本书介绍了在当前网络和商务智能环境下所需的数据库原理、分析和运行数据库所需的知识。主要包括数据库的基础知识、数据库需求与ER建模、关系数据库建模、SQL、数据库实现与使用、数据仓库的基本概念、数据仓库建模、数据仓库实现与使用、数据库管理以及数据库相关的高级主题。本书适合作为高等院校本科生信息管理与信息系统、计算机及相关专业“数据库原理与设计”课程的教材。
本书是一本面向应用的入门级综合性数据库教材，通过直观易懂的方式讲解操作型数据库和分析型数据库。教材内容经过多年的课堂教学和就业实践，不断修订和改进，学生获益良多，用人单位好评如潮。
本书特点
内容全面，理论清晰。详细解析操作型数据库和分析型数据库的基本概念、设计方法和使用技巧，简要介绍数据挖掘、NoSQL数据库等高级主题，结合丰富的习题和案例帮助学生掌握基础知识。
面向实战，重视应用。针对当今快速变化的市场需求，培养学生设计和使用数据库的能力，重点是学会如何将理论知识成功地应用到信息系统、商业数据分析和决策支持等应用环境中，真正实现学以致用。
资源丰富，免费实用。访问 dbtextbook.com 获取免费资源：专门为本书开发的基于Web的数据建模套件ERDPlus，可创建ER图、关系模式和维度模型等；SQL脚本和数据集；DBMS软件使用指导；作者电子邮箱。
作者简介
内纳德·尤基克（Nenad Juki?） 芝加哥洛约拉大学昆兰商学院教授，商务智能和数据仓库研究生课程中心负责人。主要从事信息技术领域的研究，为多家财富500强公司、美国政府和军事机构提供数据库方面的专业技术服务。
苏珊·维布斯基（Susan Vrbsky） 阿拉巴马大学计算机科学研究生课程中心负责人。主要研究领域是数据库和云计算，包括数据密集型计算、实时数据库和绿色计算等，发表学术论文百余篇，自然科学基金获得者。
斯维特洛扎·奈斯特罗夫（Svetlozar Nestorov） 现为芝加哥大学计算研究所高级研究助理，之前是芝加哥大学计算机科学系助理教授，为本科生和研究生讲授数据库和计算机系统课程。他参与创立的旅游搜索引擎Mobissimo被《时代》杂志评为50个最酷网站之一。他拥有斯坦福大学本科、硕士和博士学位，博士论文师从Jeffrey Ullmam教授。
本书是一本入门级的综合性数据库教材，适用于研究生或本科生的信息系统数据库课程。虽然选择本书作为教材的学生大多已经掌握了一定的信息系统基础知识，然而从本书的内容安排来看，它依然适用于那些没有预修相关基础课程的学生。每章中都包含必要的引言，之后再详细介绍数据库各方面的知识，旨在站在数据库专家的高度，为读者和用户讲解数据库知识。
操作型数据库和分析型数据库
当今的实用领域，如信息系统、商业数据分析及决策支持查询等，都同时需要操作型和分析型两种数据库系统功能。本书在介绍这两种类型的数据库时兼具时效性、理论性和实用性的特点。采用本书作为教材的学生，将学会如何设计和使用操作型和分析型数据库，并将所学内容运用到现今的商业环境。
操作型数据库和分析型数据库都是目前信息系统研究的主流，因此应采取的教学方法是：即使应用环境仅涉及其中一种类型，我们也将以一种有意义的方式同时讲授两种类型的数据库知识。根据我们的想法和经验，采用本书作为教材可以实现简单明了的教学。我们已基于这本教材进行了多年的数据库课程教学（包括本科生教学和研究生教学，涵盖学期授课和季度授课），每次都能实现预定的教学目标，并且好评如潮。此外，我们还收到大批已毕业或在读的本科生、研究生以及用人单位（包括实习和全职）的书面反馈，证明学习过这门课程的学生在面临有数据库相关技能需求的公司招聘时胸有成竹。
本书特点
本书将所有关于设计和使用操作型、分析型数据库的基本内容分为10章及10个附录。
