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SQL Server 2017 数据库分析处理技术

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《 SQL Server 2017数据库分析和处理技术》是电子工业出版社于2019年8月出版的一本书,作者是张延松。

图书 名

SQL \\ n Server 2017数据库分析和处理技术

使\ 通过

张彦松

ISBN

9787121372780 \

页面 数

376页

确认 价格

$ 69

发布者

电子工业出版社

发布时间

2019年8月

打开\\ n 这个

16开

  1. 1

    简介

  2. 2

    目录

编辑

本书的内容主要分为三个部分:第1部分简介,SQL Server 2017安装和配置方法,数据导入方法和工具以及通过数据介绍。可视化介绍数据分析和处理技术的基本要求,数据模型和实现方法;第2部分数据库基础知识和SQL实践,介绍关系数据库的基本理论,数据库基础实现技术,SQL命令和查询实现技术,数据库实现新技术和其他相关知识;第3部分数据仓库和OLAP基础知识,介绍了数据仓库的基本概念和相关理论,OLAP基本概念和相关操作,基于企业Benchmark的OLAP实践案例。本书采用穿孔案例教学方法来实现数据的整个生命周期。它从数据收集,加载,管理,处理,分析,优化,数据可视化,多维显示和数据挖掘的开始到结束介绍了基于案例的处理过程。整个生命周期中的数据分析和处理相关技术,使读者可以掌握全面的数据库分析和处理技术,并增强读者独立解决实际问题的能力。

