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收获，不止Oracle_数据库教程

资源名称：收获，不止Oracle 内容简介：在《收获，不止Oracle》这本书里读者将会跟随作者一同对Oracle数据库的相关知识进行梳理，最终共同提炼出必须最先掌握的那部分知识，无论你是数据库开发、管理、优化、设计人员，还是从事Java、C的开发人员。接下来作者再将这部分知识中最实用的内容进一步提炼，浓缩出最精华的部分，分享给大家。这是二八现象的一次经典应用。　　这部分知识就是Oracle的物理体系结构、逻辑体系结构、表、索引以及表连接五大部分。通过阅读这些章节，读者将会在最短时间内以一种有史以来最轻松的方式，完成对Oracle数据库的整体认识，不仅能在工作中解决常规问题，还能具备一定的设计和调优能力。相信通过这些章节的学习，会给读者的Oracle学习带来极大的收获。　　然而，作者最希望看到的是：让读者的收获，不止Oracle。　　为达到此目的，作者精心将全书分成了上下两篇，刚才所描述的具体知识点体现在全书的上篇，而在下篇中，读者将通过各种精彩故事、生动案例，体会到该如何学习和如何思考，在意识的天空抛开束缚，无拘无束、尽情飞翔。　　在这里，读者也许会有疑问，前面说的有史以来最轻松的方式是一种什么样的方式呢？还请亲爱的读者自己去揭晓谜底吧。资源目录：上篇　开启惊喜之门--带意识地学Oracle 第1章意识，少做事从学习开始 1.1 选择先学什么颇有学问 1.1.1 梁老师课堂爆笑开场 1.1.2 看似跑题的手机分类 1.1.3 学什么先了解做什么 1.2 善于规划分类才有效果 1.2.1 分类与角色密切相关 1.2.2 角色自我认识有讲究 1.3 明白学以致用方有意义第2章震惊，体验物理体系之旅 2.1 必须提及的系列知识 2.2 物理体系从老余开店慢慢铺开 2.2.1 老余的三个小故事 2.2.1.1 顾客的尺寸 2.2.1.2 有效的调整 2.2.1.3 记录的习惯 2.2.2 体系结构原理初探 2.2.2.1 从一普通查询SQL说起 2.2.2.2 老余故事终现用心良苦 2.2.2.3 一起体会Oracle代价 2.2.3 体系结构原理再探 2.2.3.1 从一普通更新语句说起 2.2.3.2 体系结构中提交的探讨 2.2.3.3 劳模的评选 2.2.3.4 回滚的研究 2.2.3.5 一致的查询 2.2.3.6 一致读的原理 2.2.3.7 实践的体会 2.3 体系学习让SQL性能提升千倍 2.3.1 一起探索体系学习的意义 2.3.1.1 同学们不知所学何用 2.3.1.2 实际上大有用武之地 2.3.2 单车到飞船的经典之旅 2.3.2.1 未优化前，单车速度 2.3.2.2 绑定变量，摩托速度 2.3.2.3 静态改写，汽车速度 2.3.2.4 批量提交，动车速度 2.3.2.5 集合写法，飞机速度 2.3.2.6 直接路径，火箭速度 2.3.2.7 并行设置，飞船速度 2.3.3 精彩的总结与课程展望 2.3.3.1 最大的收获应该是思想 2.3.3.2 老师的课程展望与规划第3章神奇，走进逻辑体系世界 3.1 长幼有序的逻辑体系 3.2 逻辑体系从老余养殖细细说起 3.2.1 农场之体系逻辑结构 3.2.2 农场之 BLOCK 漫谈 3.2.3 农场之区与段 3.2.4 农场之表空间的分类 3.2.4.1 表空间与系统农场 3.2.4.2 表空间与临时农场 3.2.4.3 表空间与回滚农场 3.2.5 逻辑结构之初次体会 3.2.5.1 逻辑结构之 BLOCK 3.2.5.2 逻辑结构之 TABLESPACE 3.2.5.3 逻辑结构之 USER 3.2.5.4 逻辑结构之 EXTENT 3.2.5.5 逻辑结构之 SEGMENT 3.2.6 逻辑结构之二次体会 3.2.6.1 BLOCK的大小与调整 3.2.6.2 PCTFREE参数与调整 3.2.6.3 PCTFREE与生效范围 3.2.6.4 EXTENT 尺寸与调整 3.2.7 逻辑结构之三次体会 3.2.7.1 已用与未用表空间情况 3.2.7.2 