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数据仓库工具箱（第3版）The Data Warehouse Toolkit 3rd

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简介：
《数据仓库工具箱》第三版是一本全面介绍数据仓库设计与实施的专业书籍，由业界权威Ralph Kimball撰写。书中不仅提供了构建高效数据仓库的具体指导和技术细节，还涵盖了最新的行业趋势和最佳实践，帮助读者掌握先进的数据分析技术，适用于数据库设计师、分析师及IT专业人员阅读参考。 《数据仓库工具箱》的最新版本是数据仓库领域的权威之作，于2013年出版。目前该书尚未有中文版发行。

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  • 数据仓库工具箱（第3版）The Data Warehouse Toolkit 3rd
    优质
    《数据仓库工具箱》第三版是一本全面介绍数据仓库设计与实施的专业书籍，由业界权威Ralph Kimball撰写。书中不仅提供了构建高效数据仓库的具体指导和技术细节，还涵盖了最新的行业趋势和最佳实践，帮助读者掌握先进的数据分析技术，适用于数据库设计师、分析师及IT专业人员阅读参考。 《数据仓库工具箱》的最新版本是数据仓库领域的权威之作，于2013年出版。目前该书尚未有中文版发行。
     
  • 数据仓库工具箱——维度建模权威指南（第3版）
    优质
    《数据仓库工具箱——维度建模权威指南（第3版）》深入浅出地讲解了维度建模理论与实践，是数据仓库设计领域的一本经典著作。 这本书包含书签，并且是高清PDF格式。书中提供了多个业务行业的案例，并对维度建模进行了全面论述。
     
  • 维度建模权威指南：数据仓库工具箱（第3版）
    优质
    《维度建模权威指南：数据仓库工具箱》第三版是关于数据仓库设计的经典著作，深入阐述了维度模型理论与实践技巧。 《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》第3版
     
  • 中文版数据仓库工具箱
    优质
    《中文版数据仓库工具箱》是一本全面介绍数据仓库设计与实现的专业书籍，内容涵盖维度建模、ETL策略等核心概念和实践技巧。适合数据架构师和技术爱好者阅读参考。 数据仓库工具箱中文版是最新版本的数据仓库工具扫描版本。
     
  • 中文版数据仓库ETL工具箱
    优质
    《中文版数据仓库ETL工具箱》是一本专注于帮助用户掌握数据仓库ETL技术的专业书籍。书中详细介绍了如何使用ETL工具进行高效的数据提取、转换和加载操作，助力读者构建强大的数据分析环境。 本书作者是Ralph Kimball博士。书中内容涵盖了数据仓库ETL（抽取-转换-加载）系统的设计与实施。读者将能够学习到以下几点： 1. 规划并设计你的ETL系统； 2. 选择最适合的架构方案； 3. 管理实施过程中的各项任务； 4. 负责日常操作管理； 5. 建立适合开发、测试和生产的环境以支持ETL流程； 6. 掌握不同类型的后台数据结构，如平面文件等。
     
  • 数据仓库工具箱维度建模权威指南（第3版）中英双语版.zip
    优质
    本书为《数据仓库工具箱》第三版的中英双语版本，聚焦于维度建模技术，是数据仓库设计与构建的经典参考书。 随着《The Data Warehouse Toolkit》（1996年第一版）的出版发行，Ralph Kimball为整个行业引入了维度建模技术。自此以后，这种表达数据仓库和商业智能(DW/BI)系统中数据的方法得到了广泛接受。这本书被认为是关于维度建模技术、模式以及最佳实践方面的权威资源。《数据仓库工具箱（第3版）——维度建模权威指南》汇集了迄今为止最全面的维度建模技术，并对上一版本进行了全新的修订，以新的思路和最佳实践为基础，为设计维度模型提供了详尽指导，无论是初学者还是经验丰富的专业人士都能从中受益。书中涉及的所有技术都基于作者在实际DW/BI系统设计中的实践经验，并通过具体案例进行描述。
     
  • 数据仓库工具箱——维度建模权威指南（第三版）
    优质
    《数据仓库工具箱——维度建模权威指南》(第3版)是一本全面解析维度建模技术的专业书籍，由著名数据架构师撰写，旨在为数据仓库设计提供深入指导。 《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》第3版带书签版本。
     
