Хранилища данных. Книга для проектировщиков, разработчиков и руководителей проектов

Содержание Предисловие Благодарности О чем эта книга 1. Для чего нужны хранилища данных О понятии «хранилище данных» Что такое архитектура хранилищ данных Какие бывают архитектуры хранилищ данных Краткие итоги Литература 2. В чем особенности многомерной модели данных На каких понятиях базируется многомерная модель данных Каковы основные операции многомерной модели данных Как работает OLAP-технология Для чего нужны многомерные диаграммы Краткие итоги Литература 3. Как реализуется многомерная модель в реляционных базах данных Многомерная модель данных и реляционные отношения Факты, таблица фактов, ключи таблицы фактов Измерения, таблицы измерений, ключи таблицы измерений Иерархии, таблицы иерархий Отношение «многие-ко-многим» в хранилищах данных Краткие итоги Литература 4. Как представляется темпоральность в базах данных Темпоральные данные в базах данных Как строится модель темпоральных данных Как происходит учет временных зависимостей предметной области Краткие итоги Литература 5. Что такое метаданные хранилища данных Какие основные функции выполняют метаданные в хранилищах данных Логическая структура метаданных хранилища данных Какие существуют стандарты метаданных хранилища данных Как осуществляется проектирование модели метаданных хранилища данных Краткие итоги Литература 6. Как создается хранилище данных Что нужно для организации проекта хранилища данных Как выглядят жизненный цикл хранилища данных и его модель Анализ Проектирование Построение Внедрение Поддержка Какие процессы включает бизнес-модель типового проекта создания хранилища данных Типовая бизнес-модель Формулирование требований Создание вычислительной среды Моделирование данных Определение процедур извлечения, преобразования и загрузки данных Проектирование аналитических отчетов Разработка приложений хранилища данных Настройка производительности Проверка качества Передача хранилища данных в эксплуатацию Краткие итоги Литература 7. Как создается хранилище данных из корпоративной модели данных О корпоративной модели данных Каков алгоритм преобразования корпоративной модели данных в модель хранилища данных Общее описание алгоритма Отбор данных из корпоративной модели Добавление временных элементов Производные элементы данных Трансформация взаимосвязей между данными Представление уровня структуризации (гранулированности) данных Перенесение атрибутов из таблиц корпоративной модели данных в таблицы хранилища данных Для чего создаются массивы данных и как происходит секционирование таблиц фактов Нужно ли группировать данные в соответствии с частотой использования Краткие итоги Литература 8. Как используются киоски данных для создания хранилища данных О понятии «киоски данных» В чем особенность хранилищ данных по Ральфу Кимбаллу Как происходит согласование измерений Как происходит согласование фактов О реализации шины данных Краткие итоги Литература 9. В чем смысл модели «свод данных» (Data Vault) О модели «свод данных» Каковы основные элементы модели «свод данных» Контент сущности-концентратора «Покупатель» Контент сущности-связи «Покупатель Счет Контент сущности-стеллита «Покупатель Счет Контент сущности-связи «Изменение данных о покупателе» Как выглядит алгоритм построения модели «свод данных» Пример проектирования модели «свод данных» Создание и заполнение модели «свод данных». Краткие итоги Литература 10. О тенденциях развития и других моделях хранилищ данных Каковы тенденции в обработке данных и хранилищах данных Какие хранилища данных называют облачными Что такое озера данных В чем особенность якорной модели хранилища данных Заключение Краткие итоги Литература 11. Что такое физическая модель данных Каковы объекты физической модели данных Об основных объектах реляционной базы данных Как используются домены в физической модели данных Как создать физическую модель хранилища данных Как сгенерировать скрипт для создания хранилища данных Создание таблиц измерений Краткие итоги Литература 12. Как обеспечить производительность при создании физической модели Что такое транзакция Об использовании денормализации Как и для чего применяется разбиение и объединение таблиц Какие существуют встроенные средства СУБД для увеличения производительности Краткие итоги Литература 13. Как происходит проектирование и разработка процесса извлечения, преобразования и загрузки данных Об извлечении, преобразовании и загрузке данных Какие существуют подходы к реализации процесса извлечения, преобразования и загрузки данных Как разрабатывается процесс извлечения, преобразования и загрузки данных Краткие итоги Литература 14. Как выглядит процесс извлечения, преобразования и загрузки данных (CASE) Каким образом используются CASE-инструменты для проектирования процессов преобразования данных В чем особенности моделирования движения данных Как смоделировать процесс преобразования данных Как строится диаграмма управления потоком преобразования данных Об управлении бизнес-правилами в хранилищах данных Краткие итоги Литература 15. Как выполняется настройка производительности запросов к хранилищу данных Для чего оптимизировать обработку данных и какие языки для этого используются Об особенностях оптимизации запросов Синтаксическая оптимизация Оптимизация, основанная на правилах Оптимизация, основанная на вычислении стоимости Как выглядит структура плана запроса Как повысить скорость выполнения запросов с помощью их анализа В чем особенности оптимизации запросов для схем типа «звезда» Краткие итоги Литература 16. SQL в хранилищах данных: агрегация и суммирование Расширение команды SELECT для обработки данных Расширение SQL для агрегации данных Предложение ROLLUP Как использовать ROLLUP для вычисления частичных сумм Предложение CUBE Функция GROUPING Как осуществляется управление иерархией в предложениях ROLLUP и CUBE Краткие итоги Литература 17. SQL в хранилищах данных: аналитическая обработка Каковы аналитические функции SQL Аналитические функции и их использование Что такое окно и оконные функции и как с ними связано предложение OVER Каковы функции ранжирования Функция CUME_DIST Агрегатные и статистические оконные функции Агрегатные и статистические функции Какие существуют функции управления доступом к строкам в секции Краткие итоги Литература 18. Как использовать хранилища данных для бизнес-анализа Об аналитике в бизнесе Каковы алгоритмы анализа данных в хранилищах данных Дерево решений Искусственные нейронные сети Ассоциативные правила Машинное обучение, Big Data и Data Science Краткие итоги Литература Это интересно. Список терминов