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出版者:清華大學齣版社

作者:[美]奈特等

出品人:

頁數:809

译者:王淨

出版時間:2013-8-1

價格:128元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787302332848

叢書系列:

圖書標籤:

數據庫
SSIS
數據挖掘
商務智能
SQLServer
SQL
asdasd
MSSQL
SQL Server 2012
Integration Services
SSIS
ETL
數據集成
數據倉庫
數據轉換
高級教程
開發
實戰
教程

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具體描述

不管你是初次接觸SSIS還是一名有經驗的SSIS開發人員，本書中都有您所需要的內容。本書將從SSIS的體係結構和基本概念開始介紹，然後討論如何開發核心的SSIS解決方案砌塊大多數業界常見的業務方案。同時本書還是一本基礎教程，因而將通過一些簡單的示例來講解。當閱讀完本書後，您將會知道如何通過使用新的 SQL Server 2012功能對使用瞭 SSIS的數據庫係統進行加載和保持同步。同時鵬瞭解如何加載數據倉庫（這是一項非常熱門的專業技的。即使在倉庫方麵，你也會在新的2012發布版本中找到相應的功能，此時你會驚奇如果沒有Data QualityService集成和CDC集成，那麼開湖如何進行！

數據整閤的藝術與實踐：精通現代數據倉庫的基石本書聚焦於數據倉庫構建與管理領域的前沿實踐，旨在為讀者提供一套全麵、深入且實用的知識體係，用以駕馭當今復雜的數據環境。我們將目光投嚮那些驅動企業決策、優化運營流程的核心技術——數據整閤（Data Integration）與管理。這不是一本針對特定工具的詳盡手冊，而是一部關於數據架構、流程設計與質量保證的戰略指南。本書的讀者群體麵嚮那些渴望從數據中提取最大價值的專業人士：經驗豐富的數據倉庫架構師、尋求提升ETL/ELT技能的數據工程師、負責數據治理的高級分析師，以及希望全麵理解數據生命周期管理的IT決策者。第一部分：數據架構的宏觀視角與戰略規劃本部分將數據整閤置於更廣闊的業務智能（BI）和數據管理戰略的框架內進行審視。我們首先探討現代數據架構的演進，從傳統的集中式數據倉庫（EDW）到分布式的數據湖（Data Lake）和混閤架構的權衡與選擇。 1.1 現代數據生態係統的演進與挑戰深入分析當前企業麵臨的數據挑戰：數據量爆炸性增長（Volume）、數據類型的多樣性（Variety，包括結構化、半結構化和非結構化數據）、數據流動的速度要求（Velocity），以及數據源的異構性。我們將討論如何構建一個既靈活又可擴展的數據架構，以應對這些“3V”的壓力。重點解析數據虛擬化（Data Virtualization）在解決數據孤島問題中的作用及其局限性。 1.2 數據治理與元數據管理：整閤的基石任何成功的數據整閤項目都離不開健全的數據治理框架。本章詳細闡述數據治理的組織結構、政策製定和執行機製。我們將深入探討元數據管理（Metadata Management）的戰略價值，區分技術元數據、業務元數據和操作元數據。學習如何建立一個統一的元數據存儲庫，確保數據血緣（Data Lineage）的可追溯性，這對於閤規性審計和影響分析至關重要。 1.3 數據建模的超越：從關係型到維度建模的深化雖然關係型數據庫是數據存儲的基礎，但高效的數據整閤需要優化的數據模型來支持分析查詢。本節將復習Kimball和Inmon方法的精髓，但更側重於復雜場景下的維度建模技術，如慢變維（SCD）類型的精準選擇與實現、事實錶的粒度設計，以及如何處理事務性數據、快照數據和纍積型快照的建模挑戰。我們將探討如何利用數據倉庫中的數據立方體（Data Cubes）思想來優化報錶性能。第二部分：數據提取與轉換的深度實踐本部分是數據整閤流程的核心，專注於如何高效、可靠地從源係統抽取數據，並根據目標模型的需要進行復雜的轉換操作。 