总线矩阵 195
• 10.2 分类维度以避免出现维度太少的情况 196
• 10.2.1 家庭维度 199
• 10.2.2 多值维度与权重因子 199
• 10.2.3 再谈微型维度 200
• 10.2.4 在桥接表中增加微型维度 202
• 10.2.5 动态值范围事实 202
• 10.3 异构产品的超类和子类模式 203
• 10.4 热可交换维度 205
• 10.5 本章小结 205
• 第11章 电信 207
• 11.1 电信业案例研究与总线矩阵 207
• 11.2 设计评审的一般性考虑 209
• 11.2.1 业务需求与实际可用资源的权衡 209
• 11.2.2 关注业务过程 209
• 11.2.3 粒度 210
• 11.2.4 统一的事实表粒度 210
• 11.2.5 维度的粒度和层次 210
• 11.2.6 日期维度 211
• 11.2.7 退化维度 211
• 11.2.8 代理键 212
• 11.2.9 维度解码与描述符 212
• 11.2.10 一致的承诺 212
• 11.3 设计评审指导 212
• 11.4 草案设计训练的讨论 214
• 11.5 重新建模已存在的数据结构 215
• 11.6 地理位置维度 216
• 11.7 本章小结 216
• 第12章 交通运输 217
• 12.1 航空案例研究与总线矩阵 217
• 12.1.1 多种事实表粒度 218
• 12.1.2 连接区段形成旅程 220
• 12.1.3 相关事实表 221
• 12.2 扩展至其他行业 221
• 12.2.1 货物托运人 221
• 12.2.2 旅行服务 222
• 12.3 相关维度合并 222
• 12.3.1 服务类别 223
• 12.3.2 始发地与目的地 224
• 12.4 更多有关日期和时间的考虑 225
• 12.4.1 用作支架表的特定国家日历 225
• 12.4.2 多时区的日期和时间 226
• 12.5 本地化概要 226
• 12.6 本章小结 227
• 第13章 教育 229
• 13.1 大学案例研究与总线矩阵 229
• 13.2 累积快照事实表 231
• 13.2.1 申请流水线 231
• 13.2.2 科研资助项目流水线 232
• 13.3 无事实的事实表 232
• 13.3.1 招生事件 233
• 13.3.2 课程注册 233
• 13.3.3 设施使用 235
• 13.3.4 学生考勤 236
• 13.4 更多关于教育分析的情况 237
• 13.5 本章小结 237
• 第14章 医疗卫生 239
• 14.1 医疗卫生案例研究与总线矩阵 239
• 14.2 报销单据与支付 241
• 14.2.1 日期维度角色扮演 243
• 14.2.2 多值诊断 243
• 14.2.3 收费的超类与子类 245
• 14.3 电子医疗记录 246
• 14.3.1 度量稀疏事实的类型维度 246
• 14.3.2 自由文本注释 247
• 14.3.3 图像 247
• 14.4 设施/设备的库存利用 247
• 14.5 处理可追溯的变化 248
• 14.6 本章小结 248
• 第15章 电子商务 249
• 15.1 点击流源数据 249
• 15.2 点击流维度模型 252
• 15.2.1 网页维度 252
• 15.2.2 事件维度 253
• 15.2.3 会话维度 254
• 15.2.4 推荐维度 254
• 15.2.5 点击流会话事实表 255
• 15.2.6 点击流网页事件事实表 256
• 15.2.7 步骤维度 258
• 15.2.8 聚集点击流事实表 258
• 15.2.9 Google Analytics(GA) 259
• 15.3 将点击流集成到Web零售商总线矩阵中 259
• 15.4 包含Web的跨渠道赢利能力 261
• 15.5 本章小结 263
• 第16章 保险业务 265
• 16.1 保险案例研究 266
• 16.1.1 保险业价值链 266
• 16.1.2 总线矩阵草案 267
• 16.2 保单事务 268
• 16.2.1 维度角色扮演 268
• 16.2.2 缓慢变化维度 268
