掌握数据仓库数据聚合 Mastering Data Warehouse Aggregates pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Adamson, Christopher

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2006-12

价格:406.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780471777090

丛书系列:

图书标签:

数据仓库
bi
数据分析
data-mining
Data
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数据仓库
数据聚合
维度建模
OLAP
数据分析
商业智能
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数据建模
性能优化
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具体描述

* This is the first book to provide in--depth coverage of star schema aggregates used in dimensional modeling--from selection and design, to loading and usage, to specific tasks and deliverables for implementation projects* Covers the principles of aggregate schema design and the pros and cons of various types of commercial solutions for navigating and building aggregates* Discusses how to include aggregates in data warehouse development projects that focus on incremental development, iterative builds, and early data loads

掌握数据仓库数据聚合这本书并非关于数据仓库技术本身，也非深入讲解ETL、维度建模或BI工具的入门指南。它更进一步，聚焦于数据仓库设计与实施中的一个至关重要但常被忽视的环节——数据聚合。在浩瀚的数据仓库世界里，数据聚合扮演着承上启下的关键角色。它是在原始、细粒度数据的基础上，通过预先计算和组织，生成更高级别、更具业务价值的汇总信息的艺术与科学。想象一下，一个大型零售商的销售数据仓库，包含了每一笔交易的每一个细节：商品ID、销售时间、门店、客户、价格、数量、折扣等等。对于日常的销售报表、库存分析，这些原始数据固然是基础，但如果我们要快速了解某个区域、某个品类、某个时间段的总销售额、总销量，抑或是用户在不同年龄段的购买偏好，逐一实时计算将耗费巨大资源，且响应缓慢。《掌握数据仓库数据聚合》正是应运而生，它将带领读者深入探索如何高效、智能地构建和管理这些数据聚合，以应对海量数据带来的挑战，并显著提升数据分析的性能和用户的体验。本书的核心内容将围绕以下几个关键方面展开：聚合设计的哲学与原则：我们将首先探讨聚合设计的核心思想。它不仅仅是简单的SUM/COUNT操作，而是一种战略性的决策，需要在查询性能、存储成本、数据新鲜度以及开发维护复杂度之间找到精妙的平衡。本书将引导读者理解不同业务场景下，聚合的定义、粒度、维度选择的重要性，以及如何避免不必要的重复计算和冗余存储。识别与定义关键聚合：掌握如何从错综复杂的业务需求中提炼出最具价值的聚合。我们将学习分析业务报表、KPI、OLAP立方体等需求，识别出最频繁、最耗时的查询模式，并据此设计出最能满足这些需求的聚合层。这包括但不限于：时间维度聚合：按日、周、月、季、年统计销售额、订单量、活跃用户数等。维度组合聚合：按区域、门店、产品类别、客户群体等组合维度进行统计。度量值聚合：对平均值、中位数、百分位数、最大值、最小值等统计指标进行预计算。漏斗与路径分析聚合：为用户行为路径分析预先计算中间环节的转化率和用户数。聚合的构建技术与模式：本书将深入介绍实现数据聚合的多种技术手段和成熟模式。我们将详细阐述：物化视图 (Materialized Views)：如何利用数据库原生的物化视图功能来预先计算和存储聚合结果，以及其优势和局限性。聚合表 (Aggregate Tables)：设计和维护独立的聚合表，并探索不同的更新策略（批量更新、增量更新）。预计算的OLAP立方体 (Pre-computed OLAP Cubes)：介绍传统OLAP技术中的多维立方体模型，以及如何进行有效的维度和度量预聚合。数据湖与数据仓库的混合聚合：探索在现代数据架构中，如何结合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化优势，实现高效的数据聚合。聚合的生命周期管理：数据是动态变化的，聚合也需要与时俱进。本书将重点关注聚合的生命周期管理，包括：更新策略：讲解全量更新、增量更新、实时更新等不同策略的适用场景和实现方法，以及如何平衡数据新鲜度和计算资源。数据质量与一致性：如何确保聚合数据的准确性、完整性和一致性，以及如何进行验证和审计。性能调优：针对聚合的查询性能进行深入优化，包括索引设计、分区策略、缓存机制等。成本效益分析：如何量化聚合带来的性能提升，并评估存储和计算成本，以做出最优的决策。自动化与智能化聚合：随着数据量的爆炸式增长，手工管理聚合已不再可行。本书将展望和介绍自动化和智能化的聚合技术，例如：基于机器学习的聚合建议：如何利用机器学习算法分析查询日志，自动发现和推荐潜在的聚合。自适应聚合：探讨动态调整聚合策略以适应变化的数据和查询模式。元数据驱动的聚合生成：如何利用元数据自动化聚合的创建和维护过程。案例研究与最佳实践：通过实际的行业案例，本书将生动展示如何在不同业务场景下应用数据聚合技术，分享来自实践的宝贵经验和教训，帮助读者规避常见的陷阱。《掌握数据仓库数据聚合》旨在为数据工程师、数据分析师、数据架构师以及所有希望从数据仓库中获得更高价值的专业人士提供一本实用、深入的参考书。它将帮助您构建一个更快速、更高效、更具响应能力的数据分析平台，将原始数据的价值转化为可操作的业务洞察，从而在日益激烈的商业竞争中占据优势。这本书不是一个简单的工具手册，而是一种思维方式的培养，一种解决复杂数据挑战的系统性方法论。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

在我理解，聚集导航属于数据访问层组件的一部分，通过本书，可以了解聚集导航的价值，以及设计的基本原则以及实现的基本原理。我做了简单的读书笔记，具体可以查看http://jianchen.iteye.com/blog/1387692

