Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I

HTML
DOWNLOAD

Wielkość: px

Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I"

Kinga Sosnowska
10 lat temu
Przeglądów:

1 Przedmowa i Cz ± I 1 Czym s hurtownie danych? Wst p Denicja hurtowni danych OLTP a OLAP Po co hurtownia danych? Typowe zastosowania Podsumowanie biznesowe Zadania Architektura hurtowni danych Ogólna architektura hurtowni danych Rodzaje implementacji Architektura relacyjna i wielowymiarowa Zadania Wielowymiarowy model danych Model poj ciowy, logiczny i zyczny Wielowymiarowy model danych Zadania Modele logiczne w architekturze ROLAP Model poj ciowy Modele logiczne hurtowni danych

6 Podsumowanie biznesowe................................. 13 1.7 Zadania................................................ 13 2 Architektura hurtowni danych............................. 15 2.

2 VI Spis tre±ci Schemat gwiazdy Schemat pªatka ±niegu Schemat konstelacyjny Agregacje Przykªad tworzenia schematu hurtowni na podstawie wymaga« Wymagania biznesowe Dost pne ¹ródªa Tworzenie schematu hurtowni danych Zadania ETL - ekstrakcja, transformacja, ªadowanie. Od±wie»anie Wst p ETL - ekstrakcja, transformacja, ªadowanie Ekstrakcja Transformacja Šadowanie Od±wie»anie danych Wykrywanie zmian w danych ¹ródªowych Propagacja aktualizacji Zadania Przetwarzanie i optymalizacja zapyta« Przetwarzanie zapyta« Rozszerzenia analityczne j zyka SQL Optymalizacja zapyta« Zrównoleglenie oblicze« Partycjonowanie Indeksowanie Perspektywy zmaterializowane Mechanizmy wspomagaj ce dziaªanie hurtowni dost pne w Oracle Histogramy Zrównoleglenie oblicze« Partycjonowanie Indeksy bitmapowe Perspektywy zmaterializowane Transformacja STAR

.................................. 37 5.2 Dost pne ¹ródªa......................................... 38 5.3 Tworzenie schematu hurtowni danych...................... 41 5.4 Zadania.

3 VII 7.5 Mechanizmy wspomagaj ce dziaªanie hurtowni dost pne w MS SQL Server Statystyki Zrównoleglenie oblicze« Partycjonowanie Filtrowanie bitmapowe Perspektywy zmaterializowane Optymalizacja STAR JOIN Zadania Metadane i jako± danych Metadane Jako± danych Problemy zwi zane ze zmieniaj cymi si w czasie warto±ciami atrybutów Dlaczego update zaburza analizy? Przykªad Zadania Cz ± II 10 Wyodr bnianie i ªadowanie danych w SQL Server Integration Services 2008 R2 - wprowadzenie Przygotowanie ±rodowiska pracy Tworzenie projektu usªug integracji danych Tworzenie prostego przepªywu danych z bazy ¹ródªowej bezpo±rednio do tabeli w bazie docelowej Zadanie Execute SQL Przykªadowe ¹ródªa, transformacje danych i miejsca przeznaczenia w SQL Server Integration Services 2008 R Pobieranie danych z plików pªaskich. Transformacje Sort, Data Conversion i Merge Join Transformacje Conditional Split, Derived Column oraz Union All Transformacja LookUp Šadowanie tabel wymiarów i faktów do hurtowni danych w SQL Server Integration Services 2008 R

5.6 Optymalizacja STAR JOIN....................... 75 7.6 Zadania................................................ 76 8 Metadane i jako± danych................................. 77 8.1 Metadane.............................................. 77 8.2 Jako± danych.

4 VIII Spis tre±ci 12.1 Wprowadzenie Kolejno± wykonywania zada«w pakiecie - Sequence Container Šadowanie wymiarów do Hurtowni danych Šadowanie faktów do Hurtowni danych Budowanie kostki w SQL Server Analysis Services 2008 R Czym jest SQL Server 2008 R2 Analysis Services? Budowanie kostki OLAP Tworzenie projektu Tworzenie ¹ródªa danych Tworzenie widoku na ¹ródªo danych Tworzenie kostki i wymiarów Przegl danie danych w kostce Udoskonalanie i rozszerzanie kostki w SQL Server Analysis Services 2008 R Wprowadzenie Modykowanie miar w kostce Modykowanie wymiarów Modykowanie wymiaru rodzaju operacji Modykowanie wymiaru oddziaªu banku Modykowanie wymiaru rachunku Tworzenie grup (np. wiekowych, dochodowych) Modykowanie wymiaru czasu Prezentacja danych w Excelu Hierarchia wymiarów w modelu pªatka ±niegu Zaawansowane mo»liwo±ci udoskonalania kostki w SQL Server Analysis Services 2008 R Deniowanie zwi zków mi dzy atrybutami wymiarów i grupami miar Tworzenie kwerend w widoku na ¹ródªo danych Tworzenie grupy miar na tabeli wymiaru Deniowanie elementów wyliczanych w obr bie kostki Deniowanie KPI (kluczowych wska¹ników wydajno±ci) Deniowanie perspektyw Deniowanie translacji Deniowanie akcji dr»enia danych Zaw»anie pola analiz i ustawianie nazw dla ogóªu elementów wymiaru

................................ 163 13.2.1 Tworzenie projektu................................ 163 13.2.2 Tworzenie ¹ródªa danych........................... 165 13.2.3 Tworzenie widoku na ¹ródªo danych.

5 IX Tworzenie partycji Agregacje Zastosowanie algorytmu Microsoft Clustering do ustalenia grup aktywno±ci rachunków Zadania Podstawy tworzenia raportów w SQL Server Reporting Services 2008 R Wst p Podstawy tworzenia raportów Tworzenie raportów za pomoc kreatora Zmiana wygl du raportu Tworzenie dynamicznych raportów w SQL Server Reporting Services 2008 R Raport z kolumn wyliczan Filtrowanie raportu Kaskadowe parametry Graczna prezentacja analizowanych danych w SQL Server Reporting Services 2008 R Przygotowanie raportu na potrzeby wykresów Zmiana sortowania Wykres koªowy (Pie chart) Wykres sªupkowy (column chart) Wska¹niki (gauge) Zadania Literatura

.............................................. 320 16 Podstawy tworzenia raportów w SQL Server Reporting Services 2008 R2.......................................... 321 16.

Podobne dokumenty

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.