第1～6章主要介绍操作型数据库以及一些数据库基本问题，包括：数据库需求、ER建模、关系建模、数据库约束、更新异常、规范化、SQL语言、数据库前端、数据质量问题。
第7～9章主要介绍分析型数据库、数据仓库与数据集市的相关内容，包括：数据仓库概念、维度建模（星形模式）、数据仓库/数据集市建模方法、提取/转换/加载（ETL）处理、在线分析处理（OLAP）/商务智能（BI）功能、数据仓库/数据集市前端。
第10章从一个更高的视角（忽略细节）给出数据库管理相关概述。
附录（A、B、C、D、E、F、G、H、I、J）中是一些其他数据库相关主题的概述，包括：扩展ER建模（EER）、更高范式（高于第三范式）、企业资源计划（ERP）、数据管理和主数据管理、面向对象数据库、分布式数据库、并行数据库、云计算、数据挖掘、XML、NoSQL数据库、大数据。
在本书的网站中，可以得到一个免费的基于Web的数据建模套件ERDPlus（erdplus.com），该套件是结合本书内容设计和开发的。学生和教师可以利用该套件，特别是套件里针对学术研究的设置来创建ER图、关系模式及维度模型（星形模式）。我们鼓励教师和学生尝试该数据建模套件，体验其简洁性、易用性、轻便性及学术研究适用性。当然，也欢迎教师和学生使用其他工具来创建ER图、关系模型及维度模型。本书中所包含的练习可以用ERDPlus完成，也可以通过其他建模工具和方法（如Visio、ERwin、ER/Studio、MS Word、MS Excel、MS PowerPoint、free drawing等）完成。
配套资源
本书还有一些专为教师和学生准备的配套资源，内容如下。
配套网站（dbtextbook.com），包括：
ERDPlus的链接，它是一个数据建模套件（结合本书内容开发）。
SQL脚本及数据集。
关于免费得到DBMS和OLAP/BI软件的教程。
本书作者的邮箱。
教师资源网站（www.pearsonhighered.com/jukic），包括：
PPT（快速版、经典版及完全版）。
教师手册，包括：
各章最后的复习题、练习及小案例的答案。
额外的练习题（配有答案）。
教学大纲及教学计划。
教学方案。
测试题文件，内容为涵盖各章节内容的测试问题集，问题形式包括多项选择题、判断题、简答题，每一道题目都有相应章节的索引及难度等级。
智能课堂电子教材
智能课堂电子教材（CourseSmart eTextbook）可以节省学生购买教材或商家推荐教材的开销。学生可以使用主流信用卡获得所需课程的全部讲授内容，课程教材可以通过书名、作者来查找。使用智能课堂电子教材，学生能够搜索特定的关键词或页码，在线作标记，打印带有课堂记录的读书作业，并能标记出重要章节以方便复习。想获取更多信息或购买智能课堂电子教材，请访问www.coursesmart.com。
教学方法
本书集合了描述清晰的理论概念、简单易懂的实例、广泛且具有普适性的实用构件。对于学生需要掌握的每一项技能，每一章最后都提供了大量相应的练习和小案例。
在大多数章末都有标题为“问题说明”的部分，这部分内容可作为额外主题进行选择阅读或是作为相同主题的内容延伸（取决于课程难度及课程时间）。
下面给出各章教学安排的概述。
第1章 引言
主要内容：本章给出各章内容的快速概览：数据库相关的基本术语、概念及组件，如数据和信息、数据库管理系统（DBMS）、数据库系统开发步骤，以及操作型数据库与分析型数据库的对比。
教学方法：这一章采用了简短的描述和简明的实例，目的是简要地给出本书的总框架，为后面的章节做好铺垫。
第2章 数据库需求与ER建模