  • 数据仓库（第4版）
    优质
    《数据仓库（第4版）》全面介绍了构建和使用企业级数据仓库的关键技术和最佳实践，是数据管理和商业智能领域的经典之作。 推荐一本学习数据仓库的经典书籍，以下是该书的目录： - 译者序 - 审、译者简介 - 前言 第1章 决策支持系统的发展 1.1 演化 1.2 直接存取存储设备的产生 1.3 个人计算机/第四代编程语言技术 1.4 进入抽取程序 1.5 蜘蛛网 1.6 自然演化体系结构的问题 1.6.1 数据缺乏可信性 1.6.2 生产率问题 1.6.3 从数据到信息 1.6.4 方法的变迁 1.7 体系结构设计环境 1.7.1 体系结构设计环境的层次 1.7.2 集成 1.8 用户是谁 1.9 开发生命周期 1.10 硬件利用模式 1.11 建立重建工程的舞台 1.12 监控数据仓库环境 1.13 小结 第2章 数据仓库环境 2.1 数据仓库的结构 2.2 面向主题 2.3 第一天到第n天的现象 2.4 粒度 2.4.1 粒度的一个例子 2.4.2 粒度的双重级别 2.5 分割问题 2.6 样本数据库 2.7 数据分割 2.8 数据仓库中的数据组织 2.9 数据仓库—标准手册 2.10 审计和数据仓库 2.11 成本合理性 2.12 清理仓库数据 2.13 报表和体系结构设计环境 2.14 机遇性的操作型窗口 2.15 小结 第3章 设计数据仓库 3.1 从操作型数据开始 3.2 数据/过程模型和体系结构设计环境 3.3 数据仓库和数据模型 3.3.1 数据模型 3.3.2 中间层数据模型 3.3.3 物理数据模型 3.4 数据模型和反复开发 3.5 规范化/反规范化 3.6 数据仓库中的快照 3.7 元数据 3.8 数据仓库中的管理参照表 3.9 数据周期 3.10 转换和集成的复杂性 3.11 触发数据仓库记录 3.11.1 事件 3.11.2 快照的构成 3.11.3 一些例子 3.12 简要记录 3.13 管理大量数据 3.14 创建多个简要记录 3.15 从数据仓库环境到操作型环境 3.16 正常处理 3.17 数据仓库数据的直接访问 3.18 数据仓库数据的间接访问 3.18.1 航空公司的佣金计算系统 3.18.2 零售个性化系统 3.18.3 信用审核 3.19 数据仓库数据的间接利用 3.20 星型连接 3.21 小结 第4章 数据仓库中的粒度 4.1 粗略估算 4.2 粒度划分过程的输入 4.3 双重或单一的粒度？ 4.4 确定粒度级别 4.5 一些反馈循环技巧 4.6 粒度级别的例子：银行环境 4.7 小结 第5章 数据仓库和技术 5.1 管理大量数据 5.2 管理多介质 5.3 索引/监视数据 5.4 多种技术的接口 5.5 程序员/设计者对数据存放位置的控制 5.6 数据并行存储/管理 5.7 元数据管理 5.8 语言接口 5.9 数据高效装入 5.10 高效索引利用 5.11 数据压缩 5.12 复合键码 5.13 变长数据 5.14 加锁管理 5.15 单独索引处理 5.16 快速恢复 5.17 其他技术特征 5.18 DBMS类型和数据仓库
     
  • OpenLaw 数据仓库：openlaw-data项目
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    OpenLaw 数据仓库（openlaw-data）是一个集成了法律智能合约与文档的数据平台，旨在促进法律文件的自动化处理和分析。 **OpenLaw 数据仓库详解** OpenLaw 是一个创新项目，旨在利用开源技术和区块链技术提高法律领域的透明度、效率和可访问性。“openlaw-data”是该项目的关键组成部分之一，它是一个专门的数据仓库，用于存储与 OpenLaw 相关的各种法律文档、合约及其他重要信息。此数据仓库使用 PHP 作为主要开发语言，表明项目团队选择利用该语言的灵活性及广泛的社区支持来构建高效的数据处理系统。 在深入探讨“openlaw-data”之前，首先理解什么是数据仓库很重要：它是一个为企业决策提供服务的中央存储库，整合了来自多个源的数据并保持一致性以进行分析和报告。在 OpenLaw 的背景下，这个数据仓库可能包含了智能合约代码、法律条款、用户交易记录及与协议执行相关的各种元数据。 **PHP 在数据仓库中的应用** 作为服务器端脚本语言，PHP 广泛应用于 Web 开发，并且特别适用于处理动态内容和数据库交互。“openlaw-data”中 PHP 可能被用来设计并实现数据的导入、导出、查询及分析功能。它能够与多种数据库管理系统（如 MySQL 和 PostgreSQL）无缝集成，这使得项目可以灵活地管理和操作大量法律数据。 **数据模型和架构** 在 OpenLaw 的数据仓库中，数据可能按照特定模式组织，例如实体关系模型 (ER 模型)，以便更好地理解和操作这些信息。合理的数据模型设计有助于优化查询性能并确保一致性及完整性。 **智能合约集成** 由于 OpenLaw 与区块链技术密切相关，“openlaw-data”很可能包含有关智能合约的元数据和执行日志。智能合约为运行于区块链上的自动执行协议，它们在满足法律条款时会触发动作。这些合同的存储和分析对于理解平台行为至关重要。 **安全性与隐私保护** 考虑到法律数据敏感性，“openlaw-data”必须具备严格的安全措施，这可能包括加密技术、访问控制策略及审计跟踪，以确保数据不受未授权访问或篡改的影响。 **数据分析与可视化** 为了使法律专业人士能够有效利用这些数据，“openlaw-data” 可能提供将复杂法律信息转化为易于理解图表和报告的数据可视化工具。集成前端库如 D3.js 或 Chart.js 有助于增强用户体验。 **版本控制与数据版本化** 开源项目通常采用 Git 等系统来管理代码。“openlaw-data”中也可能对数据进行版本化，以便跟踪文档及合约的历史变化，这对于合规性和追溯性至关重要。 **API 设计与集成** 为了与其他系统（如 OpenLaw 的前端界面或第三方应用）交互，“openlaw-data”可能提供 RESTful API 以允许外部程序获取和更新信息。总结来说，“openlaw-data”作为基于 PHP 的数据仓库，在 OpenLaw 项目中扮演核心角色，通过高效存储、管理和分析法律数据为推动该领域的数字化进程做出贡献。 此项目展示了 PHP 在构建复杂系统中的能力，并体现了区块链技术在法律领域应用的潜力。
     
  • Chemkin热力学数据库-The Chemkin thermodynamic data base.rar
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    本资源为Chemkin软件配套使用的热力学数据库文件（The Chemkin thermodynamic data base），适用于化学反应机制的研究与模拟。 chenkin软件所使用的热力学数据可以用来查询多种物质的热力学数据。