表空间大小与自动扩展 3.2.7.3 回滚表空间新建与切换 3.2.7.4 临时表空间新建与切换 3.2.7.5 临时表空间组及其妙用 3.3 课程结束你给程序安上了翅膀 3.3.1 过度扩展与性能 3.3.2 PCTFREE与性能 3.3.3 行迁移与优化 3.3.4 块的大小与应用第4章祝贺，表的设计成就英雄 4.1 表的设计之五朵金花 4.2 表的特性从老余一家展开描述 4.2.1 老余一家各施所长 4.2.2 普通堆表不足之处 4.2.2.1 表更新日志开销较大 4.2.2.2 delete无法释放空间 4.2.2.3 表记录太大检索较慢 4.2.2.4 索引回表读开销很大 4.2.2.5 有序插入却难有序读出 4.2.3 奇特的全局临时表 4.2.3.1 分析全局临时表的类型 4.2.3.2 观察各类DML的REDO量 4.2.3.3 全局临时表两大重要特性 4.2.4 神通广大的分区表 4.2.4.1 分区表类型及原理 4.2.4.2 分区表最实用的特性 4.2.4.3 分区索引类型简述 4.2.4.4 分区表之相关陷阱 4.2.5 有趣的索引组织表 4.2.6 簇表的介绍及应用 4.3 理解表设计的你成为项目组英雄第5章惊叹，索引天地妙不可言 5.1 看似简单无趣的索引知识 5.2 索引探秘从小余缉凶拉开帷幕 5.2.1 BTREE索引的精彩世界 5.2.1.1 BTREE索引结构图展现 5.2.1.2 到底是物理还是逻辑结构 5.2.1.3 索引结构三大重要特点 5.2.1.4 插播小余缉凶精彩故事 5.2.1.5 妙用三特征之高度较低 5.2.1.6 巧用三特征之存储列值 5.2.1.7 活用三特征之索引有序 5.2.1.8 不可不说的主外键设计 5.2.1.9 组合索引高效设计要领 5.2.1.10 变换角度看索引的危害 5.2.1.11 如何合理控制索引数量 5.2.2 位图索引的玫瑰花之刺 5.2.2.1 统计条数奋勇夺冠 5.2.2.2 即席查询一骑绝尘 5.2.2.3 遭遇更新苦不堪言 5.2.2.4 重复度低一败涂地 5.2.2.5 了解结构真相大白 5.2.3 小心函数索引步步陷阱 5.2.3.1 列运算让索引失去作用 5.2.3.2 函数索引是这样应用的 5.2.3.3 避免列运算的经典案例 5.3 索引让一系列最熟悉的SQL飞起来了第6章经典，表的连接学以致用 6.1 表的连接之江南三剑客 6.2 三大类型从小余跳舞一一道来 6.2.1 跳舞也能跳出连接类型 6.2.1.1 感觉怪异的嵌套循环 6.2.1.2 排序合并及哈希连接 6.2.2 各类连接访问次数差异 6.2.2.1 嵌套循环的表访问次数 6.2.2.2 哈希连接的表访问次数 6.2.2.3 排序合并的表访问次数 6.2.3 各类连接驱动顺序区别 6.2.3.1 嵌套循环的表驱动顺序 6.2.3.2 哈希连接的表驱动顺序 6.2.3.3 排序合并的表驱动顺序 6.2.4 各类连接排序情况分析 6.2.4.1 除嵌套循环都需排序 6.2.4.2 排序只需取部分字段 6.2.4.3 关于排序的经典案例 6.2.5 各类连接限制场景对比 6.2.5.1 哈希连接的限制 6.2.5.2 排序合并的限制 6.2.5.3 嵌套循环无限制 6.3 你动手装备的表连接威震三军 6.3.1 嵌套循环与索引 6.3.2 哈希连接与索引 6.3.3 排序合并与索引下篇飞翔意识天空--思想与案例的分享第7章搞定！不靠技术靠菜刀 7.1 SQL被一刀剁了 7.2 整个模块丢弃了 7.3 调用次数减少了 7.4 排序不再需要了 7.5 大表砍成小表了 7.6 排重操作消失了 7.7 插入阻碍小多了 7.8 迁移事情不做了第8章升级！