主要内容：实体–联系（ER）建模是将用户数据库需求形式化的一种概念化方法，本章将对其进行全面介绍。本章应用了陈氏ER标记的一种变形版本，当然，其他标记方法和概念数据建模方法也有提及。本章强调ER建模的目的是收集并可视化用户需求。本章将介绍ER模型的各种组件：实体（包括弱实体）、属性（常规属性、单一属性、复合属性、多值属性、派生属性），以及一对一、一对多、多对多联系（二元或一元）。
附加内容：章末探讨了ER建模方面的一些更深入的问题（在相同实体之间的多实例多对多联系、联合实体，以及三元或更高元的联系）。
教学方法：本章内容基于实例，针对需求收集和ER模型创建提供了相应的综合案例。通过本章的练习、小案例以及免费软件（ERDPlus–ER图功能）强化所介绍的概念。这一章的目的是让学生对ER建模相关的描述性概念以及需求可视化有深入了解，并通过大量实用练习来强化这些内容。
第3章 关系数据库建模
主要内容：本章全面介绍了关系数据库模型，包括关系概念、关系模式、完整性约束及用户自定义约束。此外，还讲解了将ER图（实体、属性以及一元和二元的一对一、一对多、多对多联系）映射为关系模式的过程。
附加内容：章末探讨了关于关系数据库建模的一些更深入的问题（映射关联实体、映射三元联系、设计者创建的主码和自动编号选项、ER建模和关系建模的必要性）。
教学方法：这一章的教学基于实例说明ER图概念的映射过程及关系模式的创建过程。本章的练习、小案例及免费软件（ERDPlus–关系模式功能）强化了本章所介绍的内容。这一章的目的是让学生对关系数据库建模概念有深入了解，并且通过大量练习来强化这些内容。
第4章 更新操作、更新异常与规范化
主要内容：本章介绍了更新操作（插入、删除和修改）、规范化和更新异常（以此说明规范化的必要性），介绍和探讨了函数依赖的概念，同时还介绍了第一范式（1NF）、第二范式（2NF）及第三范式（3NF）（其他范式的介绍可以在附录B中找到）。
附加内容：章末探讨了有关规范化的更深入的问题（规范化例外、逆规范化、规范化与ER建模、为流数据库内容增添新表）。
教学方法：本章内容基于实例，说明更新操作、更新异常及规范化过程，并通过练习强化所介绍的概念。这一章的目的是让学生对更新和规范化概念有深入了解，并且通过大量练习来强化这些内容。
第5章 SQL
主要内容：本章全面介绍了SQL（结构化查询语言），包括SQL创建、更新语句及关系型数据库查询，以及检索数据命令，如SELECT语句（伴随多条件，采用AND、OR和NOT操作符）、聚集函数（SUM、COUNT、AVG、MIN、MAX）、GROUP BY、ORDER BY、HAVING、嵌套查询、UNION和INTERSECT操作符、IN、EXISTS、各种连接、其他SQL语句和函数。
附加内容：章末探讨了有关SQL的更深入的问题（SQL中观测值的不合理使用、SQL标准，以及常见RDBMS工具包中的不同SQL语法）。
教学方法：本章内容基于实例，讲解如何用SQL语句实现关系数据库的建立、插入及查询，包含用SQL命令实现上述操作的具体实例。本书的Web主页（dbtextbook.com）提供了六种常见DBMS包（Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、Teradata、IBM DB2），其中包含了本章所有相关SQL语句的脚本。教师可以在本章授课中直接利用这些脚本在RDBMS（根据教师选择）中复制、粘贴、执行SQL语句。通过这样的做法，教师可以向学生介绍SQL命令，同时还可以展示数据库的建立、插入和查询。数据集、练习、小案例可以强化本章内容。此外，本书Web主页介绍了怎样获得免费的、无访问限制的最新关系型DBMS软件。这一章的目的是让学生对SQL概念有深入了解，并且通过大量练习来强化这些内容。
第6章 数据库的实现与使用
