数据仓库系统设计与实现

Alejandro+Vaisman

数据仓库，由数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出，主要功能仍是将组织通过资讯系统之联机事务处理（OLTP）经年累月所累积的大量资料，通过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理（OLAP）、数据挖掘之进行，并进而支持如决策支持系统（DSS）、主管资讯系统（EIS）之创建，帮助决策者能快速有效地从大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能。本书共分为三部分，从数据仓库和商业智能技术最基本的概念着手，逐渐深入到最新的研究进展及应用层面。

本书共3部分，15章：第一部分 基本概念，包含第1-6章：1.引言：包括数据仓库、空间和时空数据仓库的历史概述，以及此领域最新的挑战；2.数据库的概念：包括数据库设计、逻辑关系及相关案例研究；3.数据仓库概念：包括多维模型的概念、OLAP操作、数据仓库体系结构说明及市面上商业智能的工具介绍；4.概念数据仓库设计：包括其建模与层次结构的详细介绍；5逻辑数据仓库设计：包括数据仓库的逻辑模型、层次的逻辑表示、SQL OLAP操作及Mondrian定义的数据立方体等内容；6.查询数据仓库：包括MDX的介绍及与SQL的比较。

第二部分 实施与部署，包含第7-10章：7.物理数据仓库设计：包括其物理模型与物化视图分析、数据仓库的指标介绍、数据仓库分区与索引视图设计等；8.提取，转换和加载；9.利用数据仓库的数据分析：包括数据挖掘基本概念、关键绩效指标分析等；10.一种数据仓库设计方法：包括分析驱动方法的概念设计及案例研究。

第三部分 高级主题，包含第11-15章：11.空间数据仓库：包括其基本概念、建模分析、设计与实施步骤等内容；12.轨迹数据仓库：包括时间类型、移动数据分析及其SQL查询标准等；13.新的数据仓库技术：主要是Vertica、MonetDB、SAP HANA等具有代表性的技术介绍；14.数据仓库与语义网：主要是利用语义网的相关规则表示多维数据或数据立方体；15.结论：时间数据仓库、三维/四维空间数据仓库、多媒体数据仓库及图形数据仓库等总结与展望。

作者Alejandro Vaisman博士于布宜诺斯艾利斯大学获得土木工程学士学位，2001年获得该校计算机科学的博士学位。先后在多伦多大学、布宜诺斯艾利斯大学、智利大学、哈瑟尔特大学等任职或进行学术访问，现为布宜诺斯艾利斯科技学院的教授。他的研究兴趣在数据库领域，特别是数据仓库和OLAP、商业智能、GIS和移动对象数据库、XML数据库、时空数据库和语义网络等。

本书是数据仓库、数据挖掘领域的一本入门级书籍，大部分的主题是介绍和使用相关工具进行分析与设计，所有章节都包含复习题和练习，以方便学生学习。总体而言，该书适合专业是计算机科学、数据挖掘、数据库等领域的学生，从业人员和研究人员学习、参考、教学使用。

李亚宁，博士研究生

（中国科学院自动化研究所）