SQL Server 商业智能完美解决方案 兰吉特扫描版

SQL Server 商业智能完美解决方案是一本利用Microsoft SQL Server 2008实现灵活的商业智能解决方案使用Microsoft 完善的BI工具构建B0解决方案的必备指南，由美国架构师兰吉特编著。本书无论是商业智能（B0）编程的新手还是老手，都会从中受益。通过专家团队的真实示例和高明见解，读者能够掌握构建商业智能解决方案的概念、工具和技术，从而真正提供客户所需的智能性商业价值。其中本书第二部分深入探讨了如何使用Analysis Services创建OLAP多维数据集和数据挖掘模型。本书第三部分介绍了SQL Server 2008 Integration Services。第四部分详细介绍了设计和发布报表的选项，这一部分还介绍了其他一些流行的“客户端”——企业用户通过这些应用程序与BI解决方案交互，欢迎读者免费下载阅读。

内容介绍

《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》介绍如何使用Microsoft SQL Server 2008开发商业智能（BI）解决方案。《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》共分为4部分。第一部分阐述了商业智能基础、可视化商业智能结果、构建有效的商业智能流程、商业智能解决方案的物理架构、面向架构师的OLAP逻辑设计概念；第二部分面向Analysis Services开发人员，详细介绍了如何使用BIDS以及BIDS的所有功能，提供了使用SSAS构建OLAP多维数据集和数据挖掘模型的指南；第三部分面向Integration Services开发人员，详细介绍如何使用SSIS开发ETL软件包，利用ETL包加载OLAP多维数据集和数据挖掘结构；第四部分详细介绍了SSRS的架构，以及Excel、Visio或Office SharePoint Server 2007作为BI客户端的实现。

本书结合专家团队提供的实际示例和丰富经验进行介绍，让读者能够直观轻松地掌握构建商业智能（BI）解决方案的概念、工具和技术，是一本不可多得的商业智能开发参考指南。无论是商业智能（BI）编程新手还是经验丰富的老手，都可从书中中获益。