主要内容：这一章讲述关于数据质量的问题——数据的准确性、完整性、一致性、唯一性、实时性及统一性。这些问题所涉及的数据都存储在数据库系统中。这一章还包括数据库前端接口（数据库形式、报表、应用）、参照完整性选项（删除和更新选项：级联、限制、设置为空、设置为默认值）、索引，以及用户自定义约束的实现。
附加内容：章末探讨了断言和触发器。
教学方法：本章在教学安排上将介绍一些精简但有意义的关于数据库实现和使用方面的最基本问题，这些问题在第5章中并未提及。本章将通过大量的例子来讲解所提到的概念，并且通过大量实用练习来强化这些概念。
第7章 数据仓库概念
主要内容：本章给出了数据仓库和数据集市这两个术语的定义，并且介绍了数据仓库的基本构件和基本概念（资源系统、ETL（提取、转换、加载）、集成的分析数据仓库、面向主题的数据库、OLAP/BI前端）。同时，本章还给出了关于数据仓库开发步骤的概述。
教学方法：本章采用一些简短的描述和简要的实例对数据仓库进行入门级讲解，并为后面两章的内容做好简明扼要的铺垫。
第8章 数据仓库与数据集市建模
主要内容：本章介绍了维度建模—— 一种用于分析型数据库的概念和逻辑数据设计技术（如数据仓库和数据集市）。本章介绍的概念包括：维度表和事实表、星形模式、雪花模型、星座模型、缓慢变化维度。本章介绍了用于分析型数据库建模的ER建模技术（相对于第2章中提到的用于操作型数据库的ER建模技术）。本章还概述了不同数据仓库项目的开发方法：数据仓库总线结构（Kimball方法）、一致维度、规范化数据仓库（Inmon方法），以及独立数据集市。
附加内容：章末将维度建模和ER建模这两种数据仓库/数据集市设计方法进行了比较。
教学方法：这一章的教学通过实例说明基于单数据源或多数据源的维度模型（星形模式）、精细的和聚集的事实表、缓慢变化维度，以及其他维度建模内容。本章还列举了ER建模或规范化的数据仓库实例。练习、小案例、免费软件（ERDPlus –星形模式功能）强化了本章所介绍的概念。这一章的目的是让学生对数据仓库和数据集市建模概念有深入了解，并且通过大量实用练习来强化这些内容。
第9章 数据仓库的实现与使用
主要内容：本章给出ETL过程的概述，包括用于从操作型数据库中提取有用数据（以供分析使用）的相关基础设施和过程的建立，将这些数据进行格式变换以适应目标数据仓库模型的结构，通过数据清理和清洗来确保已变换数据的质量，以及将已变换和具有质量保证的数据加载到目标数据仓库的方法。本章定义了“在线分析处理”（OLAP）和“商务智能”（BI）这两个术语，它们通常与分析型数据库的前端应用有关。本章还介绍了OLAP/BI工具中的常用功能。
附加内容：章末讨论了用于OLAP/BI工具的不同数据库及不同的OLAP/BI架构。
教学方法：本章的教学基于实例说明所介绍的概念。配套的网站（dbtextbook.com）提供了如何免费且无限制地获取最新OLAP/BI软件的教程、数据集、练习题。本章简明扼要地讲解了有关数据仓库实现与使用方面的最基本问题。
第10章 DBMS功能与数据库管理概述
主要内容：本章给出了DBMS功能和组件的全面概述，以及数据库管理的相关问题，如数据安全、备份、恢复、性能及优化。
教学方法：本章对所介绍的内容进行了快速概述，让学生粗略地了解DBMS的功能和数据库管理的相关内容。
附录
主要内容：附录部分给出附加的数据库相关内容概述，包括扩展的ER建模（EER）、更高范式（高于第三范式）、企业资源计划（ERP）、数据管理与主数据管理、面向对象数据库、分布式数据库、并行数据库、云计算、数据挖掘、XML、NoSQL数据库及大数据。
教学方法：附录部分以简短的说明和实例来陈述内容，以此帮助学生粗略地了解一些数据库相关的附加内容。
计算机\数据库