[1] \

编辑

第1部分简介

第1章了解SQL Server 2017 2

1.1在Windows平台2上安装和配置SQL Server 2017

1.2在Linux平台7上安装和配置SQL Server 2017

1.3 SQL Server数据库数据导入和导出14

1.3.1将数据从Access文件导入到SQL Server 15

1.3.2通过BULK INSERT命令17导入平面数据文件

1.3.3通过数据导入和导出向导22导入平面数据文件

1.4使用Integration Services导入数据29

摘要39

第2章数据分析和数据库的初步分析40

2.1 Excel数据分析工具40

2.1.1 Excel表单数据操作40

2.1.2 Excel 41的Power Pivot

2.1.3 Power Map 45

2.2 Power BI Desktop数据分析工具46

2.2.1数据管理46

2.2.2数据分析和可视报告50

2.2.3数据发布和访问53

2.3 Tableau数据可视化分析工具54

2.3.1数据连接和管理55

2.3.2视觉分析57

2.3.3创建仪表板和故事62

摘要64

第2部分数据库基础知识和SQL实践

第3章数据库基础66

3.1数据库66的基本概念

3.1.1数据,数据库,数据库管理系统,数据库系统66

3.1.2数据库系统的功能69

3.2关系数据模型71

3.2.1实体?联系模型72

3.2.2关系72

3.2.3关系模型75

3.2.4码77

3.2.5标准化79

3.2.6完整性约束88

3.3关系运算和关系代数95

3.3.1关系操作95

3.3.2关系代数和关系运算96

3.4数据库系统结构105

3.4.1内部架构105

3.4.2模式108

3.4.3外部架构109

3.4.4数据库和数据独立性的辅助映像109

3.5数据库系统110的组成

3.5.1数据库硬件平台110

3.5.2数据库软件112

3.5.3数据库人员113

摘要114

第4章关系数据库结构化查询语言SQL 115

4.1 SQL概述115

4.2数据定义SQL 119

4.2.1模式119的定义和删除

4.2.2表的定义,删除和修改121

4.2.3代表性索引技术127

4.2.4索引的创建和删除134

4.3数据查询SQL 136

4.3.1单表查询137

4.3.2连接查询147

4.3.3嵌套查询152

4.3.4集合查询158

4.3.5基于派生表161的查询

4.4数据更新SQL 162

4.4.1插入数据162

4.4.2修改数据164

4.4.3删除数据165

4.4.4事务165

4.5视图的定义和使用166

4.5.1定义视图166

4.5.2查询视图168

4.5.3更新视图169

4.6大数据管理的SQL扩展语法172

4.6.1 HiveQL 172

4.6.2 JSON数据管理175

4.6.3图形数据管理179

摘要183

第5章数据库实现和查询优化技术185

5.1数据库查询处理实现技术和查询优化技术的基本原理185

5.1.1表存储结构185

5.1.2缓冲区管理189

5.1.3索引查询优化技术190

5.1.4基于成本模型196的查询优化

5.2内存查询优化技术201

5.2.1内存表202

5.2.2列存储索引205

5.3查询优化的案例分析209

5.4代表关系数据库226

摘要232

第3部分数据仓库和OLAP基础

第6章数据仓库和OLAP 236

6.1数据仓库236

6.1.1数据仓库236的概念

6.1.2数据仓库的功能237

6.1.3数据仓库架构238

6.1.4数据仓库实施技术241

6.2 OLAP在线分析处理249

6.2.1多维数据模型250

6.2.2 OLAP操作251

6.2.3 OLAP实现技术255

6.2.4 OLAP存储模型设计256

6.3数据仓库案例研究264

6.3.1 TPC-H 265

6.3.2 SSB 274

6.3.3 TPC-DS 276

摘要287

第7章OLAP实践案例288

7.1基于SSB数据库288的OLAP案例的实践

7.1.1 SSB数据集分析288

7.1.2创建Analysis Services数据源292

7.1.3创建数据源视图295

7.1.4创建多维数据集297

7.1.5创建尺寸301

7.1.6多维分析307

7.1.7通过Excel数据透视表查看多维数据集308

7.2基于FoodMart数据库311的OLAP案例

7.3基于TPC-H数据库326的OLAP案例

7.4 SQL Server 2017内置统计功能338

7.4.1系统安装和配置338

7.4.2 SQL Server 2017 R脚本执行案例340

7.4.3 Analysis Services 342中的SQL Server 2017 R脚本执行和统计功能

7.4.4 Analysis Services 351中的常用数据挖掘功能

7.4.5 SQL Server 2017 Python脚本执行361

摘要364

参考365,第1部分简介

第1章了解SQL Server 2017 2

1.1在Windows平台2上安装和配置SQL Server 2017

1.2在Linux平台7上安装和配置SQL Server 2017

1.3 SQL Server数据库数据导入和导出14

1.3.1将数据从Access文件导入到SQL Server 15

1.3.2通过BULK INSERT命令17导入平面数据文件

1.3.3通过数据导入和导出向导22导入平面数据文件

1.4使用Integration Services导入数据29

摘要39

第2章数据分析和数据库的初步分析40

2.1 Excel数据分析工具40

2.1.1 Excel表单数据操作40

2.1.2 Excel 41的Power Pivot

2.1.3 Power Map 45

2.2 Power BI Desktop数据分析工具46

2.2.1数据管理46

2.2.2数据分析和可视报告50

2.2.3数据发布和访问53

2.3 Tableau数据可视化分析工具54

2.3.1数据连接和管理55

2.3.2视觉分析57

2.3.3创建仪表板和故事62

摘要64

第2部分数据库基础知识和SQL实践

第3章数据库基础66

3.1数据库66的基本概念

3.1.1数据,数据库,数据库管理系统,数据库系统66

3.1.2数据库系统的功能69

3.2关系数据模型71

3.2.1实体?联系模型72

3.2.2关系72

3.2.3关系模型75

3.2.4码77

3.2.5标准化79

3.2.6完整性约束88

3.3关系运算和关系代数95

3.3.1关系操作95

3.3.2关系代数和关系运算96

3.4数据库系统结构105

3.4.1内部架构105

3.4.2模式108

3.4.3外部架构109

3.4.4数据库和数据独立性的辅助映像109

3.5数据库系统110的组成

3.5.1数据库硬件平台110

3.5.2数据库软件112

3.5.3数据库人员113

摘要114

第4章关系数据库结构化查询语言SQL 115

4.1 SQL概述115

4.2数据定义SQL 119

4.2.1模式119的定义和删除

4.2.2表的定义,删除和修改121

4.2.3代表性索引技术127

4.2.4索引的创建和删除134

4.3数据查询SQL 136

4.3.1单表查询137

4.3.2连接查询147

4.3.3嵌套查询152

4.3.4集合查询158

4.3.5基于派生表161的查询

4.4数据更新SQL 162

4.4.1插入数据162

4.4.2修改数据164

4.4.3删除数据165

4.4.4事务165

4.5视图的定义和使用166

4.5.1定义视图166

4.5.2查询视图168

4.5.3更新视图169

4.6大数据管理的SQL扩展语法172

4.6.1 HiveQL 172

4.6.2 JSON数据管理175

4.6.3图形数据管理179

摘要183

第5章数据库实现和查询优化技术185

5.1数据库查询处理实现技术和查询优化技术的基本原理185

5.1.1表存储结构185

5.1.2缓冲区管理189

5.1.3索引查询优化技术190

5.1.4基于成本模型196的查询优化

5.2内存查询优化技术201

5.2.1内存表202

5.2.2列存储索引205

5.3查询优化的案例分析209

5.4代表关系数据库226

摘要232

第3部分数据仓库和OLAP基础

第6章数据仓库和OLAP 236

6.1数据仓库236

6.1.1数据仓库236的概念

6.1.2数据仓库的功能237

6.1.3数据仓库架构238

6.1.4数据仓库实施技术241

6.2 OLAP在线分析处理249

6.2.1多维数据模型250

6.2.2 OLAP操作251

6.2.3 OLAP实现技术255

6.2.4 OLAP存储模型设计256

6.3数据仓库案例研究264

6.3.1 TPC-H 265

6.3.2 SSB 274

6.3.3 TPC-DS 276

摘要287

第7章OLAP实践案例288

7.1基于SSB数据库288的OLAP案例的实践

7.1.1 SSB数据集分析288

7.1.2创建Analysis Services数据源292

7.1.3创建数据源视图295

7.1.4创建多维数据集297

7.1.5创建尺寸301

7.1.6多维分析307

7.1.7通过Excel数据透视表查看多维数据集308

7.2基于FoodMart数据库311的OLAP案例

7.3基于TPC-H数据库326的OLAP案例

7.4 SQL Server 2017内置统计功能338

7.4.1系统安装和配置338

7.4.2 SQL Server 2017 R脚本执行案例340

7.4.3 Analysis Services 342中的SQL Server 2017 R脚本执行和统计功能

7.4.4 Analysis Services 351中的常用数据挖掘功能

7.4.5 SQL Server 2017 Python脚本执行361

摘要364

参考365

参考资料

  • 1.

    SQL Server 2017数据库分析和处理技术

    。电子工业出版社 [引用日期2020-03-17]

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