章节目录

第一部分 面向商业决策者和架构师的商业智能

第1章 商业智能基础 3

1.1 商业智能和数据建模 3

1.2 OLTP和OLAP 4

1.2.1 联机事务处理 4

1.2.2 联机分析处理 6

1.3 常用BI术语 9

1.3.1 数据仓库 9

1.3.2 数据市场 10

1.3.3 多维数据集 11

1.3.4 决策支持系统 11

1.3.5 数据挖掘系统 11

1.3.6 提取、转换和加载系统 12

1.3.7 报表处理系统 12

1.3.8 关键绩效指标 12

1.4 Microsoft BI解决方案的核心组件 12

1.4.1 SQL Server 2008 Analysis Services 13

1.4.2 SQL Server 2008 Reporting Services 15

1.4.3 SQL Server 2008 15

1.4.4 SQL Server 2008 Integration Services 15

1.5 Microsoft BI解决方案的可选组件 17

1.6 BI解决方案中使用的查询语言 18

1.6.1 MDX 18

1.6.2 DMX 19

1.6.3 XMLA 19

1.6.4 RDL 19

1.7 小结 19

第2章 商业智能结果可视化 21

2.1 将业务案例与BI解决方案对应起来 21

2.1.1 BI范围十大问题 22

2.1.2 BI解决方案的组成部分 23

2.2 从用户的角度理解商业智能 26

2.2.1 用Excel 2007演示BI的功能 28

2.2.2 通过Excel外接程序了解数据挖掘 35

2.2.3 使用Excel 2007查看数据挖掘结构 36

2.3 完整BI解决方案的元素 39

2.3.1 报表——确定谁将使用解决方案 39

2.3.2 ETL——实现解决方案的基础 40

2.3.3 数据挖掘——不可或缺 40

2.4 常见的业务挑战和BI解决方案 42

2.5 衡量BI解决方案的ROI 43

2.6 小结 45

第3章 构建有效的商业智能流程 46

3.1 BI项目的软件开发生命周期 46

3.1.1 Microsoft Solution Framework 47

3.1.2 Microsoft Solution Framework for Agile Software Development 48

3.1.3 将MSF用于BI项目 49

3.1.4 Microsoft Solution Framework的阶段和可交付成果 49

3.2 BI项目需要的技能 53

3.2.1 必备技能 54

3.2.2 可选技能 55

3.3 建立团队 57

3.4 小结 62

第4章 商业智能解决方案的物理架构 63

4.1 物理基础结构更改的规划 63

4.1.1 创建准确的基线调查 63

4.1.2 评估当前的服务级别协议 64

4.2 确定服务器的最优数量和最佳位置 65

4.2.1 物理服务器的考虑 67

4.2.2 逻辑服务器和服务的考虑 68

4.3 理解安全需求 70

4.4 备份和还原 78

4.4.1 备份SSAS 78

4.4.2 备份SSIS 79

4.4.3 备份SSRS 79

4.5 审核与合规 79

4.6 源代码控制 82

4.7 小结 83

第5章 面向架构的OLAP逻辑设计概念 84

5.1 设计基本的OLAP多维数据集 84

5.1.1 星形架构 85

5.1.2 反规范化 91

5.1.3 回到星形 91

5.1.4 其他设计技巧 96

5.1.5 雪花维度建模 97

5.1.6 维度建模补充 100

5.1.7 理解事实（度量）建模 105

5.1.8 BI建模的其他考虑 107

5.2 小结 108

第二部分 Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services开发人员指南

第6章 理解SSMS和SQL Server Profiler中的SSAS 111

6.1 SQL Server Analysis Services的核心工具 111

6.1.1 基线服务配置 114

6.1.2 SSMS中的SSAS 115

6.1.3 如何查询SSAS对象 124

6.1.4 使用MDX模板 127

6.1.5 使用DMX模板 130

6.1.6 使用XMLA模板 131

6.1.7 SSMS小结 132

6.2 小结 132

第7章 用BIDS设计OLAP多维数据集 133

7.1 使用BIDS 133

7.2 在“解决方案资源管理器”中工作 135

7.2.1 Analysis Services中的数据源 137

7.2.2 数据源视图 139

7.2.3 Analysis Services中的角色 142

7.2.4 在Analysis Services对象上使用编译后的程序集 143

7.3 用BIDS构建OLAP多维数据集 144

7.4 理解维度 149

7.4.1 属性层次结构 150

7.4.2 属性关系 151

7.4.3 翻译 153

7.5 使用维度 154

7.5.1 度量值组 154

7.5.2 超越星形维度 157

7.6 构建第一个OLAP多维数据集 160

7.6.1 选择度量值组 160

7.6.2 增加维度 160

7.7 小结 164

第8章 优化多维数据集和维度 165

8.1 优化第一个OLAP多维数据集 165

8.1.1 翻译和透视 165

8.1.2 关键绩效指标 167

8.1.3 操作 171

8.1.4 计算（MDX脚本或计算成员） 176

8.2 使用多维数据集和维度属性 179

8.2.1 时间智能 181

8.2.2 SCOPE关键字 181

8.2.3 账户智能和一元运算符定义 182

8.2.4 其他向导选项 185

8.2.5 货币换算 185

8.3 高级多维数据集和维度属性 188

8.4 小结 189

第9章 处理多维数据集和维度 190