靠技术改隐形刀 8.1 大表等同小表了 8.2 大表切成小表了 8.3 索引变身小表了 8.4 删除动作不做了 8.5 清表角度变换了 8.6 提交次数缩减了 8.7 迁移越来越快了 8.8 SQL语句精简了第9章提问，也是智慧的体现 9.1 描述要考虑周全 9.2 用词要尽量准确 9.3 说明要力求简洁 9.4 问过的避免再问 9.5 能搜能试不急问第10章买鱼，居然买出方法论 10.1 小余买鱼系列故事 10.1.1 诊断与改进 10.1.2 需求与设计 10.1.3 资源的利用 10.1.4 真正的需求 10.2 买鱼买出了方法论 10.2.1 一套流程 10.2.2 两大法宝 10.3 方法论的应用案例 10.3.1 从我们的这一套流程说起 10.3.1.1 诊断 10.3.1.2 改进优化（首次优化） 10.3.1.3 需求与设计（再次优化） 10.3.1.4 资源利用（花絮） 10.3.2 案例映衬了经典两大法宝第11章宝典，规范让你少做事 11.1 抓狂，为何事总忙不完 11.1.1 技术能力不足的新人们 11.1.2 不懂提问智慧的求助者 11.1.3 产生各种失误的粗心者 11.1.3.1 啊，小黄的DDL惹祸 11.1.3.2 惨，老师登错环境了 11.1.3.3 糟，小罗忘操作…… 11.1.4 解决问题缓慢的技术员 11.1.4.1 优化效率低下的小高 11.1.4.2 为何老师能快速解决 11.1.5 陷入种种困境的开发者 11.1.5.1 超长SQL使小郑烦恼 11.1.5.2 缺少注释让小叶沮丧 11.1.6 总是考虑不全的设计者 11.1.6.1 未提前规划的王工 11.1.6.2 不了解特性的刘工 11.2 淡定，规范少做无谓事 11.2.1 学习规范--促成新人快速成长 11.2.2 求助规范--引导求助不再迷糊 11.2.3 操作规范--协助粗心者不犯错 11.2.4 流程规范--保障问题快速解决 11.2.4.1 动态整体 11.2.4.2 动态局部 11.2.4.3 静态整体 11.2.4.4 静态局部 11.2.5 开发规范--让开发者驾轻就熟 11.2.5.1 SQL编写规范 11.2.5.2 PL/SQL编写规范 11.2.6 设计规范--助设计者运筹帷幄 11.2.6.1 表规范 11.2.6.2 索引规范 11.2.6.3 环境参数规范 11.2.6.4 命名规范资源截图：

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数据仓库工具箱维度建模权威指南（第3版）_数据库教程

资源名称：数据仓库工具箱维度建模权威指南（第3版）内容简介：随着The Data Warehouse Toolkit(1996)第1版的出版发行，Ralph Kimball为整个行业引入了维度建模技术。从此，维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能(DW/BI)系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和最佳实践的权威资源。这本《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》汇集了到目前为止最全面的维度建模技术。本书采用新的思路和最佳实践对上一版本进行了全面修订，给出了设计维度模型的全面指南，既适合数据仓库新手，也适合经验丰富的专业人员。《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验，通过实际案例加以描述。主要内容 ◆ 实用设计技术——有关维度和事实表的基本和高级技术 ◆ 14个案例研究，涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等 ◆ 为12个案例研究提供了数据仓库总线矩阵示例 ◆ 需要避免的维度建模陷阱和错误 ◆ 增强的缓慢变化维度(SCD)技术类型0~类型7 ◆ 用于处理参差不齐的可变深度层次和多值属性的桥接表 ◆ 大数据分析的最佳实践 ◆ 与业务参与方合作、交互设计会议的指南 ◆ 有关Kimball DW/BI项目生命周期方法论的概论 ◆ 对ETL系统和设计思考的总结 ◆ 构建维度和事实表的34个ETL子系统和技术资源目录：第1章数据仓库、商业智能及维度建模初步 1 1.1 数据获取与数据分析的区别 1 1.2 数据仓库与商业智能的目标 2 1.3 维度建模简介 5 1.3.1 星型模式与OLAP多维数据库 6 1.3.2 用于度量的事实表 7 1.3.3 