具体描述
Foreword by Mark Stephen LaRow, Vice President of Products, MicroStrategy "A unique and authoritative book that blends recent research developments with industry-level practices for researchers, students, and industry practitioners." Il-Yeol Song, Professor, College of Information Science and Technology, Drexel University
作者简介
Matteo Golfarelli是意大利博洛尼亚大学计算机科学与技术学院副教授，讲授信息系统、数据库和数据挖掘课程。Matteo从2008年开始担任Buslrless Intelligence Systems会议的联合主席，并仟国际杂志Data Mining and Management的编委。
Stefano Rizzi是意大利博洛尼亚大学计算机科学与技术学院教授，讲授高级信息系统和软件工程课棒。他已在国际期刊和会议文献上发表了近1 00篇关于信息系统、移动机器人系统和模式识别的论文。Stefano是Encyclopedia of Database Systems杂志的数据仓库设计编辑。
目录信息
读后感
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用户评价
当我拿到《Data Warehouse Design》这本书时，说实话，我并没有抱太大的期望。毕竟，我之前接触过一些关于数据仓库的书籍，它们要么过于理论化，要么过于晦涩，让我很难真正理解其中的精髓。然而，《Data Warehouse Design》彻底颠覆了我之前的看法。这本书的优点太多了，我一时之间也不知道从何说起。首先，它的结构非常清晰，从基础概念到高级主题，循序渐进，让我能够轻松地理解每一个章节的内容。其次，作者在讲解过程中，始终贯穿着对实际业务场景的关注，他不仅仅是在教授技术，更是在教授一种解决问题的思维方式。我特别喜欢书中关于“维度建模”的部分，作者通过大量的图示和案例，将复杂的概念变得易于理解。他详细解释了不同类型的维度（例如退化维度、缓慢变化维度），以及如何设计事实表和维度表之间的关系，这对于我构建高效且易于查询的数据仓库至关重要。书中还对各种数据仓库架构进行了深入的探讨，包括 Kimball 和 Inmon 的方法论，并分析了它们各自的优缺点。这让我对不同的设计思路有了更全面的认识，也能够根据项目的具体情况做出更明智的选择。此外，这本书还涉及了数据仓库性能优化、安全性、数据治理等重要议题，这些都是在实际工作中常常被忽视但又极其关键的方面。作者在这方面提供了非常实用的指导和建议，让我受益匪浅。总而言之，《Data Warehouse Design》是一本集理论与实践于一体的优秀书籍，它不仅能够帮助我提升专业技能，更能够让我对数据仓库设计有一个全新的认识。
评分《Data Warehouse Design》这本书，我只能用“相见恨晚”来形容。我之前一直在数据仓库领域摸索，遇到过不少瓶颈，走了不少弯路。这本书就像是我的“及时雨”，为我拨开了迷雾，指明了方向。作者的写作风格非常独特，他以一种“庖丁解牛”般的精妙，将数据仓库设计的复杂概念拆解得如此清晰。我印象最深刻的是，他用“数据管家”来比喻数据仓库，强调了它在企业数据管理中的核心地位。书中对数据仓库的各个组成部分进行了详尽的介绍，从数据源到数据仓库，再到数据 marts，每一个环节都讲解得非常到位。我尤其喜欢他关于“维度建模”的讲解，作者用大量的图示和案例，清晰地展示了如何构建星型模型和雪花模型，以及如何处理各种复杂的业务场景，例如时间序列分析、地理空间分析等。这部分内容对我来说是“点睛之笔”，解决了我在实际工作中遇到的许多困惑。此外，书中还对ETL流程的设计、数据质量的保证、以及数据仓库的性能优化等方面进行了深入的分析，这些都是在实际工作中非常实用的知识。这本书，让我对数据仓库设计有了更深层次的理解，它不仅仅是技术层面的讲解，更是对整体数据架构的思考。
