SQLServer2017資料庫分析處理技術

本書內容主要分為三部分：第1部分導論，介紹SQL Server 2017的安裝及配置方法、數據導入方法和工具，並且通過數據可視化技術介紹數據分析處理技術的基本需求、數據模型及實現方法；第2部分資料庫基礎知識與SQL實踐，介紹關係資料庫基礎理論、資料庫基礎旬勸罪實現技術、SQL命令及查詢實現技術、資料庫實現新技術等相關知識；第3部分數據倉庫和OLAP基礎，介紹數據倉庫的基本概念及相關理論、OLAP的基本概念及相關操作、基於企業Benchmark的OLAP實踐案例。本書採用面向數據完盼故凝整生命周期的貫穿式案例教學方法，以數據的採集、載入、管理、處理、分析、最佳化、數據全催可視化、多維展示、數據挖掘等從起點到終點的案例式處理過程，介紹數據分析處理全生命周期中相關的技術，使讀者掌握全面的資料庫分析處理技術，增強讀者獨立解決實際問題的能力。

第1部分導論

第1章初識SQL Server 20172

1.1 SQL Server 2017在Windows平台的安裝與配置2

1.2 SQL Server 2017在Linux平台的安裝與配置7

1.3 SQL Server資料庫數據導入和導出14

1.3.1 從Access檔案向SQL Server導入數據15

1.3.2 通過BULK INSERT命令導入平面數據檔案17

1.3.3 通過數據導入和導出嚮導導入平面數據檔案22

1.4 使用Integration Services導入數據29

小結39

第2章數據分析與資料庫的初步認識40

2.1 Excel數據分析工具40

2.1.1 Excel表單數據操作40

2.1.2 Power Pivot for Excel41

2.1.3 Power Map45

2.2 Power BI Desktop數據分析工具46

2.2.1 數據管理46

2.2.2 數據分析與可視化報表50

2.2.3 數據發布與訪問53

2.3 Tableau數據可糠束微視化分析工具54

2.3.1 數據連線與管理55

2.3.2 可視化分析57

2.3.3 創建儀錶板和故事62

小結64

第2部分資料庫基礎知識與SQL實踐

第3章資料庫基礎知識66

3.1 資料庫的基本概念66

3.1.1 數據、資料庫、數再檔酷故據庫管理系統、數戒判籃據庫系統66

3.1.2 資料庫系統的特點69

3.2 關係數據臘煮妹戀模型71

3.2.1 實體?聯繫模型72

3.2.2 關係72

3.2.3 關係模式75

3.2.4 碼77

3.2.5 規範化79

3.2.6 完整性約束88

3.3 關係操作與關係代數95

3.3.1 關係操作95

3.3.2 關係代數與關係運算96

3.4 資料庫系統結構105

3.4.1 內模式（Internal Schema）105

3.4.2 模式（Schema）108

3.4.3 外模式（External Schema）109

3.4.4 資料庫的二級映像與數據獨立性109

3.5 資料庫系統的組成110

3.5.1 資料庫硬體平台110

3.5.2 資料庫軟體112

3.5.3 資料庫人員113

小結114

第4章關係資料庫結構化查詢語言SQL115

4.1 SQL概述115

4.2 數據定義SQL119

4.2.1 模式的定義與刪除119

4.2.2 表的定義、刪除與修改121

4.2.3 代表性的索引技術127

4.2.4 索引的創建與刪除134

4.3 數據查詢SQL136

4.3.1 單表查詢137

4.3.2 連線查詢147

4.3.3 嵌套查詢152

4.3.4 集合查詢158

4.3.5 基於派生表查詢161

4.4 數據更新SQL162

4.4.1 插入數據162

4.4.2 修改數據164

4.4.3 刪除數據165

4.4.4 事務165

4.5 視圖的定義和使用166

4.5.1 定義視圖166

4.5.2 查詢視圖168

4.5.3 更新視圖169

4.6 面向大數據管理的SQL擴展語法172

4.6.1 HiveQL172

4.6.2 JSON數據管理175

4.6.3 圖數據管理179

小結183

第5章資料庫實現與查詢最佳化技術185

5.1 資料庫查詢處理實現技術和查詢最佳化技術的基本原理185

5.1.1 表存儲結構185

5.1.2 緩衝區管理189

5.1.3 索引查詢最佳化技術190

5.1.4 基於代價模型的查詢最佳化196

5.2 記憶體查詢最佳化技術201

5.2.1 記憶體表202

5.2.2 列存儲索引205

5.3 查詢最佳化案例分析209

5.4 代表性的關係資料庫226

小結232

第3部分數據倉庫和OLAP基礎

第6章數據倉庫和OLAP236

6.1 數據倉庫236

6.1.1 數據倉庫的概念236

6.1.2 數據倉庫的特徵237

6.1.3 數據倉庫的體系結構238

6.1.4 數據倉庫的實現技術241

6.2 OLAP在線上分析處理249

6.2.1 多維數據模型250

6.2.2 OLAP操作251

6.2.3 OLAP實現技術255

6.2.4 OLAP存儲模型設計256

6.3 數據倉庫案例分析264

6.3.1 TPC-H265

6.3.2 SSB274

6.3.3 TPC-DS276

小結287

第7章 OLAP實踐案例288

7.1 基於SSB資料庫的OLAP案例實踐288

7.1.1 SSB數據集分析288

7.1.2 創建Analysis Services數據源292

7.1.3 創建數據源視圖295

7.1.4 創建多維數據集297

7.1.5 創建維度301

7.1.6 多維分析307

7.1.7 通過Excel數據透視表查看多維數據集308

7.2 基於FoodMart資料庫的OLAP案例實踐311

7.3 基於TPC-H資料庫的OLAP案例實踐326

7.4 SQL Server 2017內置統計功能338

7.4.1 系統安裝配置338

7.4.2 SQL Server 2017 R腳本執行案例340

7.4.3 SQL Server 2017 R腳本執行與Analysis Services中統計功能342

7.4.4 Analysis Services中常見的數據挖掘功能351

7.4.5 SQL Server 2017 Python腳本執行361

小結364

參考文獻365

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