本书是一本面向应用的入门级综合性数据库教材，通过直观易懂的方式讲解操作型数据库和分析型数据库。经过多年的教学和就业实践，学生获益良多，用人单位好评如潮。
本书特色
·内容全面，理论清晰。详细解析操作型数据库和分析型数据库的基本概念、设计方法和使用技巧，简要介绍数据挖掘、NoSQL数据库等高级主题，结合丰富的习题和案例帮助学生掌握基础知识。
·面向实战，重视应用。针对当今快速变化的市场需求，培养学生设计和使用数据库的能力，重点是学会如何将理论知识成功地应用到信息系统、商业数据分析和决策支持等应用环境中，真正实现学以致用。
·资源丰富，免费实用。访问 dbtextbook.com 获取免费资源：专门为本书开发的基于Web的数据建模套件ERDPlus，可创建ER图、关系模式和维度模型等；SQL脚本和数据集；DBMS软件使用指导；作者电子邮箱。
[美] 内纳德·尤基克（Nenad Jukic;） 苏珊·维布斯基（Susan Vrbsky） 斯维特洛扎·奈斯特罗夫(Svetlozar Nestorov) 著：【加照片】
Nenad Jukić，芝加哥洛约拉大学昆兰商学院教授，商业智能和数据仓库研究生课程中心负责人。主要从事信息技术领域的研究，为多家财富500强公司、美国政府和军事机构提供数据库方面的专业技术服务。
Susan Vrbsky，阿拉巴马大学计算机科学研究生课程中心负责人。主要研究领域是数据库和云计算，包括数据密集型计算、实时数据库和绿色计算等，发表学术论文百余篇，自然科学基金获得者。
Svetlozar Nestorov，芝加哥大学计算研究所高级研究助理，负责尼尔森公司数据中心数据仓库项目的设计和开发。他参与创立的旅游搜索引擎Mobissimo被《时代》杂志评为50个最酷网站之一。
李川 刘一静 等译：暂无简介
数据库技术诞生于20世纪60年代，现已发展成为一门内容丰富的学科，形成总产值达数百亿美元的产业。随着大数据时代的来临，数据库技术正以惊人的速度将现实世界中的信息转化为数据存储到各类计算机系统中，而且这一过程的发展态势可能超出人类的有限预想。其中蕴含的不仅是自然和生命，还有人类的行为、情感和历史。同我们生存其中的真实自然界一样，新兴的“数据自然界”中也潜藏着无尽的奥秘和巨大的财富，因此吸引着大批科学界、人文界及商界的学者和技术人员投身其中。正确解读和有效利用这些数据是新技术革命时代指引人类前行的灯塔。
本书的基本内容包括10个章节及10个附录。第1～6章主要介绍操作型数据库，第7～9章介绍分析型数据库、数据仓库与数据集市的相关内容，第10章从一个更高的视角给出数据库管理相关概述。本书由浅入深，由数据库的基本概念论及数据库的现状，最后对数据库技术的发展趋势进行展望，讲解过程中注重理论联系实际，令读者的学习和理解更为深刻和透彻。本书既可作为初学者的入门教程，也可供较有经验的用户借鉴，特别适合作为大学本科生数据库课程的参考读物。
本书的翻译工作是在极其紧张的条件下，经过所有团队成员的艰辛拼搏最终完成的，其中凝聚着每位参与者的真诚与责任。翻译工作由四川大学李川副教授统一负责，刘一静老师协助进行最终统稿，参与人员还有吴诗极、聂章艳、张永辉、李艳梅、谢世娜等。大家在节假日加班工作，对译文字雕句琢，最终有了本书的诞生。机械工业出版社的编辑在本书的出版过程中给予我们大力支持和理解，没有他们的奉献，也不可能有本书的面世。
尽管译者心正意诚，然则受限于自身水平，本书一定存在不少问题，还期望各位读者给予批评指正，各位的反馈将使本书更趋完善。最后，真诚期望本书对大家有益，这是对我们翻译工作的最大认可！
译者
2014年12月9日夜
于四川大学家中
出版者的话
译者序
前言
致谢
作者简介
第1章 引言 1
1.1 基本术语 1
