SQL Server 2008分析服务从入门到精通

章节摘录

插图：OLAP获得持续的快速响应速度的一种方法是预先存储计算好的数值。一般来说，要么在查询时花时间进行相关计算，要么在查询前就已经进行了相关的计算。OLAP允许提前进行计算，因此查询能运行得更快。就数据如何在物理上存储而言，OLAP工具通常分为两种基本模式：电子表格模型和数据库模型。分析服务存储通常是数据库模型，但是，理解电子表格模型的OLAP的问题和优势是非常有用的。我们可以向电子表格中的任一单元格插入数值或公式。电子表格对于复杂的公式很有帮助，因为它便于用户操控。然而，电子表格的缺点之一是它在大小方面很受限制，并且电子表格本质上只是一个二维结构。OLAP多维数据集可以包含远比电子表格多的数据，并能实现多个维度。使用电子表格存储模型的OLAP，数据库物理地在多维数据集中存储聚合值和公式计算结果。这既是一件好事，也是一件坏事。好的方面，由于我们可以提前计算非常复杂的公式，并能将结果存储在多维数据集的任一单元格中。由于复杂公式的结果已经被计算，查询能执行得很快。坏的方面，在多维数据集中存储全部的聚合值和全部公式的结果会消耗巨大的存储空间。由于被称作数据爆炸（data explosion）的问题的存在，从而限制了OLAP多维数据集的大小。一个关于国际象棋发明者的故事能帮助说明数据爆炸的问题。这位发明者住在印度，根据记载，他的名字叫做Sessa。印度国王对象棋留下了深刻的印象，于是他让Sessa说自己想要的奖赏。Sessa要求的奖赏太谦虚了，以致触怒了国王：他要求在象棋盘上的第一格放一粒稻谷，第二格放两粒稻谷，第三格四粒稻谷，以此类推，在棋盘上总共64格中，每一格放的粒数是前一格的两倍。当然，在国王的术士计算出奖赏所需的稻谷的总量时，他们才知道：需要一个宽5米、高3米、长度为地球到太阳两倍距离的仓库来装下这些稻谷（假设他们知道米制以及地球到太阳的距离）。一个传说的版本是，国王砍了Sessa的头而解决了这个问题。在另一个版本中，国王更高尚，也更聪明。他给了Sessa一个麻袋，不慌不忙地把Sessa带到仓库前并让他自己数出自己的奖赏。Sessa给国王出的问题是一个等比级数的结果：当数字呈几何级增长时，数字很快就会变得很大。多维数据集的大小随着维数呈几何级增长。这就是采用电子表格模型存储OLAP的问题。由于数据可能存储在多维数据集空间的任何单元格中，数据爆炸成为一个必须要处理的现实问题。多维数据集中包含的维数越多，每个维度（粒度）中的成员越多，数据爆炸越可能发生。基于电子表格的OI.AP通常都有精心制作的复杂的技术来处理数据爆炸，但即使这样，基于电子表格的OLAP在大小方面也很受限制。

前言

时间在流逝，技术也在迅猛发展。在希冀中，微软的.NET战略早已经变成现实，带来全新、快速而敏捷的企业计算能力，也给软件开发商和软件开发人员提供了支持未来计算的高效Web服务开发工具。在希冀中，我们欣喜地看到，微软的每一个技术创新，都对中国开发人员产生巨大的推动作用，使得越来越多的人加入微软开发阵营。微软出版社为了配合Visual Studio的推广和普及，邀请项目开发组的核心开发人员和计算机图书专业作家精心编写了微软IT Pro系列图书。该丛书自上市以来，在美国图书销量排行榜上一直高居前列，颇受读者青睐，成为程序开发人员和网络开发人员了解微软技术的广受好评。从2002年开始，清华大学出版社为了满足中国广大程序开发人员、网络开发人员以及计算机用户学习最新技术的渴望，在微软出版社的配合下，先后推出了《微软.NET程序员系列》和《微软.NET程序设计系列》。这两套书阵容庞大，几乎涵盖.NET技术及其应用的各个方面；也正因为如此，翻译和编辑加工的工作量也大得惊人。但为了保持国外优秀技术图书的魅力，同时使读者领会新技术的真谛，本丛书的翻译和编辑都是经过严格筛选的、具有很高的翻译水平或丰富编辑经验的技术人员。同时，我们还聘请微软公司相关产品组的技术专家审读每一本书，确保在技术上准确无误。2005年，随着微软新的开发平台的推出，我们将原有的两套丛书整合为《微软技术丛书》。这套丛书针对不同层次的读者，分为5个子系列：从入门到精通、技术内幕、高级编程、精通&宝典和认证考试教材。

