《IBM数据仓库及IBM商务智能工具》主要介绍了商务智能和数据仓库的一系列问题，如数据体系结构、技术体系结构、OLAP、数据挖掘、空间分析，以及数据抽取、转换和装载（ETL）；更集中关注的是如何利用IBM的一系列应用广泛的成熟技术解决这些问题，例如，SMP和MPP技术体系结构，DB2通用数据库，DB2 OLAP Server数据管理技术，智能挖掘器,空间扩展器等。《IBM数据仓库及IBM商务智能工具》写作方向明确，主题清晰，兼顾了深度与广度，在彻底地剖析了商业智能之后，对使用IBM关于建立、维护和挖掘数据仓库领域中的丰富产品族提出了颇具实用性的建议。

第1部分  商务智能和数据仓库的基础知识

第1章  BI组织概述  3

1.1  BI组织架构概述  4

1.2  提供信息内容  8

1.2.1  信息内容的计划  9

1.2.2  信息内容的设计  12

1.2.3  信息内容的实现  13

1.3  证明BI工作的价值  16

1.3.1  项目与已知的商务需求相结合  16

1.3.2  衡量ROI  16

1.3.3  让数据仓库首次迭代最大限度地发挥作用  19

1.4  IBM和BI组织  20

1.4.1  无缝集成  21

1.4.2  简化数据传递系统  23

1.4.3  零滞后  25

1.5  小结  25

第2章  商务智能基础  27

2.1  BI组成及技术  28

2.1.1  BI组成  28

2.2  数据仓库的组成  32

2.2.1  数据抽取、转换和装载  34

2.2.2  数据管理  37

2.2.3  数据访问  37

2.2.4  元数据  38

2.3  分析化的用户要求  39

2.3.1  报告和查询  40

2.3.2  在线分析处理  40

2.3.3  数据统计  43

2.3.4  数据挖掘  43

2.4  维度技术和BI  44

2.4.1  OLAP服务器  45

2.4.2  定义空间谱  47

2.5  触点  48

2.6  零滞后和数据仓库环境  49

2.7  闭环学习  49

2.8  历史完整性  50

2.9  小结  53

第3章  设计数据仓库的迭代过程  54

3.1  设计任何的迭代  55

3.1.1  建立你自己的BI计划  57

3.2  计划初期迭代  63

3.2.1  设定数据仓库以符合公司战略  64

3.2.2  实施一个准备就绪的评估  65

3.2.3  源计划  66

3.3  用DIF矩阵选择方案  69

3.3.1  确定正确的方法  70

3.3.2  应用DIF矩阵  70

3.3.3  功能紊乱  74

3.3.4  影响力  75

3.3.5  可行性  75

3.3.6  DIF矩阵的结果  75

3.4  计划随后的迭代  78

3.4.1  确定范围  78

3.4.2  确定战略性的商务询问  79

3.5  完成项目的方法  80

3.5.1  BI骇客方法  80

3.5.2  Inmon方法  81

3.5.3  商务空间的生命周期方法  81

3.5.4  螺旋形方法  82

3.5.5  IBM方法  90

3.5.6  选择合适的方法  93

3.6  小结  93

第2部分  商务智能架构

第4章  设计数据架构  97

4.1  选择正确的架构  99

4.1.1  原子层选择  101

4.1.2  数据集市  106

4.1.3  有依赖性的数据集市的原子层  107

4.1.4  独立的数据集市  109

4.1.5  数据传输架构  110

4.2  预测传送量  114

4.3  架构建模  116

4.3.1  商务逻辑模型  117

4.3.2  原子层模型  118

4.3.3  数据集市的建模  120

4.3.4  原子和星型数据的比较  124

4.4  可操作的数据的存储  125

4.5  数据架构策略  126

4.6  小结  129

第5章  技术架构和数据管理基础  131

5.1  决定架构的技术依据  133

5.1.1  集中的数据仓库  133

5.1.2  分布式的数据仓库  137

5.1.3  并行和仓库  139

5.1.4  分区数据存储  142

5.2  数据管理的技术基础  143

5.2.1  DB2和原子层  143

5.2.2  DB2和星型模式  148

5.3  DB2技术架构的本质  150

5.3.1  SMP、MPP和簇  150

5.3.2  共享资源与无共享  152

5.3.3  静态和动态并行  154

5.3.4  目录分区  155

5.3.5  高可用性  155

5.4  尺寸需求  162

5.5  小结  164



第3部分  数据管理

第6章  DB2 BI基础  167

6.1  高可用性  168

6.1.1  MDC  168

6.1.2  在线装载  169

6.1.3  从游标处装载  170

6.1.4  减少批处理窗口  171

6.1.5  减少表重组  172

6.1.6  在线装载和物化查询表（MQT）的维护  172

6.1.7  MQT缓存表  173

6.1.8  在线表重组  173

6.1.9  动态缓冲池管理  175

6.1.10  动态数据库配置  176

6.1.11  数据库管理的存储空间  176

6.1.12  日志  177

6.2  管理  178

6.2.1  eLiza和SMART  178

6.2.2  自动健康状态的管理框架  179

6.2.3  AUTOCONFIGURE  179

6.2.4  管理通知日志  180

6.2.5  维护模式  180

6.2.6  事件监控程序  181

6.3  SQL及其他编程特性  181

6.3.1  INSTEAD OF触发器  181

6.3.2  经由UNION All 的DML操作  182

6.3.3  信息约束  183

6.3.4  用户维护的MQT  183

6.4  性能  184

6.4.1  连接集中器  184

6.4.2  压缩  185

6.4.3  Type-2索引  186

6.4.4  MDC性能改进  186

6.4.5  缓冲池的分块  187



6.5  可扩展性  187

6.5.1  空间扩展  188

6.5.2  文本扩展和文本信息扩展  188

