具体描述
《SQL Server 2008分析服务从入门到精通Step by Step》以SOL Server 2008分析服务为主题，按照由浅入深的逻辑共分为4个部分，第1部分介绍商业智能、多维分析和OLAP，说明分析服务是如何实现OLAP的优势的。第1I部分介绍如何设计数据源、度量值和多维数据集。第三部分介绍如何使用多维表达式和聚合函数来执行复杂的计算以及创建关键绩效指标。第Ⅳ部分介绍如何使用安全性来控制对多维数据集的访问，唱定特定用户可以看到的数据，如何设计分区以管理数据库可扩展性，以及如何管理并监控分析服务数据库。
《SQL Server 2008分析服务从入门到精通Step by Step》内容丰富，并含有大量实例操作指导、技巧提示等，方便读者的学习。
《SQL Server 2008分析服务从入门到精通Step by Step》适合SQL Server 2008的应用和开发人员阅读，尤其适合于工作重心是数据分析的人员。
作者简介
卡梅隆（Scott Cameron）
从事商业智能解决方案开发已12年，他是运用Hitachi Consultirlg商业智能技术进行专业服务的高级经理，与他人合著Microsoft SQL Setver2005 integration Services Step by Step，并参与创作了Microsoft SQL Servet 2005 Analysis Services Step by Step。
王净，海军工程大学计算机专业硕士，现就职于某军校。主要研究方向为数据库设计与开发、数据仓库和数据挖掘及计算机仿真。从事数据库开发和研究10余年，会熟练操作SQL Server、0racle等主流数据库，主持开发了多个大型的数据库系统并投入应用。目前在各类计算机刊物上发表学术论文20余篇，参与编写和翻译了多部计算机方面的著作。
目录信息
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读后感
本书实例丰富，有大量屏幕截图一步步指导读者具体操作，很实用。 译者有专业背景，前面大部分章节翻译得都很流畅，读来没有丝毫理解障碍，但从第四章起，有些内容翻译得不够仔细。举例两个例子如下， ●第63页（第4.2.2节《修改维度》）第二段，本书翻译为： ...
评分本书实例丰富，有大量屏幕截图一步步指导读者具体操作，很实用。 译者有专业背景，前面大部分章节翻译得都很流畅，读来没有丝毫理解障碍，但从第四章起，有些内容翻译得不够仔细。举例两个例子如下， ●第63页（第4.2.2节《修改维度》）第二段，本书翻译为： ...
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评分本书实例丰富，有大量屏幕截图一步步指导读者具体操作，很实用。 译者有专业背景，前面大部分章节翻译得都很流畅，读来没有丝毫理解障碍，但从第四章起，有些内容翻译得不够仔细。举例两个例子如下， ●第63页（第4.2.2节《修改维度》）第二段，本书翻译为： ...
评分这本书由于仅仅聚焦于AS而不是整个BI解决方案，导致本书思路存在多处不符合经典Kimball理论之处，有误导读者之嫌。部分内容交代不清晰、不连贯。 真不敢想象这是MS Press出版物。 至于翻译，质量十分低下，几乎不忍卒读，严重怀疑译者是不是用的翻译软件抄的啊。中文只能将就...
用户评价
这本书对于理解SSAS中的“维度建模”和“事实建模”的精髓，给了我深刻的启示。我之前总是在概念上有些模糊，不知道如何在实际操作中构建高效的数据模型。《SQL Server 2008分析服务从入门到精通》通过大量的实例，将这些理论知识转化为了具体的实践步骤。书中详细介绍了如何设计维度，包括如何定义维度属性、建立层次结构（如时间维度中的年、季度、月、日）、以及如何处理非规范化数据。我尤其欣赏书中关于“度量值”（Measures）的讲解，它不仅仅是简单的数值汇总，更包含了各种聚合方式（Sum, Count, Average, Min, Max等）以及如何处理“不存在”（Null）值。书中还详细讲解了“度量值组”（Measure Groups）的概念，以及如何通过事实表（Fact Table）来关联多个度量值组，从而构建一个完整的事实模型。我通过书中提供的指南，学会了如何根据业务需求选择合适的事实表类型（如事务型事实表、快照事实表、累计快照事实表），以及如何定义事实表的粒度（Grain）。理解粒度对于避免数据冗余和保证数据一致性至关重要，而这本书在这方面给予了我明确的指导。书中还涉及了如何处理“缓慢变化维度”（Slowly Changing Dimensions, SCD）的问题，这在实际的业务场景中是一个非常常见且棘手的问题，书中提供了多种SCD类型的实现方法，让我能够从容应对。总而言之，这本书在数据建模方面的内容，为我构建高效、可维护的SSAS解决方案奠定了坚实的基础。
