DDU经典Oracle数据仓库管理指南

迈克·奥尔特的《Oracle数据仓库管理秘籍》揭示了Oracle数据仓库管理的内部技巧。本书详细介绍了如何优化和管理Oracle数据仓库，涵盖了从基础到高级技术的全面内容。

Oracle 数据仓库实战指南 本指南深入探讨 Oracle 数据仓库的各个方面，从基础架构设计到性能优化，涵盖构建和维护高效数据仓库的实用策略。 架构设计 数据仓库模型：星型模型、雪花模型、星座模型 表设计：事实表、维度表、代理键 分区和分桶：提升查询性能 数据加载策略：批量加载、增量加载 性能优化 索引：位图索引、B 树索引、函数索引 查询优化：执行计划分析、提示 数据压缩：减少存储空间、提升查询性能 并行处理：充分利用硬件资源 内存管理：优化数据库缓存 并发控制 锁机制：避免数据不一致性 事务隔离级别：选择合适的隔离级别 资源争用：识别和解决瓶颈 性能提升 硬件配置：CPU、内存、存储 数据库参数：优化数据库配置 监控和调优：识别和解决性能问题

数据仓库与数据挖掘技术，权威参考，助力数据分析与决策。

数据仓库中的查询管理器负责执行和管理所有查询操作。实现查询管理功能有多种途径: 外部调度软件: 利用专门的调度工具管理查询任务。 用户访问工具: 通过用户访问接口提交和管理查询。 系统监控工具: 使用数据仓库系统提供的监控工具跟踪和管理查询。 数据库管理工具: 利用数据库管理系统提供的工具进行查询管理。 定制化程序和脚本: 根据特定需求编写程序或脚本实现查询管理。 查询管理器的复杂程度取决于数据仓库系统的规模和需求。

这是一本内容详尽的数据仓库工具书，涵盖了各种实际应用场景，并提供了丰富的案例解析，帮助读者深入理解数据仓库的构建与应用。

Hive作为基于Hadoop的数据仓库架构，为用户提供了强大的数据提取、转换和加载(ETL)工具集，使其能够高效地存储、查询和分析海量数据。 Hive的核心组件是其类SQL查询语言——HiveQL（HQL）。 HQL允许熟悉SQL的用户轻松上手，快速进行数据查询操作。 同时，Hive也支持MapReduce编程模型，允许开发者编写自定义的mapper和reducer函数，以应对内置函数无法处理的复杂分析任务，极大地扩展了Hive的应用场景。 本指南涵盖了Hive的基本概念、架构设计以及常用操作方法，包括HQL的开发、运行和优化技巧，帮助用户快速掌握Hive的核心功能，并应用于实际的数据处理场景。

数据仓库领域:- 《Building the Data Warehouse》 (Inmon) 数据挖掘领域:- 《数据挖掘：概念与技术》 (Jiawei Han)

详尽介绍了Oracle8的数据仓库化能力，涵盖了规划、构建、生产、维护和性能优化等方面的关键信息，适合数据库管理人员、信息技术管理人员和数据仓库化团队成员使用。

从决策支持角度阐述数据仓库的设计、建造与管理全流程，涉及数据粒度、分割、元数据管理、外部数据处理等核心技术，适用于数据仓库相关从业人员及信息系统相关师生