• 16.2.3 针对大型和快速变化维度的微型维度 269
• 16.2.4 多值维度属性 269
• 16.2.5 作为事实或维度的数值属性 270
• 16.2.6 退化维度 270
• 16.2.7 低粒度维度表 270
• 16.2.8 审计维度 270
• 16.2.9 保单事务事实表 270
• 16.2.10 异构的超类和子类产品 271
• 16.2.11 辅助保险累积快照 272
• 16.3 保费周期快照 272
• 16.3.1 一致性维度 272
• 16.3.2 一致性事实 273
• 16.3.3 预付事实 273
• 16.3.4 再谈异构超类与子类 273
• 16.3.5 再谈多值维度 274
• 16.4 更多保险案例研究背景 274
• 16.4.1 更新保险行业总线矩阵 275
• 16.4.2 总线矩阵实现细节 275
• 16.5 索赔事务 277
• 16.6 索赔累积快照 278
• 16.6.1 复杂工作流的累积快照 279
• 16.6.2 时间范围累积快照 279
• 16.6.3 周期而不是累积快照 280
• 16.7 保单/索赔合并的周期快照 280
• 16.8 无事实的意外事件 280
• 16.9 需要避免的常见维度建模错误 281
• 16.9.1 错误10：在事实表中放入文本属性 281
• 16.9.2 错误9：限制使用冗长的描述符以节省空间 281
• 16.9.3 错误8：将层次划分为多个维度 282
• 16.9.4 错误7：忽略对维度变化进行跟踪的需要 282
• 16.9.5 错误6：使用更多的硬件解决所有的性能问题 282
• 16.9.6 错误5：使用操作型键连接维度和事实 282
• 16.9.7 错误4：忽视对事实粒度的声明并混淆事实粒度 282
• 16.9.8 错误3：使用报表设计维度模型 283
• 16.9.9 错误2：希望用户查询规范化的原子数据 283
• 16.9.10 错误1：违反事实和维度的一致性要求 283
• 16.10 本章小结 284
• 第17章 Kimball DW/BI生命周期概述 285
• 17.1 生命周期路标 286
• 17.2 生命周期初始活动 287
• 17.2.1 程序/项目规划与管理 287
• 17.2.2 业务需求定义 290
• 17.3 生命周期技术路径 294
• 17.3.1 技术架构设计 294
• 17.3.2 产品选择与安装 296
• 17.4 生命周期数据路径 297
• 17.4.1 维度建模 297
• 17.4.2 物理设计 297
• 17.4.3 ETL设计与开发 299
• 17.5 生命周期BI应用路径 299
• 17.5.1 BI应用规范 299
• 17.5.2 BI应用开发 299
• 17.6 生命周期总结活动 300
• 17.6.1 部署 300
• 17.6.2 维护和发展 300
• 17.7 应当避免的常见错误 301
• 17.8 本章小结 302
• 第18章 维度建模过程与任务 303
• 18.1 建模过程概述 303
• 18.2 组织工作 304
• 18.2.1 确定参与人，特别是业务代表们 304
• 18.2.2 业务需求评审 305
• 18.2.3 利用建模工具 305
• 18.2.4 利用数据分析工具 306
• 18.2.5 利用或建立命名规则 306
• 18.2.6 日历和设施的协调 306
• 18.3 维度模型设计 307
• 18.3.1 统一对高层气泡图的理解 307
• 18.3.2 开发详细的维度模型 308
• 18.3.3 模型评审与验证 311
• 18.3.4 形成设计文档 312
• 18.4 本章小结 312
• 第19章 ETL子系统与技术 313
• 19.1 需求综合 314
• 19.1.1 业务需求 314
• 19.1.2 合规性 314
• 19.1.3 数据质量 314
• 19.1.4 安全性 315
• 19.1.5 数据集成 315
• 19.1.6 数据延迟 316
• 19.1.7 归档与世系 316
• 19.1.8 BI发布接口 316
• 19.1.9 可用的技能 317
• 19.1.10 传统的许可证书 317