评分这本书的组织结构非常合理，从入门到深入，逻辑清晰，让我在学习过程中能够逐步建立起对SSAS的认知体系。我特别赞赏作者在讲解每一个概念时，都会辅以大量的图示和代码示例，这使得抽象的技术概念变得生动具体，易于理解和消化。例如，在讲解维度设计时，书中不仅展示了星型模型（Star Schema）和雪花型模型（Snowflake Schema）的结构图，还详细列出了创建维度时需要的各种属性（Attributes）、键（Keys）、层次结构（Hierarchies）和用户定义的层次结构（User-Defined Hierarchies）等。这些细节的呈现，让我能够清晰地看到一个维度是如何从原始数据中提炼出来的，以及它在多维数据模型中的作用。对于多维数据集（Cube）的构建，书中也提供了详尽的步骤，从选择事实表（Fact Table）到定义度量值（Measures），再到关联维度，整个过程都被分解成一个个可操作的模块。我尤其喜欢书中关于“度量值分组”（Measure Groups）的讲解，它让我理解了如何将相关的度量值组织起来，以便更好地管理和查询。此外，书中对“KPI”（Key Performance Indicator）的介绍也让我眼前一亮。我了解到SSAS不仅可以进行数据分析，还可以定义和跟踪关键业务指标，这对于企业绩效管理非常有价值。通过书中提供的示例，我学会了如何创建KPI，并将其与多维数据集中的度量值和维度关联起来，这让我看到了SSAS在实现商业智能目标方面的强大功能。
评分作为一个对“数据挖掘”功能感兴趣的读者，《SQL Server 2008分析服务从入门到精通》提供的相关内容让我感到非常惊喜。虽然这本书的主题是SSAS的核心分析功能，但作者并没有忽略其强大的数据挖掘能力，并为我们提供了一个初步的了解和实践路径。书中详细介绍了如何利用SSAS内置的数据挖掘功能来构建各种预测模型，例如“分类模型”（Classification Models）、“聚类模型”（Clustering Models）和“关联规则模型”（Association Rule Models）。我之前对数据挖掘算法知之甚少，但通过书中提供的步骤和解释，我能够理解这些算法的基本原理，以及它们是如何应用于实际业务场景的。例如，书中通过一个客户流失的案例，详细演示了如何构建一个分类模型来预测哪些客户有较高的流失风险，以及如何利用预测结果来制定相应的营销策略。书中还涉及了如何对数据挖掘模型进行评估和优化，包括使用“准确率”、“召回率”等指标来衡量模型的性能，以及如何通过调整模型参数来提高预测的准确性。此外，书中还提及了如何将数据挖掘模型集成到SSAS的多维数据集中，从而实现更深层次的分析。虽然这本书对数据挖掘的介绍可能不是最深入的，但它为我打开了一扇通往更高级数据分析领域的大门，激发了我进一步探索和学习的兴趣。这本书的全面性让我印象深刻，它不仅覆盖了SSAS的基础和进阶知识，还触及了其在数据挖掘方面的潜力。
评分这本书在“部署”和“管理”SSAS项目方面的指导，让我对SSAS的生命周期有了更全面的认识。我之前一直认为，将SSAS模型部署到生产环境中是一个相对简单的过程，但这本书让我看到了其中蕴含的许多细节和最佳实践。《SQL Server 2008分析服务从入门到精通》书中详细介绍了如何将已经开发好的SSAS项目部署到SQL Server Analysis Services服务器上。我特别欣赏书中关于“项目部署”（Project Deployment）的讲解，它不仅展示了如何使用SQL Server Management Studio (SSMS) 进行部署，还介绍了如何通过命令行工具或脚本自动化部署过程。这对于企业级应用来说，自动化部署是提高效率和减少人为错误的关键。书中还深入探讨了SSAS的“管理”方面，例如如何进行“备份和还原”（Backup and Restore）操作，以确保数据的安全性和可恢复性。我了解到SSAS数据库的备份策略对于灾难恢复非常重要，而书中提供的备份和还原指南，让我能够建立起一套完善的数据保护机制。此外，书中还提及了如何进行“性能监控”（Performance Monitoring）和“日志分析”（Log Analysis），以及时发现和解决SSAS运行中可能出现的问题。例如，书中就提供了如何使用SQL Server Profiler来跟踪SSAS的活动，以及如何分析SSAS的错误日志来诊断问题。这些管理和维护方面的知识，让我对SSAS的整个生命周期有了更清晰的认识，也为我日后管理和维护SSAS环境打下了坚实的基础。