6.5.3  图形扩展  189

6.5.4  XML扩展  189

6.5.5  视频扩展和音频扩展  190

6.5.6  网络查询扩展  190

6.5.7  MQ序列  190

6.5.8  DB2评分  191

6.6  小结  192

第7章  DB2物化查询表  193

7.1  初始化MQT  198

7.1.1  建立  198

7.1.2  泛化  198

7.1.3  调整  200

7.1.4  MQT DROP  200

7.2  MQT刷新策略  200

7.2.1  延时刷新  200

7.2.2  立即刷新  204

7.3  装载底层表格  206

7.3.1  新状态  207

7.3.2  新的LOAD选项  207

7.4  使用DB2 ALTER  210

7.5  物化视图匹配  211

7.5.1  状态考虑  212

7.5.2  匹配标准  212

7.6  MQT设计  222

7.7  MQT 调整  223

7.7.1  刷新优化  224

7.8  物化视图的限制  225

7.9  小结  228



第4部分  数据仓库管理

第8 章  利用IBM DB2 Data Warehouse Center管理数据仓库  231

8.1  IBM DB2 Data Warehouse Center的关键特征  232

8.1.1  仓库主题区  232

8.1.2  仓库源  232

8.1.3  仓库目标  232

8.1.4  仓库服务器和日志  233

8.1.5  仓库代理程序和代理点  233

8.1.6  仓库控制数据库  234

8.1.7  仓库过程和步骤  234

8.2  IBM DB2 Data Warehouse Center向导（launchpad）  237

8.2.1  设置数据仓库环境  238

8.2.2  使用向导创建一个数据仓库  240

8.2.3  在目标表中定义关键字  250

8.2.4  维护数据仓库  250

8.2.5  仓库的授权用户  251

8.2.6  为用户编写仓库对象目录  251

8.3  过程和步骤的任务流控制  252

8.3.1  计划  253

8.3.2  通知数据管理员  255

8.3.3  计划一个过程  256

8.3.4  在IBM DB2 Data Warehouse Center之外触发步骤  260

8.4  IBM DB2 Data Warehouse Center监视战略  262

8.4.1  IBM DB2 Data Warehouse Center监视工具  262

8.4.2  DB2监视工具  271

8.4.3  Replication Center监视  272

8.5  仓库调整  274

8.5.1  更新统计数据  274

8.5.2  重组数据  275

8.5.3  使用DB2快照和监视器  275

8.5.4  使用可视化解释  276

8.5.5  调整数据库性能  278

8.6  维护IBM DB2 Data Warehouse Center  278

8.6.1  日志历史  279

8.6.2  控制数据库  279

8.7  DB2 Data Warehouse Center V8新增内容  279

8.8  小结  282

第9章  在IBM DB2 Data Warehouse Center中进行数据变换  283

9.1  IBM DB2 Data Warehouse Center过程模型  286

9.1.1  确定数据源和目标  286

9.1.2  确定变换  288

9.1.3  过程模型  290

9.2  IBM DB2 Data Warehouse Center 变换  292

9.2.1  刷新问题  294

9.2.2  数据量  295

9.2.3  管理数据版本  296

9.2.4  用户定义的变换要求  296

9.2.5  多个表的装载  296

9.2.6  保证数据仓库中的数据是最新的  297

9.2.7  重试  301

9.3  SQL变换步骤  301

9.3.1  SQL选择（Select）和插入（Insert）  303

9.3.2  SQL选择（Select）和更新（Update）  304

9.4  DB2实用程序  305

9.4.1  导出实用程序的步骤  305

9.4.2  装载实用程序的步骤  306

9.5  数据仓库变换程序  308

9.5.1  清洗变换程序  308

9.5.2  产生关键字表格  310

9.5.3  建立周期表  312

9.5.4  倒转数据变换  314

9.5.5  转动数据  316

9.5.6  日期格式改变  319

9.5.7  统计变换程序  320

9.6  数据复制  336

9.6.1  建立复制步骤  338

9.6.2  在IBM DB2 Data Warehouse Center中定义复制步骤  341

9.7  MQSeries集成  347

9.7.1  对固定长度或定界格式的MQSeries信息的存取  348

9.7.2  使用DB2 MQSeries视图  350

9.7.3  存取XML MQSeries信息  351

9.8  用户自定义的程序步骤  353

9.9  卖方集成  355

9.9.1  ETI·EXTRACT集成  356

9.9.2  Trillium集成  364

9.9.3  Ascential INTEGRITY  366

9.10  Microsoft OLE DB以及Data Transformation Services  367

9.10.1  存取OLE DB  368

9.10.2  存取DTS包  369

9.11  小结  369

第10章  元数据和IBM DB2仓库管理器  371

10.1  什么是元数据  371

10.2  元数据分类  374

10.2.1  按用户类型分类  374

10.2.2  按来源的正式程度分类  375

10.2.3  按所使用环境分类  376

10.3  什么是元数据知识库  376

10.4  供给元数据知识库  377

10.5  元数据和元数据知识库的优势  378

10.6  健康元数据知识库的特征  379

10.7  维护知识库  380