1.2 数据库系统开发步骤 4
1.2.1 数据库需求收集、定义和可视化 4
1.2.2 数据库建模 5
1.2.3 数据库实现 6
1.2.4 开发前端应用程序 6
1.2.5 数据库部署 6
1.2.6 数据库使用 6
1.2.7 数据库管理和维护 7
1.3 数据库新版本 7
1.4 数据库使用范围 7
1.5 参与数据库系统的人员 7
1.5.1 数据库分析者、设计者和开发者 8
1.5.2 前端应用程序分析者和开发者 8
1.5.3 数据库管理员 8
1.5.4 数据库终端用户 8
1.6 操作型数据库与分析型数据库 9
1.7 关系数据库管理系统 9
1.8 本书内容安排 9
关键术语 10
复习题 10
第一部分 操作型数据库
第2章 数据库需求与ER建模 14
2.1 引言 14
2.2 ER建模基本构件 14
2.3 实体 14
2.4 属性（唯一和非唯一） 15
2.5 联系 15
2.6 联系类型（最大基数侧） 17
2.7 联系和联系实例 18
2.8 联系属性 19
2.9 实例：数据库需求集及其ER图 20
2.10 复合属性 22
2.11 复合的唯一属性 23
2.12 多个唯一属性（候选码） 23
2.13 多值属性 24
2.14 派生属性 24
2.15 可选属性 25
2.16 实例：包含多种类型属性的实体 26
2.17 联系中最小基数和最大基数确切值 26
2.18 一元联系和联系的角色 27
2.19 相同实体间的多种联系 28
2.20 弱实体 29
2.21 实体、属性和联系的命名约定 31
2.22 多个ER图 32
2.23 实例：另一组数据库需求及其ER图 33
2.24 数据库需求和ER模型的使用 34
2.25 各种ER符号体系 36
2.26 扩展的ER模型 37
2.27 问题说明：相同实体之间具有多个实例的M∶N联系 38
2.28 问题说明：关联实体 41
2.29 问题说明：三元（及更高阶）联系 42
总结 46
关键术语 48
复习题 49
练习 49
小案例 50
第3章 关系数据库建模 54
3.1 引言 54
3.2 关系数据库模型基本概念 54
3.3 主码 56
3.4 将实体映射为关系 56
3.5 将具有复合属性的实体映射为关系 57
3.6 将具有唯一复合属性的实体映射为关系 58
3.7 将具有可选属性的实体映射为关系 59
3.8 实体完整性约束 59
3.9 外码 60
3.10 将联系映射为关系数据库组件 60
3.10.1 1∶M联系的映射 61
3.10.2 M∶N联系的映射 63
3.10.3 1∶1联系的映射 65
3.11 参照完整性约束 66
3.12 实例：将ER图映射为关系模式 67
3.13 将拥有若干候选码（多个唯一属性）的实体映射为关系 69
3.14 将具有多值属性的实体映射为关系数据库组件 70
3.15 将具有派生属性的实体映射为关系 71
3.16 实例：将具有多种类型属性的实体映射为关系模式 71
3.17 一元联系的映射 72
3.17.1 1∶M一元联系的映射 72
3.17.2 M∶N一元联系的映射 73
3.17.3 1∶1一元联系的映射 74
3.18 相同实体间的多个联系的映射 74
3.19 弱实体的映射 75
3.20 实例：将另一个ER图映射为关系模式 77
3.21 关系数据库约束 79
3.21.1 隐含约束 80
3.21.2 用户自定义约束 80
3.22 问题说明：关联实体映射 83
3.23 问题说明：三元联系映射 83
3.24 问题说明：设计者创建的主码和自动编号选项 85
3.25 问题说明：ER建模和关系建模 86
总结 87
关键术语 87
复习题 88