用于描述环境的维度表 9 1.3.4 星型模式中维度与事实的连接 11 1.4 Kimball的DW/BI架构 14 1.4.1 操作型源系统 14 1.4.2 获取-转换-加载(ETL)系统 14 1.4.3 用于支持商业智能决策的展现区 16 1.4.4 商业智能应用 17 1.4.5 以餐厅为例描述Kimball架构 17 1.5 其他DW/BI架构 19 1.5.1 独立数据集市架构 19 1.5.2 辐射状企业信息工厂Inmon架构 20 1.5.3 混合辐射状架构与Kimball架构 22 1.6 维度建模神话 22 1.6.1 神话1：维度模型仅包含汇总数据 23 1.6.2 神话2：维度模型是部门级而不是企业级的 23 1.6.3 神话3：维度模型是不可扩展的 23 1.6.4 神话4：维度模型仅用于预测 23 1.6.5 神话5：维度模型不能被集成 24 1.7 考虑使用维度模型的更多理由 24 1.8 本章小结 25 第2章 Kimball维度建模技术概述 27 2.1 基本概念 27 2.1.1 收集业务需求与数据实现 27 2.1.2 协作维度建模研讨 27 2.1.3 4步骤维度设计过程 28 2.1.4 业务过程 28 2.1.5 粒度 28 2.1.6 描述环境的维度 28 2.1.7 用于度量的事实 29 2.1.8 星型模式与OLAP多维数据库 29 2.1.9 方便地扩展到维度模型 29 2.2 事实表技术基础 29 2.2.1 事实表结构 29 2.2.2 可加、半可加、不可加事实 29 2.2.3 事实表中的空值 30 2.2.4 一致性事实 30 2.2.5 事务事实表 30 2.2.6 周期快照事实表 30 2.2.7 累积快照事实表 30 2.2.8 无事实的事实表 31 2.2.9 聚集事实表或OLAP多维数据库 31 2.2.10 合并事实表 31 2.3 维度表技术基础 31 2.3.1 维度表结构 31 2.3.2 维度代理键 32 2.3.3 自然键、持久键和超自然键 32 2.3.4 下钻 32 2.3.5 退化维度 32 2.3.6 非规范化扁平维度 32 2.3.7 多层次维度 32 2.3.8 文档属性的标识与指示器 33 2.3.9 维度表中的空值属性 33 2.3.10 日历日期维度 33 2.3.11 扮演角色的维度 33 2.3.12 杂项维度 33 2.3.13 雪花维度 33 2.3.14 支架维度 34 2.4 使用一致性维度集成 34 2.4.1 一致性维度 34 2.4.2 缩减维度 34 2.4.3 跨表钻取 34 2.4.4 价值链 34 2.4.5 企业数据仓库总线架构 35 2.4.6 企业数据仓库总线矩阵 35 2.4.7 总线矩阵实现细节 35 2.4.8 机会/利益相关方矩阵 35 2.5 处理缓慢变化维度属性 35 2.5.1 类型0：原样保留 35 2.5.2 类型1：重写 35 2.5.3 类型2：增加新行 36 2.5.4 类型3：增加新属性 36 2.5.5 类型4：增加微型维度 36 2.5.6 类型5：增加微型维度及类型1支架 36 2.5.7 类型6：增加类型1属性到类型2维度 36 2.5.8 类型7：双类型1和类型2维度 36 2.6 处理维度层次关系 37 2.6.1 固定深度位置的层次 37 2.6.2 轻微参差不齐/可变深度层次 37 2.6.3 具有层次桥接表的参差不齐/可变深度层次 37 2.6.4 具有路径字符属性的可变深度层次 37 2.7 高级事实表技术 37 2.7.1 事实表代理键 37 2.7.2 蜈蚣事实表 38 2.7.3 属性或事实的数字值 38 2.7.4 日志/持续时间事实 38 2.7.5 头/行事实表 38 2.7.6 分配的事实 38 2.7.7 利用分配建立利润与损失事实表 38 2.7.8 多种货币事实 39 2.7.9 多种度量事实单位 39 2.7.10 年-日事实 39 2.7.11 多遍SQL以避免事实表间的连接 39 2.7.12 针对事实表的时间跟踪 39 2.7.13 迟到的事实 40 2.8 高级维度技术 40 