9.1 构建、处理和部署OLAP多维数据集 190

9.1.1 区分数据和元数据 191

9.1.2 在断开环境下工作 191

9.1.3 在联机环境下工作 193

9.1.4 理解聚合 193

9.2 分区 194

9.2.1 选择存储模式：MOLAP、HOLAP和ROLAP 196

9.2.2 OLTP表的分区 198

9.2.3 其他OLAP分区配置 199

9.3 实现聚合 199

9.3.1 聚合设计向导 200

9.3.2 基于使用情况的优化向导 202

9.3.3 SQL Server Profiler 203

9.3.4 聚合设计器：高级视图 204

9.4 用MOLAP、HOLAP或ROLAP实现高级存储 205

9.5 主动缓存 206

9.5.1 主动缓存的通知设置 208

9.5.2 主动缓存调优 208

9.5.3 ROLAP维度 209

9.5.4 链接 210

9.5.5 写回 210

9.6 多维数据集和维度处理选项 212

9.7 小结 215

第10章 MDX简介 216

10.1 MDX的重要性 216

10.2 编写第一个MDX查询 217

10.2.1 MDX对象名称 218

10.2.2 MDX语法的其他元素 218

10.3 MDX核心函数 220

10.4 筛选MDX结果集 226

10.5 计算成员和命名集合 228

10.6 TopCount函数 230

10.7 Rank函数和组合 232

10.8 Head和Tail函数 235

10.9 MDX的层次结构函数 236

10.10 日期函数 239

10.10.1 结合使用聚合和日期函数 242

10.10.2 关于查询优化 243

10.11 小结 244

第11章 高级MDX 245

11.1 查询维度属性 245

11.2 从季节角度查看日期维度和MDX 248

11.3 创建持久计算成员 249

11.3.1 在BIDS中创建持久计算成员 249

11.3.2 用MDX脚本创建计算成员 250

11.4 使用IIf 251

11.5 关于命名集 252

11.6 关于脚本 255

11.7 理解SOLVE_ORDER 257

11.8 创建关键绩效指标 258

11.8.1 编程创建KPI 261

11.8.2 KPI的其他提示 262

11.9 在SSRS和PerformancePoint Server上使用MDX 262

11.9.1 在SSRS 2008中使用MDX 262

11.9.2 在PerformancePoint Server 2007上使用MDX 264

11.10 小结 267

第12章 理解数据挖掘结构 268

12.1 审核业务场景 268

12.2 使用BIDS数据挖掘界面 271

12.2.1 理解数据类型和内容类型 272

12.2.2 设置高级数据属性 274

12.2.3 选择数据挖掘模型 275

12.2.4 选择最合适的挖掘模型查看器 278

12.2.5 挖掘准确性图表和预测 281

12.3 数据挖掘算法 284

12.3.1 Microsoft朴素贝叶斯 284

12.3.2 Microsoft决策树算法 288

12.3.3 Microsoft线性回归算法 290

12.3.4 Microsoft时间序列算法 290

12.3.5 Microsoft聚类算法 292

12.3.6 Microsoft序列聚类 294

12.3.7 Microsoft关联算法 295

12.3.8 Microsoft神经网络算法 299

12.3.9 Microsoft逻辑回归 300

12.4 数据挖掘的艺术 301

12.5 小结 301

第13章 实现数据挖掘结构 302

13.1 实现CRISP-DM生命周期模型 302

13.2 用BIDS构建数据挖掘结构 303

13.3 用BIDS增加数据挖掘模型 305

13.4 处理挖掘模型 308

13.5 验证挖掘模型 310

13.5.1 提升图 310

13.5.2 利润图 312

13.5.3 分类矩阵 313

13.5.4 交叉验证 315

13.6 数据挖掘预测查询 316

13.6.1 DMX预测查询 318

13.6.2 DMX预测函数 320

13.7 数据挖掘和Integration Services 322

13.8 数据挖掘对象的处理 324

13.9 数据挖掘客户端 326

13.10 小结 326

第三部分 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services开发人员指南

第14章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的架构组件 329

14.1 Integration Services架构概述 329

14.2 Integration Services包 331

14.3 Integration Services对象模型和组件 334

14.3.1 控制流 335

14.3.2 数据流 335

14.3.3 变量 337

14.3.4 表达式 338

14.3.5 连接管理器 339

14.3.6 事件处理程序和错误处理 340

14.4 Integration Services运行时 341

14.5 Integration Services数据流引擎 342

14.5.1 数据流缓冲区 342

14.5.2 同步数据流输出 346

14.5.3 异步数据流输出 346

14.6 日志提供程序 346

14.7 部署Integration Services包 347

14.7.1 包配置 347

14.7.2 包部署选项 348

14.8 小结 348

第15章 用Business Intelligence Development Studio创建Microsoft SQL Server 2008 Integration Services包 349

