统一星型模型——一种敏捷灵活的数据仓库和分析设计方法

序言

前言

推荐语

致谢

**部分体系结构 /

第1章数据集市与维度模型 /

第2章维度建模概念 /

第3章数据集市演变 /

第4章转换 /

第5章集成数据集市的方法 /

第6章监控数据集市环境 /

被频繁使用的数据与不被频繁使用的数据 /

删除不被频繁使用的数据 /

丢弃旧版本的数据集市 /

第7章数据集市环境中的元数据和文档 /

简单表和元素的元数据 /

数据来源元数据 /

加载日期型元数据 /

组合型元数据 /

使用型元数据 /

第8章向集成型数据集市演变 /

数据不一致 /

糟糕的公司决策 /

进入数据仓库：单一版本事实 /

第二部分统一星型模型的应用 /

第9章统一星型模型简介 /

架构 /

统一星型建模方法 /

猎食者与猎物 /

循环 /

中央表 /

去范式化的威胁 /

第10章数据丢失 /

基于Sales表和Products表的示例 /

延迟连接 /

统一星型模型的核心：Bridge表 /

统一星型模型命名约定 /

统一星型模型如何解决数据丢失 /

使用Tibco Spotfire实施 /

第11章扇形陷阱 /

面向数据模型的约定 /

扇形陷阱的定义 /

基于Sales表和Shipments表的示例 /

一对多关系可视化 /

统一星型模型如何解决扇形陷阱 /

使用Microsoft Power BI实现 /

你的BI工具支持关联吗 /

拆分度量 /

将所有度量移到Bridge表 /

JSON扇形陷阱 /

第12章Chasm陷阱 /

笛卡儿乘积 /

Chasm陷阱的定义 /

基于LinkedIn的示例 /

Chasm陷阱行数计算方法 /

有度量的Chasm陷阱 /

USS如何解决Chasm陷阱 /

Tableau应用 /

基于多表的Chasm陷阱 /

JSON Chasm陷阱 /

第13章多事实查询 /

直接连接的多事实查询（一对多） /

无直接连接的多事实查询（多对多） /

基于Sales表和Purchases表的示例 /

联合 /

BI工具中聚合的弹簧效应 /

统一星型模型如何解决多事实查询 /

用Tibco Spotfire实施 /

第14章循环 /

基于客户关系管理系统的例子 /

使用传统技术解决循环 /

用联合（Union）来处理循环 /

统一星型模型如何解决循环问题 /

采用SAP Business Objects实现统一星型模型 /

第15章非一致粒度 /

基于Sales表和Targets表的示例 /

了解挑战 /

重新范式化 /

统一星型模型怎样解决非一致粒度 /

QlikView实现 /

处理聚合和详细信息 /

第16章Northwind案例学习 /

Northwind的面向数据模型 /

发现问题 /

了解陷阱的影响 /

安全区 /

从即席查询到自助式商业智能 /

具有挑战性的业务需求示例 /

如何在Northwind数据库中实现统一星型模型 /

使用各种商业智能工具实施 /

总结 /