评分我最近终于抽空翻阅了《Data Warehouse Design》这本书，我必须说，它就像是在我浩瀚的知识海洋里点亮了一盏指路明灯。在开始阅读之前，我对于数据仓库的设计一直存在着一种模糊而又令我不安的概念，觉得它是一个既庞大又神秘的领域，充满了各种晦涩难懂的术语和繁复的流程。这本书的出现，彻底颠覆了我之前的认知。作者以一种极其精妙的方式，将原本令人望而生畏的理论化繁为简，用生动形象的比喻和层层递进的逻辑，一步步引导我走进了数据仓库设计的核心。我特别欣赏书中对“事实表”和“维度表”概念的阐述，那种抽丝剥茧般的讲解，让我瞬间茅塞顿开，仿佛一直以来卡在我脑海中的一个结被瞬间解开。书中还详细介绍了各种数据建模技术，例如雪花模型和星型模型，并对它们的优缺点进行了深入的分析和对比，这让我能够根据实际业务需求，更明智地选择最适合的模型。更让我惊喜的是，作者并没有止步于理论的讲解，而是结合了大量的实际案例，这些案例真实而具体，让我能够清晰地看到理论是如何在实际工作中落地生根的。比如，书中关于如何处理历史数据和维度缓慢变化的讲解，简直是我工作中的及时雨，解决了困扰我许久的难题。我甚至发现，在阅读这本书的过程中，我开始不自觉地将书中的知识与我过往的项目经验进行对照和反思，这种学习的深度和广度是我之前从未体验过的。这本书不仅提升了我的专业技能，更重要的是，它重塑了我对数据仓库设计的整个理解框架，让我能够以一种更加系统、更加全局的视角去审视和规划数据仓库的建设。
评分说实话，《Data Warehouse Design》这本书，我拿到手的时候，并没有立刻投入阅读。我一直觉得数据仓库设计这个领域，术语太多，概念太杂，总觉得是一件很“硬核”的事情，需要花费大量的时间和精力去消化。然而，当我翻开第一页，我的想法就彻底改变了。这本书的语言风格非常流畅，而且充满了人文关怀。作者并没有一开始就抛出各种技术名词，而是先从“为什么需要数据仓库”这个根本问题入手，娓娓道来。他用非常通俗易懂的语言，解释了数据仓库在现代商业决策中的重要作用，以及它如何帮助企业解决信息孤岛、数据分散等问题。这让我一下子就觉得，数据仓库不再是冰冷的技术，而是与企业发展息息相关的战略工具。书中对数据仓库的生命周期进行了全方位的剖析，从需求收集、概念建模、逻辑建模到物理实现，每一个环节都讲解得细致入微。我特别喜欢他关于“维度建模”的讲解，作者用大量的实例，演示了如何构建一个清晰、易于理解且性能高效的维度模型。他详细介绍了如何识别事实表和维度表，如何定义度量和层次结构，以及如何处理各种复杂的业务场景。这让我茅塞顿开，解决了之前对于维度建模的许多困惑。而且，作者还非常注重数据治理和数据质量的讲解，这部分内容在我看来是至关重要的，因为再好的设计，如果没有高质量的数据作为支撑，也都是徒劳。这本书就像一位经验丰富的导师，在我迷茫时给予指引，在我困顿时点亮思路，让我对数据仓库设计这个领域有了更深层次的理解和认识。