• 19.2 ETL的34个子系统 317
• 19.3 获取：将数据插入到数据仓库中 318
• 19.3.1 子系统1：数据分析 318
• 19.3.2 子系统2：变化数据获取系统 319
• 19.3.3 子系统3：获取系统 320
• 19.4 清洗与整合数据 321
• 19.4.1 提高数据质量文化与过程 322
• 19.4.2 子系统4：数据清洗系统 323
• 19.4.3 子系统5：错误事件模式 324
• 19.4.4 子系统6：审计维度装配器 325
• 19.4.5 子系统7：重复数据删除(deduplication)系统 326
• 19.4.6 子系统8：一致性系统 326
• 19.5 发布：准备展现 328
• 19.5.1 子系统9：缓慢变化维度管理器 328
• 19.5.2 子系统10：代理键产生器 332
• 19.5.3 子系统11：层次管理器 332
• 19.5.4 子系统12：特定维度管理器 333
• 19.5.5 子系统13：事实表建立器 335
• 19.5.6 子系统14：代理键流水线 336
• 19.5.7 子系统15：多值维度桥接表建立器 337
• 19.5.8 子系统16：迟到数据处理器 338
• 19.5.9 子系统17：维度管理器系统 339
• 19.5.10 子系统18：事实提供者系统 339
• 19.5.11 子系统19：聚集建立器 340
• 19.5.12 子系统20：OLAP多维数据库建立器 340
• 19.5.13 子系统21：数据传播管理器 340
• 19.6 管理ETL环境 341
• 19.6.1 子系统22：任务调度器 341
• 19.6.2 子系统23：备份系统 342
• 19.6.3 子系统24：恢复与重启系统 343
• 19.6.4 子系统25：版本控制系统 344
• 19.6.5 子系统26：版本迁移系统 345
• 19.6.6 子系统27：工作流监视器 345
• 19.6.7 子系统28：排序系统 346
• 19.6.8 子系统29：世系及依赖分析器 346
• 19.6.9 子系统30：问题提升系统 346
• 19.6.10 子系统31：并行/流水线系统 347
• 19.6.11 子系统32：安全系统 347
• 19.6.12 子系统33：合规性管理器 348
• 19.6.13 子系统34：元数据存储库管理器 350
• 19.7 本章小结 350
• 第20章 ETL系统设计与开发过程和任务 351
• 20.1 ETL过程概览 351
• 20.2 ETL开发规划 351
• 20.2.1 第1步：设计高层规划 352
• 20.2.2 第2步：选择ETL工具 352
• 20.2.3 第3步：开发默认策略 353
• 20.2.4 第4步：按照目标表钻取数据 354
• 20.2.5 开发ETL规范文档 355
• 20.3 开发一次性的历史加载过程 356
• 20.3.1 第5步：用历史数据填充维度表 356
• 20.3.2 第6步：完成事实表历史加载 360
• 20.4 开发增量式ETL过程 363
• 20.4.1 第7步：维度表增量处理过程 363
• 20.4.2 第8步：事实表增量处理过程 365
• 20.4.3 第9步：聚集表与OLAP加载 367
• 20.4.4 第10步：ETL系统操作与自动化 368
• 20.5 实时的影响 368
• 20.5.1 实时分类 369
• 20.5.2 实时结构权衡 370
• 20.5.3 展现服务器上的实时分区 371
• 20.6 本章小结 372
• 第21章 大数据分析 373
• 21.1 大数据概览 373
• 21.1.1 扩展的RDBMS结构 374
• 21.1.2 MapReduce/Hadoop结构 375
• 21.1.3 大数据结构比较 376
• 21.2 推荐的应用于大数据的最佳实践 376
• 21.2.1 面向大数据管理的最佳实践 376
• 21.2.2 面向大数据结构的最佳实践 377
• 21.2.3 应用于大数据的数据建模最佳实践 381
• 21.2.4 大数据的数据治理最佳实践 383
• 21.3 本章小结 384