2.1 高效數據提取策略（Extraction Strategies）詳盡比較全量提取、增量提取（基於時間戳、日誌序列號或觸發器）的優缺點。重點講解如何設計和實現“Change Data Capture (CDC)”機製，以最小化對源係統的性能影響。我們將討論捕獲異構源係統（如NoSQL數據庫、大型機文件）變更數據的技術路徑。 2.2 數據質量（Data Quality, DQ）的內建流程數據質量絕非事後補救，而是整閤流程中不可或缺的一部分。本章係統性地介紹數據質量的維度（準確性、完整性、一緻性、及時性、有效性）。我們將設計一係列關鍵的數據質量檢查點，包括數據清洗（Cleansing）、標準化（Standardization）、去重（Deduplication）和匹配（Matching）算法的原理與應用。討論如何利用外部參考數據源來驗證和增強內部數據。 2.3 復雜數據轉換邏輯的設計與實現本節聚焦於超越簡單映射（Mapping）的復雜業務邏輯實現。內容涵蓋：查找與引用（Lookups）：優化大型查找操作的性能，包括緩存策略的選擇。數據轉換函數的高級應用：聚閤函數、窗口函數在數據整閤中的應用。數據轉換的性能調優：序列化與並行化處理，以及處理大數據集時內存管理的技巧。錯誤處理與異常流（Exception Flow）：如何隔離、記錄和報告處理失敗的記錄，同時保證主流程的連續性。第三部分：數據流的現代化與運維管理數據整閤不再是批處理的代名詞。本部分將探討實時數據流、自動化運維以及確保整閤流程彈性的高級主題。 3.1 批處理與流處理的融閤探討“Lambda”和“Kappa”架構在企業中的實際應用。我們將分析何時應使用微批處理（Micro-Batching）來模擬近實時（Near Real-Time）的效果，以及如何設計能夠無縫處理曆史數據迴填（Backfill）和實時攝取的混閤數據管道。討論事件驅動架構（Event-Driven Architecture）對數據整閤的影響。 3.2 性能調優與資源管理數據整閤項目的成本與效率往往取決於其資源利用率。本章深入探討如何分析和診斷性能瓶頸，包括I/O限製、CPU密集型轉換和網絡延遲。學習資源分配策略，例如如何閤理配置並行度、緩衝區大小，以及何時考慮將計算任務卸載到更適閤的平颱（如利用數據庫的內置處理能力）。 3.3 流程自動化、調度與監控一個健壯的整閤環境需要強大的自動化和監控能力。我們將研究企業級調度器的核心功能，包括依賴關係管理、故障轉移（Failover）與恢復機製。設計全麵的監控儀錶闆，捕獲關鍵性能指標（KPIs）和SLA（服務水平協議）的遵從情況。講解如何實現自動化告警，並建立一個結構化的故障排查流程。第四部分：高級主題與新興趨勢本部分麵嚮希望將數據整閤能力提升到戰略層麵，並擁抱新興技術的專業人士。 4.1 腳本化與代碼驅動的整閤雖然可視化工具強大，但對於重復性高、復雜性強的任務，代碼（如Python, PowerShell）提供瞭無與倫比的靈活性和版本控製能力。探討如何將腳本化流程安全地集成到現有的數據管理框架中，以及如何利用代碼來實現更高級的元數據驅動的自動化。 4.2 雲環境下的數據整閤挑戰探討從本地部署（On-Premise）遷移到雲平颱（如AWS, Azure, GCP）時數據整閤流程的重構。重點關注雲原生服務（如Serverless計算、托管數據庫服務）的利用，以及跨雲（Multi-Cloud）數據同步的復雜性與解決方案。 4.3 整閤流程中的安全與閤規性深入探討數據傳輸（In-transit）和數據靜態存儲（At-rest）的加密標準。分析如何設計整閤流程以滿足GDPR、CCPA等數據隱私法規的要求，特彆是在數據脫敏（Data Masking）和假名化（Pseudonymization）技術在轉換階段的應用。總結：本書提供的是一個全麵的路綫圖，它涵蓋瞭從戰略規劃、架構設計到具體實施和運維優化的全周期數據整閤知識體係。通過對這些核心原則和先進實踐的掌握，讀者將能夠設計、構建和維護齣高性能、高可靠性且完全符閤業務需求的現代數據整閤解決方案。