内容概要

卡梅隆（Scott Cameron）



    从事商业智能解决方案开发已12年，他是运用Hitachi Consultirlg商业智能技术进行专业服务的高级经理，与他人合著Microsoft SQL Setver2005 integration Services Step by Step，并参与创作了Microsoft SQL Servet 2005 Analysis Services Step by Step。

    王净，海军工程大学计算机专业硕士，现就职于某军校。主要研究方向为数据库设计与开发、数据仓库和数据挖掘及计算机仿真。从事数据库开发和研究10余年，会熟练操作SQL Server、0racle等主流数据库，主持开发了多个大型的数据库系统并投入应用。目前在各类计算机刊物上发表学术论文20余篇，参与编写和翻译了多部计算机方面的著作。

书籍目录

第Ⅰ部分 商业智能和分析服务  第1章 商业智能：数据分析基础    1.1 商业智能简介    1.2 多维数据分析      1.2.1 数据分析中的属性      1.2.2 数据分析中的层次结构      1.2.3 数据分析中的维度    1.3 理解维度数据仓库      1.3.1 事实表      1.3.2 维度表      1.3.3 代理键和渐变维度      1.3.4 其他可选的表结构    1.4 多维OLAP  第2章 理解OLAP和分析服务    2.1 理解OLAP      2.1.1 持续的快速响应      2.1.2 基于元数据的查询      2.1.3 电子表格样式的公式    2.2 理解分析服务      2.2.1 分析服务和速度      2.2.2 分析服务和元数据    2.3 分析服务与Microsoft商业智能平台    2.4 分析服务工具  第3章 访问源数据    3.1 创建商业智能解决方案    3.2 创建数据源    3.3 创建数据源视图第Ⅱ部分 基础设计  第4章 创建维度    4.1 预览维度数据      4.2 创建标准维度      4.2.1 部署分析服务数据库      4.2.2 修改维度    4.3 创建时间维度    4.4 创建父子维度  第5章 创建多维数据集    5.1 预览多维数据集数据    5.2 使用向导创建多维数据集    5.3 部署并浏览多维数据集    5.4 使用多维数据集设计器修改多维数据集      5.4.1 为多维数据集起用户友好的名称      5.4.2 格式化度量值      5.4.3 改变维度和度量值组的交互性      5.4.4 向多维数据集中添加度量值和度量值组      5.4.5 创建计算成员      5.4.6 部署和浏览多维数据集  第6章 创建高级度量值和计算    6.1 使用聚合函数    6.2 使用MDX从多维数据集中检索数据    6.3 创建计算成员      6.3.1 应用条件格式      6.3.2 计算比例      6.3.3 创建度量值维度以外的计算成员    6.4 计算脚本    6.5 创建关键绩效指标(KPI)  第7章 高级维度设计    7.1 维度用法    7.2 创建引用维度    7.3 创建事实维度    7.4 创建多对多维度第Ⅲ部分 高级设计  第8章 使用帐户智能    8.1 设计财务分析多维数据集    8.2 使用帐户智能    8.3 创建帐户维度      8.3.1 使用非累加性财务度量值      8.3.2 创建非累加性计算成员      8.3.3 使用场景维度  第9章 货币换算和多国语言    9.1 支持外国货币换算    9.2 支持外国语言翻译  第10章 与多维数据集进行交互    10.1 实施操作      10.1.1 创建标准操作      10.1.2 创建钻取操作      10.1.3 链接到报表服务报表    10.2 使用写回来修改分析服务数据      10.2.1 启用维度写回      10.2.2 启用多维数据集写回  第11章 从分析服务中检索数据    11.1 创建透视    11.2 创建MDX查询    11.3 使用Excel 2007访问分析服务    11.4 创建报表服务报表  第12章 实现安全性    12.1 理解角色    12.2 保护管理权限      12.2.1 服务器级管理权限分配      12.2.2 数据库级管理权限分配    12.3 保证数据访问的安全      12.3.1 授予访问多维数据集的权限      12.3.2 对维度成员限制访问      12.3.3 限制对单元格的访问  第13章 设计聚合    13.1 理解聚合设计    13.2 使用聚合设计向导      13.2.1 属性关系、用户定义层次结构和聚合设计      13.2.2 设计聚合      13.2.3 更改分区数量    13.3 基于使用情况的优化向导第Ⅳ部分 生产管理  第14章 管理分区和数据库处理    14.1 使用存储      14.1.1 理解维度存储模式      14.1.2 理解分区存储模式      14.1.3 修改仓库中的数据    14.2 管理分析服务处理      14.2.1 处理维度      14.2.2 处理多维数据集      14.2.3 主动缓存    14.3 处理分区      14.3.1 了解分区策略      14.3.2 创建分区  第15章 管理部署    15.1 部署概述    15.2 部署方法    15.3 使用Business Intelligence Development Studio来进行部署    15.4 使用部署向导进行部署    15.5 理解部署脚本    15.6 移植数据库和灾难恢复      15.6.1 分离和附加分析服务数据库      15.6.2 同步数据库      15.6.3 备份和还原数据库  第16章 先进的监视和管理工具    16.1 使用Windows可靠性和性能监视器监视分析服务    16.2 使用SQL Server事件探查器来监视分析服务    16.3 分析服务动态管理视图

