第1部分 導 論
第1章 初識SQL Server 2017 2
1.1 SQL Server 2017在Windows平臺的安裝與配置 2
1.2 SQL Server 2017在Linux平臺的安裝與配置 7
1.3 SQL Server數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)導入和導出 14
1.3.1 從Access文件向SQL Server導入數(shù)據(jù) 15
1.3.2 通過BULK INSERT命令導入平面數(shù)據(jù)文件 17
1.3.3 通過數(shù)據(jù)導入和導出向導導入平面數(shù)據(jù)文件 22
1.4 使用Integration Services導入數(shù)據(jù) 29
小結 39
第2章 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)庫的初步認識 40
2.1 Excel數(shù)據(jù)分析工具 40
2.1.1 Excel表單數(shù)據(jù)操作 40
2.1.2 Power Pivot for Excel 41
2.1.3 Power Map 45
2.2 Power BI Desktop數(shù)據(jù)分析工具 46
2.2.1 數(shù)據(jù)管理 46
2.2.2 數(shù)據(jù)分析與可視化報表 50
2.2.3 數(shù)據(jù)發(fā)布與訪問 53
2.3 Tableau數(shù)據(jù)可視化分析工具 54
2.3.1 數(shù)據(jù)連接與管理 55
2.3.2 可視化分析 57
2.3.3 創(chuàng)建儀表板和故事 62
小結 64

第2部分 數(shù)據(jù)庫基礎知識與SQL實踐
第3章 數(shù)據(jù)庫基礎知識 66
3.1 數(shù)據(jù)庫的基本概念 66
3.1.1 數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 66
3.1.2 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點 69
3.2 關系數(shù)據(jù)模型 71
3.2.1 實體?聯(lián)系模型 72
3.2.2 關系 72
3.2.3 關系模式 75
3.2.4 碼 77
3.2.5 規(guī)范化 79
3.2.6 完整性約束 88
3.3 關系操作與關系代數(shù) 95
3.3.1 關系操作 95
3.3.2 關系代數(shù)與關系運算 96
3.4 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)結構 105
3.4.1 內(nèi)模式（Internal Schema） 105
3.4.2 模式（Schema） 108
3.4.3 外模式（External Schema） 109
3.4.4 數(shù)據(jù)庫的二級映像與數(shù)據(jù)獨立性 109
3.5 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組成 110
3.5.1 數(shù)據(jù)庫硬件平臺 110
3.5.2 數(shù)據(jù)庫軟件 112
3.5.3 數(shù)據(jù)庫人員 113
小結 114
第4章 關系數(shù)據(jù)庫結構化查詢語言SQL 115
4.1 SQL概述 115
4.2 數(shù)據(jù)定義SQL 119
4.2.1 模式的定義與刪除 119
4.2.2 表的定義、刪除與修改 121
4.2.3 代表性的索引技術 127
4.2.4 索引的創(chuàng)建與刪除 134
4.3 數(shù)據(jù)查詢SQL 136
4.3.1 單表查詢 137
4.3.2 連接查詢 147
4.3.3 嵌套查詢 152
4.3.4 集合查詢 158
4.3.5 基于派生表查詢 161
4.4 數(shù)據(jù)更新SQL 162
4.4.1 插入數(shù)據(jù) 162
4.4.2 修改數(shù)據(jù) 164
4.4.3 刪除數(shù)據(jù) 165
4.4.4 事務 165
4.5 視圖的定義和使用 166
4.5.1 定義視圖 166
4.5.2 查詢視圖 168
4.5.3 更新視圖 169
4.6 面向大數(shù)據(jù)管理的SQL擴展語法 172
4.6.1 HiveQL 172
4.6.2 JSON數(shù)據(jù)管理 175
4.6.3 圖數(shù)據(jù)管理 179
小結 183
第5章 數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)與查詢優(yōu)化技術 185
5.1 數(shù)據(jù)庫查詢處理實現(xiàn)技術和查詢優(yōu)化技術的基本原理 185
5.1.1 表存儲結構 185
5.1.2 緩沖區(qū)管理 189
5.1.3 索引查詢優(yōu)化技術 190
5.1.4 基于代價模型的查詢優(yōu)化 196
5.2 內(nèi)存查詢優(yōu)化技術 201
5.2.1 內(nèi)存表 202
5.2.2 列存儲索引 205
5.3 查詢優(yōu)化案例分析 209
5.4 代表性的關系數(shù)據(jù)庫 226
小結 232

第3部分 數(shù)據(jù)倉庫和OLAP基礎
第6章 數(shù)據(jù)倉庫和OLAP 236
6.1 數(shù)據(jù)倉庫 236
6.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的概念 236
6.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的特征 237
6.1.3 數(shù)據(jù)倉庫的體系結構 238
6.1.4 數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)技術 241
6.2 OLAP聯(lián)機分析處理 249
6.2.1 多維數(shù)據(jù)模型 250
6.2.2 OLAP操作 251
6.2.3 OLAP實現(xiàn)技術 255
6.2.4 OLAP存儲模型設計 256
6.3 數(shù)據(jù)倉庫案例分析 264
6.3.1 TPC-H 265
6.3.2 SSB 274
6.3.3 TPC-DS 276
小結 287
第7章 OLAP實踐案例 288
7.1 基于SSB數(shù)據(jù)庫的OLAP案例實踐 288
7.1.1 SSB數(shù)據(jù)集分析 288
7.1.2 創(chuàng)建Analysis Services數(shù)據(jù)源 292
7.1.3 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖 295
7.1.4 創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集 297
7.1.5 創(chuàng)建維度 301
7.1.6 多維分析 307
7.1.7 通過Excel數(shù)據(jù)透視表查看多維數(shù)據(jù)集 308
7.2 基于FoodMart數(shù)據(jù)庫的OLAP案例實踐 311
7.3 基于TPC-H數(shù)據(jù)庫的OLAP案例實踐 326
7.4 SQL Server 2017內(nèi)置統(tǒng)計功能 338
7.4.1 系統(tǒng)安裝配置 338
7.4.2 SQL Server 2017 R腳本執(zhí)行案例 340
7.4.3 SQL Server 2017 R腳本執(zhí)行與Analysis Services中統(tǒng)計功能 342
7.4.4 Analysis Services中常見的數(shù)據(jù)挖掘功能 351
7.4.5 SQL Server 2017 Python腳本執(zhí)行 361
小結 364
參考文獻 365