评分在实际应用层面，这本书的内容可以说是“干货”满满。我尤其看重其在性能优化和安全性方面的指导。随着我对SSAS的了解日益加深，我发现仅仅构建一个多维数据集是远远不够的，如何让它高效运行并确保数据的安全，才是真正的挑战。《SQL Server 2008分析服务从入门到精通》在这方面提供了宝贵的经验。书中关于“缓存”（Caching）的讲解非常到位，不仅介绍了不同类型的缓存策略，还提供了如何配置和管理缓存以提高查询性能的详细步骤。我通过书中提供的方法，对我们现有的SSAS项目进行了优化，发现查询速度有了显著的提升，这让我对这本书的实用性深感满意。同时，关于“安全性”（Security）的章节也让我受益匪浅。我了解到可以通过角色（Roles）和权限（Permissions）来控制用户对多维数据集和度量值的访问。书中详细介绍了如何创建和管理角色，如何分配权限，以及如何实现行级别安全（Row-Level Security）和单元级别安全（Cell-Level Security），这些都为我构建安全可靠的数据分析平台提供了坚实的技术支撑。在数据挖掘（Data Mining）方面，书中也涉及了SSAS的数据挖掘功能，包括创建数据挖掘模型、使用不同的挖掘算法（如分类、聚类、关联规则）以及如何解释挖掘结果。虽然这不是本书的核心重点，但这些内容的介绍让我看到了SSAS在更高级分析领域的潜力，也激发了我进一步学习的兴趣。这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅是一本技术手册，更是一本指导我如何构建高效、安全的SSAS解决方案的实践指南。
评分作为一名有一定SQL基础的用户，我非常喜欢这本书在连接SQL Server和SSAS时的处理方式。我之前担心，如果我的后端数据源是SQL Server，那么SSAS的集成会非常复杂。《SQL Server 2008分析服务从入门到精通》在这方面给了我很大的信心。书中详细讲解了如何创建数据源（Data Source）和数据源视图（Data Source View），并清晰地展示了如何从SQL Server的表中映射出多维数据集的维度和度量值。我特别欣赏书中关于“数据源视图”（Data Source View）的设计理念，它不仅是连接SSAS与后端数据库的桥梁，更是定义数据模型逻辑和业务规则的重要场所。书中展示了如何在数据源视图中进行表之间的关系定义、创建计算列（Calculated Columns）和计算成员（Calculated Members），这些操作都极大地简化了后续的维度和度量值设计过程。我之前花费了很多时间去理解各种复杂的JOIN操作，而通过数据源视图，我可以在一个统一的界面中完成这些工作，这极大地提高了我的开发效率。此外，书中还涉及了如何处理来自不同数据源的数据，虽然我的项目主要集中在SQL Server，但了解到SSAS也支持多种数据源，让我对它的灵活性有了更深的认识。对于初学者来说，能够顺利地连接到后端数据源并理解数据模型是如何映射到SSAS中的，是迈出成功第一步的关键，而这本书无疑在这方面做得非常出色。
评分作为一名初次接触SQL Server Analysis Services (SSAS) 的读者，我怀着极大的期望翻开了这本《SQL Server 2008分析服务从入门到精通》。我之前对数据分析和商业智能领域略有涉猎，但SSAS对我来说是一个全新的领域。这本书的标题本身就给了我巨大的信心，因为它承诺从基础讲起，并且能带领我深入到精通的境界。在阅读的初期，我非常关注的是书中对于SSAS核心概念的解释是否清晰易懂。我希望作者能够循序渐进地介绍OLAP（联机分析处理）的基本原理，多维数据集（Cube）的构建逻辑，以及度量值（Measures）和维度（Dimensions）的设计思路。我特别希望作者能够用生动形象的例子来阐释这些抽象的概念，而不是仅仅罗列技术术语。例如，在讲解维度建模时，我希望能看到一个实际的业务场景，比如销售数据分析，是如何通过维度（如时间、产品、客户、地理位置）和度量值（如销售额、销量）来构建一个多维数据集的。这本书能否为我描绘出SSAS在实际商业环境中的应用蓝图，是我衡量其价值的重要标准。同时，我也非常期待书中关于如何使用SQL Server Management Studio (SSMS) 和 SQL Server Business Intelligence Development Studio (BIDS) 来创建和管理SSAS项目的详细步骤。尤其是BIDS，我希望它能提供丰富的截图和操作指导，让我能够一步步跟着完成数据的导入、维度的设计、度量值的定义以及多维数据集的构建。如果书中能够包含一些常用的MDX（Multidimensional Expressions）查询语句的示例，并详细解释其语法和用途，那将对我理解和使用SSAS的数据查询能力有极大的帮助。总而言之，我期待这本书能够让我对SSAS有一个全面而深入的认识，并为我今后的数据分析工作打下坚实的基础。
