The Data Warehouse Toolkit

出版者:Wiley

作者:Ralph Kimball

页数:464

出版时间:2002-4-26

价格:USD 65.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471200246

具体描述

Single most authoritative guide from the inventor of the technique. * Presents unique modeling techniques for e-commerce, and shows strategies for optimizing performance.

* Companion Web site provides updates on dimensional modeling techniques, links related to sites, and source code where appropriate.

作者简介

Ralph Kimball是Kimball集团的创建者。从20世纪80年代中期以来，他一直是数据仓库和商业智能行业维度建模方法的思想开拓者。大量IT专业人士接受过其教育。自1996年以来，由他及其同事们所撰写的工具箱系列书籍一直是最受读者青睐的书籍。Ralph Kimball曾就职于Metaphor并建立了Red Brick系统，他在施乐Palo Alto研究中心(PARC)工作期间，与他人一起共同发明了星型工作站，这是首个利用视窗、图标和鼠标的商业产品。Ralph Kimball毕业于斯坦福大学电子工程系并获得博士学位。

Margy Ross是Kimball集团总裁。自1982年以来，她主要关注数据仓库和商业智能，强调业务需求和维度建模的重要性。与Ralph Kimball一样，Margy Ross也为许多学生讲授过维度设计最佳实践，她与Ralph Kimball合作，共同撰写了5本工具箱序列书籍。Margy Ross曾工作于Metaphor并与他人共同创立了DecisionWorks咨询公司。她毕业于美国西北大学工业工程系并获得硕士学位。

读后感

The lengthy list of date columns captures the spans of time over which the order is processed through the fulfillment pipeline. 日期列的长列表获取订单通过整个流水线处理过程的时间范围。  

The lengthy list of date columns captures the spans of time over which the order is processed through the fulfillment pipeline. 日期列的长列表获取订单通过整个流水线处理过程的时间范围。  

前几章理论的东西太多了，问题是中文版的翻译真是太差了，句子都不通顺，谁能告诉我，这句话是什么意思 ‘也许您一直期望粒度由对事实表主键的传统生命描述’。。。翻译差 翻译差 翻译差 翻译差 翻译差 翻译差 翻译差 翻译差 翻译差  

年后上班就在亚马逊下定了此书，结果亚马逊要15后才发货，收到后周末刚拜读了前两章，感觉翻译极差，语句晦涩难懂，没看过前两版，不知好不好，但建议有能力的，还是看英文原版吧。 凑个字 凑个字 凑个字  

年后上班就在亚马逊下定了此书，结果亚马逊要15后才发货，收到后周末刚拜读了前两章，感觉翻译极差，语句晦涩难懂，没看过前两版，不知好不好，但建议有能力的，还是看英文原版吧。 凑个字 凑个字 凑个字  

用户评价

从我个人的阅读习惯来看，这本书的价值在于其极高的“可复用性”和“跨行业适应性”。尽管数据仓库的构建会受到具体业务背景的影响，但这本书所阐述的核心原则和规范却是跨越行业壁垒的普适真理。我发现，无论是在我早先参与的电信项目，还是目前正在接触的医疗数据平台项目中，书中提到的那些关于星型/雪花模型的优化原则、数据分区的策略，乃至ETL流程的健壮性设计思路，都能够被直接映射和应用。它提供了一套稳定的、经过时间考验的思维框架，让你在面对全新的业务挑战时，不会感到无从下手，而是能够迅速地套用这套框架，搭建出逻辑清晰、性能可靠的初步模型。这种“授人以渔”的教学方式，远比提供一堆固定代码模板要宝贵得多。阅读完毕后，我感觉自己不再是一个单纯的数据库操作员，而是一个真正的数据架构思考者，能够从业务的宏观视角审视数据资产的长期价值。这本书的价值，会随着时间的推移和经验的积累，愈发显现出来。