评分《Data Warehouse Design》这本书，我简直要为它疯狂打call！我之前一直觉得数据仓库的设计是一件非常“高冷”的事情，充斥着各种晦涩难懂的术语和复杂的模型。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者的写作风格非常亲切，他用一种娓娓道来的方式，将那些原本令人望而生畏的概念，变得生动有趣。我特别欣赏他将数据仓库比作“企业的信息心脏”，强调了它在企业数据战略中的核心地位。书中对数据仓库的各个构建阶段进行了非常详细的讲解，从需求分析到概念设计，再到逻辑设计和物理实现，每一个环节都讲解得清晰明了，并且提供了大量的实践建议。我印象最深刻的是，他对“维度建模”的阐述，作者用大量的图示和实际案例，演示了如何设计出既易于理解又高效查询的数据模型。他详细解释了如何识别事实表和维度表，如何定义度量和层次结构，以及如何处理各种复杂的数据场景，比如缓慢变化维度的处理。这部分内容对我来说是“宝藏”，解决了我在实际工作中遇到的许多难题。此外，书中还对ETL流程的设计、数据质量的保证、以及数据仓库的性能优化等方面进行了深入的分析，这些内容都非常实用，让我受益匪浅。这本书，让我从一个对数据仓库设计“门外汉”变成了一个“略知一二”的爱好者，强烈推荐！
评分《Data Warehouse Design》这本书，我简直要为它疯狂打call！说实话，我之前一直觉得数据仓库的设计就像是建一座迷宫，进去容易，想找出口难上加难。每次听到“ETL”、“OLAP”、“OLTP”这些词，我就觉得脑袋嗡嗡作响，仿佛置身于一个信息洪流之中，被各种专业术语淹没。但这本书，它就像一个经验老道的向导，温柔地牵着我的手，带我一步步穿梭在这个“迷宫”里。作者的语言风格非常独特，既有学术的严谨，又不失幽默风趣，读起来一点都不枯燥。他用一种非常接地气的方式，将那些抽象的概念具象化，比如他用“仓库”本身来比喻数据仓库，用“货架”来比喻数据表，用“商品”来比喻数据项，这种类比真的太形象了，让我一下子就抓住了核心。书中对数据仓库的生命周期进行了详细的描述，从需求分析、概念设计、逻辑设计到物理设计，每一个环节都讲解得清晰明了，而且还提供了大量的实践建议。我印象最深刻的是关于数据质量的章节，作者强调了数据清洗和校验的重要性，并提供了一系列实用工具和方法，这对于任何一个从事数据工作的人来说，都是无价的宝藏。我之前在项目中就吃过数据质量问题的亏，导致后续的分析结果大打折扣，这本书的出现，简直就是为我敲响了警钟，并提供了解决方案。这本书不仅仅是关于“怎么做”，更是关于“为什么这样做”，它让我理解了每一个设计决策背后的逻辑和考量，这对于我提升解决问题的能力非常有帮助。
评分《Data Warehouse Design》这本书，我可以说是我近期阅读过的最令人兴奋的一本专业书籍了。我一直认为数据仓库的设计是一门既需要理论深度，又需要实践经验的学科，而这本书恰恰是这两者的完美结合。作者的写作风格非常细腻，他能够将那些看似枯燥的技术概念，通过生动形象的比喻和引人入胜的叙述，变得活泼有趣。例如，他用“数据侦探”的角色来形容数据分析师，通过数据仓库来寻找隐藏在数据中的线索，这种类比让我一下子就对数据仓库的价值有了更深的理解。书中对数据仓库的生命周期进行了详尽的阐述，从需求的收集和分析，到概念模型的设计，再到逻辑模型和物理模型的落地，每一个环节都进行了深入的探讨，并提供了大量的实用技巧和经验。我特别欣赏他关于“维度建模”的讲解，作者详细解释了如何识别事实表和维度表，如何定义度量和层次结构，以及如何处理各种复杂的业务场景，例如缓慢变化维度的处理。这部分内容对我来说是“宝藏”，解决了我在实际工作中遇到的许多难题。此外，书中还对ETL过程的设计、数据质量的保证、以及数据仓库的性能优化等方面进行了深入的分析，这些都是在实际工作中至关重要的环节。这本书，让我对数据仓库设计有了全新的认识，它不仅仅是技术层面的讲解，更是思维方式的提升。
