具体描述
Cutting-edge Oracle data warehousing from people creating the software.
Oracle8i Data Warehousing explains how to design, develop, and administer powerful data warehouses and data marts on Windows NT using Oracle's major new industry-leading database. This authoritative guide helps database developers, administrators, and designers master the major new data warehousing and Internet capabilities in Oracle8i and specifically plan and implement affordable and successful data warehouses and data marts. In one exciting package, this book brings together three hot computing topics: new Oracle databases, Windows NT, and Internet technologies.
Data warehouses and smaller data marts allow companies to pool and analyze large quantities of data, yielding valuable information about customers and business processes. Data warehouses have in the past been expensive and very complex. Oracle8i is an important new version of Oracle Corporation's market-leading database system. Most of the significant new features in Oracle8i are for data warehousing, Internet development, or optimizations for the Windows NT platform. Oracle8i and Windows NT together will make data warehouse projects easier and more affordable.
Written by data design and warehousing experts from the Oracle8i development team
Explains how to design and build data warehouses and data marts on Windows NT
Explains how to establish Web/Intranet access to a data warehouse
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的行文风格极其晦涩和枯燥，我感觉自己像是在啃一块没有经过任何调味的干硬面包。作者似乎认为读者已经拥有了深厚的数据建模基础和高级SQL优化经验，因此他跳过了大量基础概念的铺垫，直接进入到一些极其细微和技术化的角落。我尤其无法忍受的是，书中对于性能调优的讨论，总是围绕着一些需要大量手动干预和版本特定的注册表参数修改。举个例子，书中对位图索引的描述，虽然理论上讲得头头是道，但对于我们现在普遍采用的列式存储和新一代查询优化器而言，这些论述显得过于教条和脱节。我花了整整一个下午，试图跟上作者在一个章节中关于“物化视图刷新策略”的复杂逻辑推导，结果发现，那个策略在现代数据库集群中，已经被更智能的自动管理机制所取代。这种“过时指导”的感觉贯穿始终，让人产生一种强烈的挫败感。它没有提供任何关于如何将这些旧有概念融入现代敏捷开发流程的思考，缺乏对DevOps实践在数据仓库落地中的探讨，更不用提容器化、Serverless架构这些时髦且实用的技术栈了。阅读体验如同被困在一个只有DOS界面的房间里，努力去想象图形界面的美妙，但手中拿的却是一本厚重的汇编语言指南，令人倍感压抑和无助。
评分我期望一本关于数据仓库的专业书籍能提供清晰的、可落地的实施蓝图和架构对比分析，然而，这本书提供的更多是零散的、碎片化的技术点罗列，缺乏一个统一的、贯穿始终的业务驱动视角。它在介绍数据立方体（Data Cube）构建时，仅仅停留在概念的定义和基本的多维分析函数上，完全没有触及到如何在高并发、大规模数据集背景下，设计一个兼顾查询性能与数据新鲜度的混合型架构。更让我感到遗憾的是，它对“数据治理”和“元数据管理”这两个现代数仓基石性议题的处理，简直是蜻蜓点水。书中对于数据质量监控的描述，停留在简单的校验和告警层面，完全没有提及血缘追踪、自动化审计流程的构建，或者如何利用机器学习模型来预测数据漂移。这在我看来，是对数据仓库战略意义的严重低估。一个真正有价值的参考书，应该能引导我思考“为什么”要构建这样的系统，以及它如何服务于商业决策，而不是仅仅停留在“怎么做”的底层实现细节上，尤其是当这些细节已经不再是业界的主流实践时。这本书的价值，更多地体现在历史文献的收藏意义上，而非对当代数据架构师的实战指导。
评分这本书的封面设计简直是一场视觉的灾难，那种深沉的墨绿色和生硬的橘色搭配，让人不禁怀疑设计者的审美是否还停留在上个世纪末。我是在一个堆满了技术书籍的二手书店角落里发现它的，当时我正在寻找关于企业级数据仓库架构的权威指南，但翻开这本书的目录，我立刻感到一阵眩晕。它似乎过于关注那些早已被时代淘汰的特定数据库版本特性，比如那些冗长的、关于分区和索引策略的描述，都带着浓厚的“古董”气息。我尝试着去理解作者试图构建的那个宏大叙事，但发现核心内容更像是一本操作手册而非战略规划的蓝图。例如，它花了大量的篇幅讲解如何配置旧版ETL工具的复杂参数，这些步骤在现代化的云数据平台面前，显得异常繁琐和低效。我真正需要的，是如何构建一个能够应对PB级数据流、具备实时分析能力的现代数据湖架构，而这本书在这方面几乎是空白的，它提供的知识点就像是为一辆福特T型车设计保养手册，对于今天的特斯拉车主来说，毫无实用价值。读这本书的过程更像是一次考古之旅，我不断地在猜测作者写下这些文字时的技术背景和时代局限性，而非从中汲取能指导我当前工作的真知灼见。总之，如果你的目标是了解当今数据仓库的前沿技术和敏捷实践，那么请将这本书留在书架的最底层，它提供的价值极低，更多的是对特定历史节点的固执记录。
评分这本书的案例研究部分简直是笑话，它们似乎是直接从某个十年前的内部项目文档中摘录出来的，充满了过时的行业术语和完全不适用的数据模型。例如，书中引用的那个零售业案例，其数据量级和业务复杂度，与今天任何一个中等规模的电商平台相比，都显得微不足道。它展示的“复杂”报表，在现代BI工具中，可能只需要拖拽几下就能生成，但作者却花费了整整三章的篇幅来详述其背后的繁琐的预计算和存储过程。我试图从中寻找一些通用的、可迁移的思维模式，比如如何处理非结构化数据、如何设计混合事务/分析处理（HTAP）系统，或者如何应对物联网（IoT）带来的海量时序数据。结果令人失望，这些前沿议题在书中完全隐形。这本书更像是针对特定技术栈的“认证考试复习材料”，它的知识结构是封闭的、自洽的，但与外部技术世界的快速演进完全脱节。如果你试图用这本书来武装自己，去面试今天的顶尖科技公司的数据架构师职位，你可能会发现自己的知识体系被定位在了错误的年代。
评分从排版和校对的角度来看，这本书的质量也令人不敢恭维。错别字和技术术语的不一致性比比皆是，这严重破坏了阅读的流畅性，迫使我不得不频繁地在文本和外部搜索引擎之间切换，以确认某些关键概念是否被误写或误用。例如，在讨论OLAP引擎的MDX查询语言时，作者在不同章节对同一函数的使用约定都存在细微差别，这在严谨的技术书籍中是绝对不应该出现的错误。更令人困惑的是，书中引用的许多外部参考链接和软件版本信息，在今天看来都是无效的“死链”或者早已被弃用的FTP地址。这使得任何想要深入研究某个特定技术点的读者都陷入了“寻宝游戏”，耗费了大量精力去追溯这些过时的资源。一本真正优秀的专业书籍，应该像一个可靠的向导，指引读者前行，而不是像一个布满陷阱的迷宫，让读者在无效的细节中迷失方向。这本书的交付质量反映出其出版流程的松懈，这让读者对其中更深层次的技术论述的准确性和可靠性也产生了根本性的怀疑。
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