这本书的深度和广度，对于任何希望在数据领域深耕的人来说，都是一次里程碑式的学习体验。它绝非那种浅尝辄止的“入门指南”，而是直指数据仓库设计哲学的核心。我尤其欣赏作者对于历史数据处理和缓慢变化维度（SCD）类型的那一套精妙的划分和解释，那简直是一场教科书级别的梳理。很多项目中困扰我们许久的数据版本控制和历史追溯问题，都在书中找到了清晰、可执行的解决方案框架。此外，书中对数据质量和元数据管理的重视程度，也体现了作者超越技术实现层面，对整个数据生命周期管理的深刻理解。这不仅仅是教你怎么搭建一个数据仓库，更是在教你如何构建一个能够持续、健康运行多年的数据资产平台。阅读过程中，我不得不频繁地停下来，拿出笔记本对照自己当前工作中的实际数据模型进行反思和重构，每一次对比，都能发现新的优化空间。这种强烈的互动性和实践指导性，是很多同类书籍所欠缺的，它促使读者从“使用工具”的层面，跃升到“设计哲学”的层面去思考问题。

这本书的案例分析部分，简直是教科书级别的实践宝典，其详尽程度令人咋舌。作者似乎将他职业生涯中遇到的所有典型业务场景——从零售业的交易明细，到制造业的生产流程，再到金融服务的产品归集——都进行了高度凝练和抽象化处理，然后作为生动的案例植入到理论讲解之中。我特别喜欢它对“事实表粒度选择”这一关键决策点的分析，通过不同粒度选择对后续查询性能和数据广度的影响，展示了设计初期决策的深远后果。这种前瞻性的指导，避免了读者在实际操作中走弯路。而且，作者在描述这些案例时，总是能清晰地指出不同设计选择背后的“取舍”关系，平衡了理论上的完美与工程实践中的复杂性，这使得书中的建议显得尤为真实可信。它教给我的不仅仅是“应该怎么做”，更是“为什么这样做比那样更好”，这种逻辑链条的完整性，极大地提升了读者的决策能力和分析判断力。

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳的深蓝色调，搭配上烫金的书名，散发出一种专业又不失典雅的气质。我拿到手的时候，首先被它的分量所震撼，显然这不是一本轻飘飘的理论读物，而是承载了大量实践智慧的厚重之作。内页的纸张质量也无可挑剔，印刷清晰锐利，即便是复杂的图表和数据模型也能一览无余，阅读体验极佳。我特别欣赏作者在排版上的用心，章节之间的过渡自然流畅，关键概念的突出处理得恰到好处，使得长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。从包装到内涵，这本书都透露出一种对细节的极致追求，这在技术类书籍中是难能可贵的。它不仅仅是一本工具书，更像是一件精心打磨的工艺品，让人在学习知识的同时，也能享受到阅读的愉悦。我甚至会将它作为案头必备的参考书，时不时翻阅，光是看着它摆在书架上的样子，都能让我对数据架构的世界产生更浓厚的兴趣和敬畏之心。这种实体书的质感，是任何电子阅读器都无法替代的。

初读这本书的感受，就像是走进了一个规划得井井有条、逻辑严密的庞大城市规划蓝图之中。作者的叙述方式极其清晰，他没有急于抛出晦涩难懂的专业术语，而是采取了一种循序渐进的引导方式，将复杂的概念层层剥开，如同剥洋葱一般，让人在不知不觉中就掌握了核心思想。尤其是在描述维度建模的那些章节，那种将业务流程转化为结构化数据的过程，被作者描绘得如同烹饪美食般充满了艺术感和精确性。我个人对书中关于事实表和维度表之间关系的论述印象深刻，它没有停留在理论层面，而是结合了大量的实例场景进行剖析，使得抽象的建模理念瞬间变得触手可及，极大地拓宽了我对数据组织方式的认知边界。那种“原来如此”的顿悟感贯穿始终，让我对过去在数据仓库设计中遇到的那些似是而非的解决方案，找到了强有力的理论支撑和更优化的替代路径。这本书的语言风格是那种非常务实且富有洞察力的，它仿佛是一位经验丰富的大师，在你耳边低语，分享着他摸爬滚打多年才积累下来的真知灼见。

英语书看起来好吃力啊啊啊，但是这本书的确很nice ***************** 2018-09-11记：弃啦，，，哎，怀恋数据分析的苦逼日子

看的块崩溃勒 (๑´ㅂ`๑)

在强力的自我Push之下，终于看完了，后面几章采用了跳读的手法。只看了建好的事实和维度架构。时代发展的太快了，都到了大数据时代了。

没有三版的日子里，只能硬撸二版的原版书。

没有三版的日子里，只能硬撸二版的原版书。