2.8.1 维度表连接 40 2.8.2 多值维度与桥接表 40 2.8.3 随时间变化的多值桥接表 40 2.8.4 标签的时间序列行为 40 2.8.5 行为研究分组 40 2.8.6 聚集事实作为维度属性 41 2.8.7 动态值范围 41 2.8.8 文本注释维度 41 2.8.9 多时区 41 2.8.10 度量类型维度 41 2.8.11 步骤维度 41 2.8.12 热交换维度 42 2.8.13 抽象通用维度 42 2.8.14 审计维度 42 2.8.15 最后产生的维度 42 2.9 特殊目的模式 42 2.9.1 异构产品的超类与子类模式 43 2.9.2 实时事实表 43 2.9.3 错误事件模式 43 第3章零售业务 45 3.1 维度模型设计的4步过程 46 3.1.1 第1步：选择业务过程 46 3.1.2 第2步：声明粒度 46 3.1.3 第3步：确定维度 47 3.1.4 第4步：确定事实 47 3.2 零售业务案例研究 47 3.2.1 第1步：选择业务过程 49 3.2.2 第2步：声明粒度 49 3.2.3 第3步：确定维度 50 3.2.4 第4步：确定事实 50 3.3 维度表设计细节 53 3.3.1 日期维度 53 3.3.2 产品维度 56 3.3.3 商店维度 59 3.3.4 促销维度 60 3.3.5 其他零售业维度 62 3.3.6 事务号码的退化维度 63 3.4 实际的销售模式 63 3.5 零售模式的扩展能力 64 3.6 无事实的事实表 65 3.7 维度与事实表键 66 3.7.1 维度表代理键 66 3.7.2 维度中自然和持久的超自然键 68 3.7.3 退化维度的代理键 68 3.7.4 日期维度的智能键 68 3.7.5 事实表的代理键 69 3.8 抵制规范化的冲动 70 3.8.1 具有规范化维度的雪花模式 70 3.8.2 支架表 72 3.8.3 包含大量维度的蜈蚣事实表 72 3.9 本章小结 74 第4章库存 75 4.1 价值链简介 75 4.2 库存模型 76 4.2.1 库存周期快照 76 4.2.2 库存事务 79 4.2.3 库存累积快照 80 4.3 事实表类型 81 4.3.1 事务事实表 81 4.3.2 周期快照事实表 82 4.3.3 累积快照事实表 82 4.3.4 辅助事实表类型 83 4.4 价值链集成 83 4.5 企业数据仓库总线架构 84 4.5.1 理解总线架构 84 4.5.2 企业数据仓库总线矩阵 85 4.6 一致性维度 89 4.6.1 多事实表钻取 89 4.6.2 相同的一致性维度 89 4.6.3 包含属性子集的缩减上卷一致性维度 90 4.6.4 包含行子集的缩减一致性维度 91 4.6.5 总线矩阵的缩减一致性维度 91 4.6.6 有限一致性 92 4.6.7 数据治理与管理的重要性 92 4.6.8 一致性维度与敏捷开发 94 4.7 一致性事实 94 4.8 本章小结 95 第5章采购 97 5.1 采购案例研究 97 5.2 采购事务与总线矩阵 98 5.2.1 单一事务事实表与多事务事实表 98 5.2.2 辅助采购快照 101 5.3 缓慢变化维度(SCD)基础 101 5.3.1 类型0：保留原始值 102 5.3.2 类型1：重写 102 5.3.3 类型2：增加新行 104 5.3.4 类型3：增加新属性 106 5.3.5 类型4：增加微型维度 108 5.4 混合缓慢变化维度技术 110 5.4.1 类型5：微型维度与类型1支架表 110 5.4.2 类型6：将类型1属性增加到类型2维度 111 5.4.3 类型7：双重类型1与类型2维度 112 5.5 缓慢变化维度总结 113 5.6 本章小结 114 第6章订单管理 115 6.1 订单管理总线矩阵 116 6.2 订单事务 116 6.2.1 事实表规范化 117 6.2.2 维度角色扮演 117 6.2.3 重新审视产品维度 119 6.2.4 客户维度 120 6.2.5 交易维度 122 6.2.6 针对订单号的退化维度 123 6.2.7 杂项维度 