评分我是一名对数据可视化有较高要求的读者，因此，《SQL Server 2008分析服务从入门到精通》在连接SSAS与前端报表工具方面的指导让我感到非常满意。虽然这本书本身不是一本关于报表工具的书籍，但它详细介绍了如何通过MDX查询语言从SSAS中提取数据，而这些数据最终会用于各种报表和仪表板的构建。书中对MDX语法的讲解非常透彻，从基础的SELECT语句到复杂的计算成员、KPI函数，再到使用SET函数进行切片（Slicing）和切块（Dicing），每一个知识点都辅以清晰的示例。我尤其喜欢书中关于“切片器”（Slicers）和“上下文”（Context）的概念解释，这让我更好地理解了MDX查询是如何在多维数据集中导航并返回特定结果的。通过书中提供的MDX示例，我能够很容易地将其应用到我常用的报表工具中，例如SQL Server Reporting Services (SSRS) 或第三方BI工具。我能够根据报表的需求，精确地从SSAS中抽取所需的数据，无论是进行趋势分析、同比分析还是环比分析，都能游刃有余。书中还提及了如何优化MDX查询以提高性能，这对于处理大量数据和复杂查询场景至关重要。例如，书中就提到了如何使用“WITH SET”语句来定义临时集合，以及如何利用“WITH MEMBER”来定义计算成员，这些技巧都极大地提升了MDX查询的可读性和效率。这本书为我打通了从数据建模到数据展现的整个链路，让我能够更自信地进行数据分析和报表开发。
评分这本书带给我最大的惊喜在于其对SSAS底层架构的细致剖析。我一直认为，要真正精通一个技术，理解其“为什么”比“怎么做”更为重要。而《SQL Server 2008分析服务从入门到精通》在这方面做得相当出色。作者没有停留在仅仅教你如何点击按钮、如何编写代码的层面，而是深入浅出地讲解了SSAS是如何存储和处理数据的。我特别欣赏书中关于“存储模式”（Storage Modes）的讨论，例如MOLAP（Multidimensional OLAP）、ROLAP（Relational OLAP）和HOLAP（Hybrid OLAP）各自的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。作者通过详细的对比分析，帮助我理解了不同存储模式对查询性能和数据存储效率的影响。此外，对于“分区”（Partitions）的概念，书中也进行了详尽的阐述，不仅讲解了如何创建分区来优化大型数据集的处理，还介绍了不同的分区类型以及如何选择最佳的分区策略。这些内容对于处理PB级别的数据集至关重要，也让我看到了SSAS在应对大数据挑战时的强大能力。书中对“聚合”（Aggregations）的讲解更是让我茅塞顿开。我之前一直觉得查询速度慢是一个难以解决的问题，而理解了聚合的概念后，我才明白通过预先计算和存储常用的汇总数据，可以极大地提升查询的响应速度。作者详细介绍了如何设计和管理聚合，包括聚合的设计器、聚合向导以及如何对聚合进行优化，这些都为我提供了实用的解决方案。这本书不仅教会了我如何使用SSAS，更重要的是让我理解了SSAS背后的原理和设计思想，这对于我今后独立解决复杂的数据分析问题至关重要。
评分在我学习《SQL Server 2008分析服务从入门到精通》的过程中，最让我感到振奋的是它在“性能调优”方面提供的深入指导。我之前一直认为，SSAS的性能主要取决于硬件配置，但这本书让我意识到，通过合理的模型设计和配置，可以极大地优化查询性能。《SQL Server 2008分析服务从入门到精通》书中详细讲解了“聚合”（Aggregations）的设计和管理。我之前对聚合的概念有些模糊，以为它是一个自动化的过程，但读完这本书，我才明白通过主动设计聚合，可以显著地提升查询速度。书中提供了多种聚合设计方法，包括“聚合向导”（Aggregation Wizard）的使用，以及如何手动创建和优化聚合。我尝试了书中提供的一些优化技巧，例如合理选择聚合的粒度和预计算的汇总级别，发现查询响应时间有了非常显著的改善。此外，书中还深入探讨了“缓存”（Caching）策略。我了解到SSAS提供了多种缓存机制，例如“数据集缓存”（Dataset Caching）和“聚合缓存”（Aggregation Caching），以及如何根据不同的场景选择合适的缓存配置。书中还提供了如何监控和管理缓存的实用工具和方法。我通过书中提供的建议，对我们的SSAS实例进行了缓存优化，显著降低了服务器的负载，同时提升了用户的查询体验。这本书不仅仅停留在教会我如何使用SSAS，更重要的是教会我如何让SSAS运行得更快、更高效，这对于我构建一个真正有价值的BI解决方案至关重要。
评分适合初学者，但从中间部分章节翻译有问题
评分适合初学者，但从中间部分章节翻译有问题
评分入门书， 书里面的联系案例还行
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