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《SQL Server 2008分析服务从入门到精通Step by Step》：体验式的学习过程使您可以快速、轻松地学会创建、管理和共享联机分析处理（OLAP）多维数据集。无论是开发人员、管理员还是商业用户，都可以通过这本循序渐进的实践教程掌握如何开发满足企业需求的商业智能解决方案。《SQL Server 2008分析服务从入门到精通Step by Step》重要主题：使用Business Ineelligence Development SttJdio（BIDS）生成分析服务数据库设计、部署、浏览和修改OLAP多维数据集使用多维表达式（MDX）利用聚合提高查询响应速度使多维数据集与URL操作和钻取操作交互支持财务分析和区域适用性检索数据和创建报表实现基于角色的安全设置管理和监视分析服务数据库全面介绍分析服务的功能特性，从设计到部署，循序渐进精通分析服务，通过案例操作，迅速掌握知识要点。

作者简介

《SQL Server 2008分析服务从入门到精通Step by Step》以SOL Server 2008分析服务为主题，按照由浅入深的逻辑共分为4个部分，第1部分介绍商业智能、多维分析和OLAP，说明分析服务是如何实现OLAP的优势的。第1I部分介绍如何设计数据源、度量值和多维数据集。第三部分介绍如何使用多维表达式和聚合函数来执行复杂的计算以及创建关键绩效指标。第Ⅳ部分介绍如何使用安全性来控制对多维数据集的访问，唱定特定用户可以看到的数据，如何设计分区以管理数据库可扩展性，以及如何管理并监控分析服务数据库。

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《SQL Server 2008分析服务从入门到精通Step by Step》适合SQL Server 2008的应用和开发人员阅读，尤其适合于工作重心是数据分析的人员。

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