124 6.2.8 应该避免的表头/明细模式 125 6.2.9 多币种 126 6.2.10 不同粒度的事务事实 128 6.2.11 另外一种需要避免的表头/明细模式 129 6.3 发票事务 130 6.3.1 作为事实、维度或两者兼顾的服务级性能 131 6.3.2 利润与损益事实 131 6.3.3 审计维度 133 6.4 用于订单整个流水线的累积快照 134 6.4.1 延迟计算 136 6.4.2 多种度量单位 137 6.4.3 超越后视镜 138 6.5 本章小结 138 第7章会计 139 7.1 会计案例研究与总线矩阵 139 7.2 总账数据 141 7.2.1 总账周期快照 141 7.2.2 会计科目表 141 7.2.3 结账 141 7.2.4 年度-日期事实 143 7.2.5 再次讨论多币种问题 143 7.2.6 总账日记账事务 143 7.2.7 多种财务会计日历 144 7.2.8 多级别层次下钻 145 7.2.9 财务报表 145 7.3 预算编制过程 146 7.4 维度属性层次 148 7.4.1 固定深度的位置层次 148 7.4.2 具有轻微不整齐的可变深度层次 149 7.4.3 不整齐可变深度层次 149 7.4.4 不规则层次中的共享所有权 152 7.4.5 随时间变化的不规则层次 153 7.4.6 修改不规则层次 153 7.4.7 其他不规则层次的建模方法 154 7.4.8 应用于不规则层次的桥接表方法的优点 156 7.5 合并事实表 156 7.6 OLAP角色及分析方案包 157 7.7 本章小结 158 第8章客户关系管理 159 8.1 客户关系管理概述 160 8.2 客户维度属性 162 8.2.1 名字与地址的语法分析 162 8.2.2 国际姓名和地址的考虑 164 8.2.3 客户为中心的日期 165 8.2.4 作为维度属性的聚集事实 166 8.2.5 分段属性与记分 166 8.2.6 包含类型2维度变化的计算 169 8.2.7 低粒度属性集合的支架表 169 8.2.8 客户层次的考虑 170 8.3 应用于多值维度的桥接表 171 8.3.1 稀疏属性的桥接表 172 8.3.2 应用于客户多种联系方式的桥接表 173 8.4 复杂的客户行为 173 8.4.1 客户队列的行为研究分组 173 8.4.2 连续行为的步骤维度 175 8.4.3 时间范围事实表 176 8.4.4 使用满意度指标标记事实表 177 8.4.5 使用异常情景指标标记事实表 178 8.5 客户数据集成方法 178 8.5.1 建立单一客户维度的主数据管理 179 8.5.2 多客户维度的局部一致性 180 8.5.3 避免对应事实表的连接 180 8.6 低延迟的实现检查 181 8.7 本章小结 182 第9章人力资源管理 183 9.1 雇员档案跟踪 183 9.1.1 精确的有效和失效时间范围 184 9.1.2 维度变化原因跟踪 185 9.1.3 作为类型2属性或事实事件的档案变化 185 9.2 雇员总数周期快照 186 9.3 人力资源过程的总线矩阵 187 9.4 分析解决方案软件包与数据模型 188 9.5 递归式雇员层次 189 9.5.1 针对嵌入式经理主键变化的跟踪 190 9.5.2 上钻或下钻管理层次 190 9.6 多值技能关键字属性 191 9.6.1 技能关键字桥接表 191 9.6.2 技能关键字文本字符串 192 9.7 调查问卷数据 193 9.8 本章小结 194 第10章金融服务 195 第11章电信 207 第12章交通运输 217 第13章教育 229 第14章医疗卫生 239 第15章电子商务 249 第16章保险业务 265 第17章 Kimball DW/BI生命周期概述 285 第18章维度建模过程与任务 303 第19章 ETL子系统与技术 313 第20章 ETL系统设计与开发过程和任务 351 第21章大数据分析 373 资源截图：

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