15.1 Visual Studio 2008中的Integration Services 349

15.1.1 使用Integration Services项目模板创建新SSIS项目 350

15.1.2 在“解决方案资源管理器”中查看SSIS项目 351

15.1.3 使用SSIS包设计器 352

15.1.4 使用SSIS工具箱 353

15.1.5 SSIS菜单选项 354

15.2 连接管理器 355

15.2.1 标准数据库连接管理器 355

15.2.2 其他类型的连接管理器 356

15.3 控制流 356

15.3.1 控制流任务 358

15.3.2 控制流容器 360

15.3.3 优先约束 360

15.4 数据流 362

15.4.1 数据流源组件 363

15.4.2 目标组件 364

15.4.3 转换组件 364

15.4.4 Integration Services数据查看器 366

15.5 变量 367

15.5.1 “变量”窗口 367

15.5.2 变量属性 368

15.5.3 系统变量 369

15.6 表达式 369

15.7 小结 371

第16章 Microsoft SQL Server 2008 Integration Services的高级功能 372

16.1 Integration Services中的错误处理 372

16.2 SSIS中的事件、日志、调试和事务 373

16.3 日志记录和事件 374

16.4 调试Integration Services包 377

16.5 检查点和事务 378

16.6 设计Integration Services包的最佳实践 380

16.7 数据事件探查 381

16.8 小结 384

第17章 商业智能解决方案中的Microsoft SQL Server 2008 Integration Services包 385

17.1 商业智能的ETL 385

17.2 加载OLAP多维数据集 385

17.2.1 使用Integration Services检测数据质量 386

17.2.2 转换源数据 388

17.2.3 使用中间服务器 388

17.2.4 数据沿袭 392

17.3 转移到星形架构加载 393

17.3.1 加载维度表 393

17.3.2 加载事实数据表 394

17.4 更新 397

17.4.1 事实数据表更新 398

17.4.2 维度表更新 398

17.5 数据挖掘的ETL 399

17.5.1 初始加载 399

17.5.2 模型定型 400

17.5.3 数据挖掘查询 401

17.6 小结 402

第18章 在Microsoft SQL Server 2008 Integration Services中部署和管理解决方案 403

18.1 Integration Services中的解决方案和项目结构 403

18.2 源代码控制 403

18.3 部署问题 407

18.3.1 包配置 409

18.3.2 复制文件部署 411

18.3.3 BIDS部署 412

18.3.4 使用部署实用工具部署 414

18.4 SQL Server代理和集成服务 416

18.4.1 SSIS包安全性介绍 416

18.4.2 处理敏感数据和代理执行账户 419

18.4.3 安全性：两个规则 420

18.5 SSIS服务 420

18.6 小结 421

第19章 扩展和集成SQL Server 2008 Integration Services 422

19.1 SSIS脚本介绍 422

19.2 Visual Studio Tools for Applications 423

19.3 脚本任务 423

19.3.1 Dts对象 425

19.3.2 调试脚本任务 426

19.4 脚本组件 426

19.4.1 ComponentMetaData属性 431

19.4.2 源、转换和目标 432

19.4.3 调试脚本组件 436

19.5 自定义SSIS任务和组件开发概述 436

19.5.1 控制流任务 439

19.5.2 数据流组件 440

19.5.3 其他组件 440

19.6 自定义应用程序中的SSIS集成概述 442

19.7 小结 444

第四部分 Microsoft SQL Server Reporting Services及商业智能的其他客户端界面

第20章 用SQL Server 2008 Reporting Services创建报表 447

20.1 了解Reporting Services的架构 447

20.2 安装和配置Reporting Services 449

20.2.1 HTTP侦听器 451

20.2.2 报表管理器 451

20.2.3 报表服务器Web服务 451

20.2.4 身份验证 452

20.2.5 后台处理（作业管理器） 453

20.3 使用BIDS创建报表 453

20.3.1 其他类型的报表 460

20.3.2 报表示例 460

20.4 部署报表 461

20.5 小结 462

第21章 创建SQL Server 2008 Reporting Services报表 463

21.1 将查询设计器用于Analysis Services 463

21.1.1 MDX查询设计器 464

21.1.2 在查询中设置参数 466

21.1.3 DMX查询设计器 467

21.1.4 在BIDS中使用报表设计器 469

21.2 理解报表项 471

21.2.1 列表和矩形报表项 471

21.2.2 Tablix数据区域 472

21.3 使用报表生成器 474

21.4 小结 477

第22章 高级SQL Sever 2008 Reporting Services 478

22.1 向SSRS报表添加自定义代码 478

22.2 在Word或Excel 2007中查看报表 480

22.3 URL访问 480

22.4 嵌入自定义ReportViewer控件 481

22.5 关于报表参数 485

22.6 关于安全凭据 485

22.7 关于SOAP API 486

22.8 部署——可伸缩性和安全性 490

22.8.1 性能和可伸缩性 490

22.8.2 高级内存管理 491

22.8.3 扩展 492

22.9 管理脚本 493

22.10 小结 494

第23章 用Microsoft Excel 2007作为OLAP多维数据集客户端 495

23.1 使用数据连接向导 495

23.2 使用“导入数据”对话框 497

23.3 理解“数据透视表”界面 497

23.4 创建示例数据透视表 499

23.5 脱机OLAP 501

23.6 Excel OLAP函数 502

23.7 扩展Excel 502

23.8 小结 503

第24章 用Microsoft Office 2007作为数据挖掘客户端 504

24.1 安装数据挖掘外接程序 504

24.2 数据挖掘和Excel 2007的集成 505

24.2.1 使用表分析工具组 506

24.2.2 在Excel 2007中使用“数据挖掘”选项卡 514

24.2.3 “管理”和“模型用法” 515

24.2.4 “数据准备”组 517

24.2.5 “数据建模”组 519

24.2.6 “准确性和验证”组 522

24.3 Visio 2007中的数据挖掘集成 523

24.4 客户端可视化 527

24.5 云形图中的数据挖掘 528

24.6 小结 528

SQL Server商业智能和Microsoft Office SharePoint Server 2007

Excel Services

Excel Services的基本架构

Excel工作表的永久性

Excel Services工作表的介绍性示例

发布参数化Excel工作表

Excel Services：Web Services API

实际的Excel Services示例

SQL Server Reporting Services与Office SharePoint Server 2007

使用Office SharePoint Server 2007配置SQL Server Reporting Services

创建并部署一个报表

在Office SharePoint Server 2007中使用报表：本机模式

在Office SharePoint Server 2007中使用报表：SharePoint集成模式

使用报告中心模板

PerformancePoint Server

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