作者簡介

Brian Knight，是SQL Server MVP、MCIIP、MCSE以及MCDBA，是Pragjnatic Works的擁有者和創始人。同時，他還是BIDN.com、SQLServerCentral.com和SQLShare.com的共同創始人之一。他負責運行Jacksonville（JSSUG）的本地SQL Server用戶組。Brian是幾個技術雜誌的專欄作傢，也是許多SQL Server書籍的作者。他經常在一些非常重要的會議上演講，比如PASS、SQL Connections、TechEd、SQL Saturdays、Code Camps以及其他會議。現居住在美國弗羅裏達州的Jacksonville，他喜歡他的孩子以及跑馬拉鬆。

Erik Veerman，是SolidQ的指導者，專注於培訓、指導和構建SQL Server BI平颱上的解決方案。Erik在廣泛的業務領域內設計瞭許多的BI解決方案—一電信、營銷、零.售、商業地産、金融、供應鏈和信息技術。他的行業認可包括Microsoft的Worldwide BI Solution of the Year以及．SQ/ Server Magazine的創新杯冠軍。作為一名OLAP設計、ETL處理以及三維建模方麵的專傢

目錄資訊

第1章歡迎使用SQL Server Integration ServiceS
1.1 SQL Server SSIS曆史概述
1.2 SSIS中的新內容
1.3 商業工具
1.3.1 導入和導齣嚮導
1.3.2 SQL Server Data Tools體驗
1.4 SSIS體係結構
1.4.1 包
1.4.2 控製流
1.4.3 數據流
1.4.4 變量
1.4.5 參數
1.4.6 錯誤處理和日誌記錄
1.5 SQLServer版本
1.6 小結
第2章 SSIS工具
2.1 導入和導齣嚮導
2.1 SQL Server Data Tools
2.3 創建第一個包
2.4 解決方案資源管理器窗口
2.4.1 工具箱
2.4.2 屬性窗口
2.5 SSIS包設計器
2.5.1 控製流
2.5.2 連接管理器
2.5.3 變量
2.5.4 數據流
2.5.5 參數
2.5.6 事件處理程序
2.5.7 包資源管理器
2.5.8 執行包
2.6 Management Studio
2.7 小結
第3章 SSIS任務
3.1 SSIS任務對象
3.1.1 使用任務編輯器
3.1.2 任務編輯器的“錶達式”選項卡
3.1.3 SDDTCmmon屬性
3.2 循環和序列任務
3.3 腳本任務(.NET)
3.4 Analysis Services任務
3.4.1 Analysis Services執行DDL任務
3.4.2 AnalysisServices處理任務
3.4.3 數據挖掘查詢任務
3.5 數據流任務
3.6 數據準備任務
3.6.1 數據事件探查器
3.6.2 文件係統任務
3.6.3 對文件進行歸檔
3.6.4 FTP任務
3.6.5 使用FTP獲取文件
3.6.6 Web服務任務
3.6.7 使用Web服務任務和XML源組件來獲取數據
3.6.8 XML任務
3.6.9 驗證XML文件
3.7 RDBMS服務器任務
3.7.1 大容量插入任務
3.7.2 使用大容量插入任務
3.7.3 執行SQL任務
3.8 工作流任務
3.8.1 執行包任務
3.8.2 執行進程任務
3.8.3 消息隊列任務
3.8.4 發送郵件任務
3.8.5 wrvn數據讀取器任務
3.8.6 WMI事件觀察器任務
3.8.7 為瞭文件傳輸而輪詢目錄
3.9 SMO管理任務
3.9.1 傳輸數據庫任務
3.9.2 傳輸錯誤消息任務
3.9.3 傳輸登錄名任務
3.9.4 傳輸主存儲過程任務
3.9.5 傳輸作業任務
3.9.6 傳輸SQL Server對象任務
3.1 0小結
第4章容器
4.1 任務宿主容器
4.2 序列容器
4.3 組
4.4 For循環容器
4.5 Foreach循環容器
4.5.1 Foreach文件枚舉器示例
4.5.2 ForeachADO枚舉器示例
4.6 小結
第5章數據流I
5.1 理解數據流
5.2 數據查看器
5.3 源
5.3.1 0LE DB源
5.3.2 Excel源
5.3.3 平麵文件源
5.3.4 原始文件源
5.3.5 XML源
5.3.6 ADO.NET源
5.4 目標
5.4.1 Excel目標
5.4.2 平麵文件目標
5.4.3 0LE DB目標
5.4.4 原始文件目標
5.4.5 記錄集目標
5.4.6 SQLServer和移動目標
5.4.7 數據挖掘模型定型目標
5.4.8 DataReader目標
5.4.9 處理維度目標和處理分區目標
5.5 常用轉換
5.5.1 同步轉換和異步轉換
5.5.2 聚閤轉換
5.5.3 有條件拆分轉換
5.5.4 數據轉換
5.5.5 派生列轉換
5.5.6 查找轉換
5.5.7 緩存轉換
5.5.8 行計數轉換
5.5.9 腳本組件
5.5.1 0漸變維度轉換
5.5.1 1排序轉換
5.5.1 2 Union All轉換
5.6 其他轉換
5.6.1 審核轉換
5.6.2 字符映射錶轉換+
5.6.3 復製列轉換
5.6.4 數據挖掘查詢轉換
5.6.5 DQS清除轉換
5.6.6 導齣列轉換
5.6.7 模糊查找轉換
5.6.8 模糊分組轉換
5.6.9 導入列轉換
5.6.10 閤並轉換
5.6.11 閤並聯接轉換
5.6.12 多播轉換
5.6.13 0LE DB命令轉換
5.6.14 百分比抽樣轉換和行抽樣轉換
5.6.15 透視轉換
5.6.16 逆透視轉換
5.6.17 字詞提取轉換
5.6.18 字詞查找轉換
5.7 數據流示例
5.8 小結
第6章使用變量、參數和錶達式
第7章聯接數據
第8章創建端到端的包
第9章在SSIS中編寫腳本
第10章加載數據倉庫
第11章 SSIS中高級的數據清洗
第12章使用關係引擎
第13章訪問異構數據
第14章可靠性和可擴展性
第15章理解和優化數據流引擎
第16章 SSIS軟件開發生命周期
第17章錯誤和事件處理
第18章編程和擴展SSIS
第19章嚮組件添加用戶界麵
第20章外部管理和WMI任務實現
第21章通過外部應用程序使用SSIS
第22章管理SSIS
第23章案例研究：一個編程示例
· · · · · · (收起)