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在处理**数据质量对聚合结果影响**这一“软性”问题时，也提供了非常实用的见解。数据仓库中的数据清洗和一致性是构建可靠聚合的基础，一旦源数据质量不高，再精妙的聚合设计也会产出错误的报表。书中专门辟出章节讨论了**漂移维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）**在聚合表中的处理难题。例如，当一个客户的区域代码在历史记录中发生了变化，我们应该将历史交易聚合到旧的区域，还是统一聚合到新的区域？作者没有给出绝对的答案，而是根据不同的业务目标（例如，需要进行“客户当前状态分析”还是“历史行为归因分析”）来推荐不同的聚合策略和时间维度设计。这种基于业务场景而非工具特性的分析，极大地提升了本书的实用价值。它促使我反思过去在设计报告时过于依赖工具的默认设置，而没有真正理解数据聚合背后的业务含义。对于那些希望构建一个既稳定又能够适应业务变化的数据仓库的架构师来说，这本书在数据治理和元数据管理方面提供的指导是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

从结构布局上看，这本书的编排极具匠心，它将复杂的概念分解得非常到位。书中对**交叉维度聚合（Cross-Dimensional Aggregation）**和**多事实表关联的聚合**的讨论，尤其精彩，这往往是传统BI建模中最容易出错的地方。作者展示了如何利用数据立方体（Data Cube）的概念来预先计算所有可能组合的度量值，并解释了在高维空间中，如何通过投影、切片和钻取操作来高效地访问这些预计算的结果。更重要的是，作者并未止步于OLAP Cube的理论，而是将其无缝对接到了现代数据栈中，例如如何利用Spark或Presto等分布式计算引擎来实现对海量数据立方体的快速构建和查询。书中对比了传统ROLAP、MOLAP和HOLAP三种架构下聚合策略的差异，并清晰地指出了在云原生数据仓库环境下，哪种方法更具前瞻性。这种宏观架构对比与微观实现细节的结合，使得这本书不仅对当前的项目有指导意义，也为未来技术栈的选型提供了坚实的理论支撑。读完之后，我对如何设计一个真正高性能、高可用的数据聚合层有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《掌握数据仓库数据聚合》听起来就让人对数据仓库的设计和优化充满了期待，尤其是在处理海量数据时，如何高效地进行预聚合（Aggregation）是决定报表性能和用户体验的关键。我拿到这本书后，首先被它扎实的理论基础所吸引。它并没有急于展示花哨的工具或特定数据库的实现细节，而是深入探讨了数据聚合的本质——**为什么需要聚合**、**在数据仓库生命周期的哪个阶段进行聚合最为合适**，以及**如何平衡数据新鲜度与查询性能之间的矛盾**。书中对不同聚合策略的优劣进行了深入剖析，例如，是采用“自下而上”的自底向上构建预计算表，还是采取“自顶向下”的动态计算模型。特别值得一提的是，作者在探讨维度建模（Dimensional Modeling）与聚合设计之间的关系时，展示了深厚的功底。书中详细阐述了星型模型和雪花模型在面对复杂多维查询时的性能瓶颈，并提供了如何通过设计合理的汇总表（Summary Tables）来规避这些问题的实战案例。这种从底层逻辑出发，层层递进的讲解方式，对于那些希望彻底理解数据仓库底层架构而非仅仅停留在使用层面的人来说，无疑是一份宝贵的财富。它教会我的不仅仅是“如何做”，更是“为何要这样做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格极为严谨，逻辑链条清晰得令人称赞，阅读过程中几乎没有遇到语义上的歧义。它不像有些技术书籍那样充斥着大量商业术语和厂商宣传，而是专注于数据结构和算法层面。我特别喜欢作者在处理**稀疏数据聚合**和**层次结构聚合**时的处理方式。在零售或金融领域，很多维度（如产品SKU或客户群体）的组合是高度稀疏的，如果按照传统方式构建全组合的聚合表，会浪费大量的存储空间。书中巧妙地引入了位图索引和稀疏矩阵存储的思想来优化这些场景下的聚合效率。而在处理具有天然层级关系的数据（例如地理区域：省-市-区）时，作者展示了如何利用预先计算的父子关系，使得用户在不同粒度上进行汇总查询时，查询优化器能够智能地选择最高效的预计算结果。这种深入到数据结构层面的优化探讨，展现了作者对高性能计算原理的深刻理解。总而言之，这本书不仅教你如何构建聚合，更是在教你如何像计算机科学家一样思考数据存储和访问的效率问题，阅读体验非常酣畅淋漓，每一次翻页都能带来新的启发。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书的感受，它更像是一本为资深BI架构师准备的“内功心法”手册，而不是面向初学者的入门指南。我尤其欣赏其中关于**多粒度聚合**和**增量式聚合**的章节。在实际项目中，数据量动辄达到TB甚至PB级别，全量重算聚合表是不可承受之重。这本书非常系统地介绍了如何设计增量更新机制，确保在数据源发生变化时，只计算新增或变更的数据，极大地提升了维护效率。书中通过清晰的流程图和伪代码示例，展示了如何利用时间戳、日志或CDC（Change Data Capture）技术来实现高效的聚合刷新。此外，作者对于“聚合颗粒度”的选择哲学进行了深入探讨。选择过粗的粒度会导致查询不够灵活，无法满足特定钻取需求；选择过细的粒度则会造成预计算表的爆炸式增长，反而拖慢查询速度。书中提供了一个基于业务复杂度和查询频率的决策框架，帮助读者在理论和实践之间找到最佳的平衡点。这种对细节的极致追求和对工程实践的深刻洞察，让这本书的价值远超一般的技术参考书，它更像是一份经过多年实践沉淀下来的最佳实践指南，非常适合那些正在为大型数据平台优化性能而焦头烂额的工程师。

评分☆☆☆☆☆