评分《Data Warehouse Design》这本书，我只能说，它真的太太太棒了！我之前一直对数据仓库设计存在一种“敬畏之心”，觉得这是一种非常专业且技术性很强的领域，普通人很难涉足。但是，这本书的出现，完全打消了我的顾虑。作者的写作风格非常接地气，他善于将复杂的概念用最简单、最直观的方式呈现出来。我印象最深刻的是，他用“乐高积木”来比喻数据仓库的构建过程，事实表就像是底板，而维度表则是各种形状的积木，通过不同的组合方式，可以搭建出各种功能的“模型”。这种生动形象的比喻，让我一下子就明白了数据仓库的整体架构。书中对数据仓库的生命周期进行了非常全面的梳理，从最初的需求分析，到概念设计、逻辑设计，再到物理设计，每一个环节都讲解得非常透彻。我特别欣赏他对“维度建模”的讲解，作者用大量的实际案例，演示了如何设计出既能满足业务需求，又能保证查询效率的维度模型。他详细解释了如何识别事实表和维度表，如何处理各种复杂的数据关系，以及如何进行性能优化。这部分内容对我来说简直是“及时雨”，解决了我在实际工作中遇到的许多难题。而且，作者还花了不少篇幅讲解数据仓库的ETL过程，以及如何处理数据质量问题。这些内容都非常实用，让我在阅读的同时，也能学到很多可直接应用到工作中的知识。这本书，让我从一个对数据仓库设计“门外汉”变成了“略懂一二”的爱好者，真的非常值得推荐！
评分我最近读完了《Data Warehouse Design》，这本书给我留下了极其深刻的印象。作为一个长期在数据分析领域摸爬滚打的人，我一直对数据仓库的设计原理和最佳实践抱有浓厚的兴趣。然而，市面上关于此类的书籍，要么过于理论化，要么过于碎片化，很难找到一本能够系统地、深入地讲解这个主题的书籍。而《Data Warehouse Design》恰恰填补了这一空白。作者的写作风格非常严谨，但又不失通俗易懂。他从数据仓库的基本概念讲起，逐步深入到数据建模、ETL流程、性能优化等各个方面。我尤其喜欢书中关于“维度建模”的章节，作者详细阐述了星型模型和雪花模型的构建方法，并用大量的图例和示例，清晰地展示了如何设计出既满足业务需求，又能保证查询效率的数据模型。此外，书中还对数据仓库的架构设计、数据治理、数据质量管理等议题进行了深入的探讨，这些内容对于构建一个稳定、可靠、高效的数据仓库系统至关重要。我在这本书中学到的很多知识，都能够在实际工作中得到应用，比如如何更好地理解业务需求，如何设计出更优化的数据模型，以及如何提升数据仓库的查询性能。这本书，不仅仅是一本技术手册，更是一本指导思想的书籍，它帮助我理清了数据仓库设计的脉络，让我能够以更系统、更全面的视角去理解和实践数据仓库的设计。
评分《Data Warehouse Design》这本书，真的让我有种相见恨晚的感觉！我之前一直觉得数据仓库的设计是一门很高深的学问，充满了各种复杂的算法和模型，让人望而却步。但这本书，就像一股清流，用一种极其优雅的方式，将这门学问展现在我面前。我特别喜欢作者那种细腻的笔触，他能够将那些抽象的概念，通过生动形象的比喻和深入浅出的讲解，变得如此鲜活。比如，他将数据仓库比作一个“数据的城市”，而ETL过程则是“城市交通系统”，事实表和维度表则像是“城市的不同功能区”，这种描绘让我一下子就对数据仓库的整体架构有了清晰的认识。书中对各种数据建模技术的对比分析，简直是教科书级别的。作者不仅介绍了星型模型和雪花模型，还详细阐述了他们各自的适用场景和优缺点，并提供了详细的建模步骤。这让我不再是简单地模仿，而是能够真正理解为何要这样设计，以及如何根据实际业务需求来选择和调整模型。而且，书中对“数据孤岛”和“数据不一致”等常见问题的分析，以及提供的解决方案，更是让我拍案叫绝。我之前在项目中就经常遇到类似的问题，这本书就像是为我量身定做的一样，提供了非常宝贵的指导。让我印象深刻的是，作者还花了大篇幅讲解了数据仓库的性能优化，包括索引设计、分区策略、数据聚合等，这些都是在实际工作中能够直接应用的技术，让我的工作效率得到了极大的提升。
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