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第1部分 数据库技术1

第1章 数据库概述1

1.1 数据库系统的概念1

1.2 数据库系统的发展2

1.3 数据库的研究内容3

1.3.1 数据库理论3

1.3.2 数据模型3

1.3.3 数据库语言3

1.3.4 数据的安全性4

1.3.5 事务管理4

1.4 数据库研究的难点与展望4

1.4.1 深度(智能化)4

1.4.2 广度(多媒体)4

1.4.3 宿主语言与查询语言的集成5

1.4.4 各种数据库间的数据转换5

1.5 数据库性能评价5

第2章 数据库结构模型6

2.1 客户机和服务器计算机的作用6

2.2 客户机与服务器功能比较7

第3章 SQL语言8

3.1 SQL语言简介8

3.2 SQL语言及其优点8

3.2.1 SQL语言是非过程化语言8

3.2.2 SQL是统一的语言9

3.2.3 SQL是所有关系数据库的公共语言9

3.3 SQL语言的分类及语法9

第4章 ODBC与ADO技术12

4.1 访问数据库的方式12

4.2 ODBC的定义13

4.3 配置ODBC数据源14

4.4 用ADO实现访问数据库17

第5章 ASP技术19

5.1 ASP简介19

5.2 ASP组件20

第6章 数据库工具简介24

6.1 Visual Buasic简介24

6.2 Power Builder简介26

6.3 SQL Server简介28

6.3.1 SQL Server特点28

6.3.2 SQL Server结构29

第7章 数据库在数据仓库中的重要作用33

7.1 从数据库到数据仓库33

7.2 数据库与数据仓库的区别35

第2部分 数据仓库技术38

第8章 数据仓库的基础知识38

8.1 数据仓库起源38

8.2 数据仓库的技术趋势40

8.3 数据仓库与网络技术42

8.4 商务系统在因特网的应用45

8.5 数据仓库及市场预测46

8.6 建立数据仓库学科的必要性46

第9章 数据仓库的有关概念50

9.1 什么叫数据仓库51

9.2 数据仓库数据组织54

9.2.1 数据仓库的数据组织结构54

9.2.2 粒度与分割55

9.2.3 数据仓库的数据组织形式55

9.2.4 数据仓库的数据追加55

9.3 与数据仓库有关的名词解释56

9.3.1 基本概念56

9.3.2 关键技术58

9.4 数据仓库系统的3个工具层61

9.5 数据仓库平台的评测指标62

第10章 数据仓库与数据集市64

10.1 为什么需要数据集市64

10.2 数据集市的概念65

10.3 数据仓库与数据集市的区别66

10.4 操作系统与数据仓库系统69

10.4.1 操作系统69

10.4.2 数据仓库系统69

10.4.3 操作系统与数据仓库系统间的差别70

10.4.4 操作系统与数据仓库系统的关系70

第11章 数据仓库的组成72

11.1 数据仓库的基本体系72

11.1.1 数据源73

11.1.2 创建数据准备区74

11.1.3 数据抽取75

11.1.4 数据刷新77

11.1.5 元数据78

11.1.6 数据转换和集成78

11.2 数据仓库数据库81

11.3 数据仓库数据的访问81

11.4 查询工具和显示服务83

11.5 应用程序编程接口84

11.6 最终用户分析84

11.7 数据仓库的用户84

第12章 建立数据仓库的原则85

12.1 系统的响应性是考评数据仓库优劣的主要因素86

12.2 数据仓库系统要有较好的开放性88

12.2.1 共享数据原则88

12.2.2 实现统一的数据源原则88

12.2.3 信息打包89

12.3 系统要有很好的安全性90

12.3.1 数据仓库的技术体系结构90

12.3.2 数据获取模块的安全检查91

第13章 构建基于数据仓库的DSS96

13.1 管理和决策制定96

13.2 现代企业决策的挑战97

13.3 决策支持系统的概念98

13.3.1 决策支持系统的组件99

13.3.2 决策支持系统的应用特点100

13.4 决策支持系统的主要应用100

13.5 企业管理信息决策分析系统的设计105

13.5.1 传统决策系统的缺点105

13.5.2 DSS因数据仓库而实现了突破106

13.5.3 基于数据仓库的DSS决策可心解决的问题106

13.5.4 建立信息分析决策系统可增加企业的竞争优势107

第14章 OLAP技术108

14.1 OLAP概念108

14.2 OLAP的功能与实现结构109

14.2.1 OLAP的功能109

14.2.2 存储结构110

14.3 OLAP技术的优点110

14.4 OLAP的多维数据概念111

14.4.1 维112

14.4.2 多维性113

14.4.3 多维分析的基本分析动作114

14.4.4 活动数据的存储及处理114

14.4.5 多维数据库115

14.5 OLAP的数据模型及实现116

14.5.1 数据模型的分类116

14.5.2 表的分类117

14.5.3 模型实现118

14.5.4 物化视图118

14.6 数据仓库和OLAP的决策支持技术119

第15章 数据挖掘(DM)技术120

15.1 数据挖掘技术概述120

15.2 数据挖掘研究现状121

15.3 数据挖掘的范围122

15.4 数据挖掘的挖掘任务和挖掘方法123

15.5 数据挖掘的概念126

15.6 数据挖掘和知识发现的几种常用方法127

15.6.1 基于数据仓库的数据挖掘128

15.6.2 知识发现的常用方法128

15.6.3 数据挖掘的分析方法129

15.7 数据挖掘的数据分析过程130

15.8 数据挖掘工具的评价标准130

15.9 数据挖掘的优点和缺点131

第16章 如何建立数据仓库系统133

16.1 企业数据仓库建设的需求133

16.2 数据仓库建立的步骤138

16.2.1 数据仓库设计138

16.2.2 事实表和维度表的设计139

16.3 企业数据仓库系统的总体结构145

16.4 BI(商业智能)147

第17章 各公司的解决方案及主要技术介绍149

17.1 IBM149

17.2 Oracle149

17.3 Sybase150

17.4 Informix150

17.5 CA151

17.6 NCR Teradata151

17.7 Microsoft151

17.8 SAS154

17.9 Platinum Technology154

第3部分 系统应用举例158

第18章 产品数据管理158

18.1 产品数据管理(PDM)的发展158

18.2 采用数据仓库技术的产品数据管理支持决策159

18.2.1 决策生产何种类型的产品159

18.2.2 系统设计方案选择的决策160

18.2.3 企业全局决策160

第19章 电力系统数据仓库系统设计163

19.1 项目背景163

19.2 系统功能概述164

19.2.1 目标分析164

19.2.2 系统配置165

19.3 数据仓库的方案设计165

19.4 系统模块分析与设计167

19.4.1 模块划分167

19.4.2 系统网络图设计168

19.5 系统设计与实现170

19.5.1 系统功能实现170

19.5.2 系统数据库设计177

19.5.3 构建数据仓库183

19.6 系统特点196

19.7 系统运行报告197

19.8 总结198

第20章 电力系统关键技术简介199

20.1 面向对象编程技术199

20.1.1 面向对象的程序设计简介199

20.1.2 如何面向对象编程200

20.2 OLE技术201

20.2.1 建立和设置OLE控件202

20.2.2 激活修改Windows画板中的OLE对象202

20.2.3 嵌入和链接OLE控件202

20.2.4 OLE控件的激活方式203

20.2.5 设置和插入OLE对象203

20.2.6 OLE存储203

20.3 预测技术203

20.3.1 预测方法204

20.3.2 一元线性回归模型204

参考文献208