练习 88
小案例 89
第4章 更新操作、更新异常与规范化 91
4.1 引言 91
4.2 更新操作 91
4.2.1 插入操作实例 91
4.2.2 删除操作实例 91
4.2.3 修改操作实例 92
4.2.4 关于更新操作术语的说明 92
4.3 更新异常 92
4.3.1 实例场景 92
4.3.2 实例关系（包含冗余数据） 93
4.3.3 插入异常 95
4.3.4 删除异常 95
4.3.5 修改异常 95
4.4 函数依赖 95
4.5 函数依赖实例 96
4.6 简化函数依赖 98
4.6.1 增广函数依赖 98
4.6.2 等价函数依赖 99
4.7 函数依赖类型 100
4.7.1 部分函数依赖 100
4.7.2 完全函数依赖 100
4.7.3 传递函数依赖 101
4.8 另一个函数依赖实例 101
4.9 规范化 103
4.9.1 第一范式 103
4.9.2 第二范式 105
4.9.3 第三范式 106
4.9.4 其他范式 108
4.9.5 消除冗余和更新异常 108
4.10 另一个规范化实例 110
4.11 问题说明：规范化例外情况 112
4.12 问题说明：逆规范化的规范化与性能 113
4.13 问题说明：ER建模和规范化 114
4.14 问题说明：用于简化数据库内容的设计者添加的实体（表）和码 115
关键术语 117
复习题 118
练习 118
第5章 SQL 123
5.1 引言 123
5.2 SQL命令综述 123
5.2.1 数据定义语言 123
5.2.2 数据操纵语言 124
5.2.3 数据控制语言和事务控制语言 124
5.3 SQL数据类型 124
5.4 SQL语法简要说明 124
5.5 CREATE TABLE 125
5.6 DROP TABLE 127
5.7 INSERT INTO 128
5.8 SELECT 130
5.9 WHERE 132
5.10 DISTINCT 133
5.11 ORDER BY 134
5.12 LIKE 135
5.13 聚集函数 135
5.14 GROUP BY 136
5.15 HAVING 139
5.16 嵌套查询 141
5.17 IN 142
5.18 JOIN 143
5.19 别名 145
5.20 多关系连接 146
5.21 ALTER TABLE 147
5.22 UPDATE 148
5.23 DELETE 148
5.24 CREATE VIEW和DROP VIEW 149
5.25 集合运算：UNION、INTER--SECT、EXCEPT(MINUS) 150
5.26 使用其他SQL命令的实例 151
5.27 CREATE TABLE（附加实例） 152
5.28 INSERT INTO（附加实例） 154
5.29 约束管理 157
5.30 SELECT（附加实例） 158
5.31 关系与自身的连接（自连接） 158
5.32 OUTER JOIN 158
5.33 无主码/外码组合的连接 160
5.34 IS NULL 160
5.35 EXISTS 160
5.36 NOT 161
5.37 从查询中插入关系 161
5.38 其他SQL功能 162
5.39 问题说明：SQL中观测值使用不当 162
5.40 问题说明：SQL标准和SQL语法差异 163
5.40.1 SQL 语法差异1：DATE和TIME数据类型 163
5.40.2 SQL 语法差异2：FOREIGN KEY 163
5.40.3 SQL 语法差异3：别名关键词AS的使用 164
5.40.4 SQL 语法差异4：ALTER TABLE 164
5.40.5 SQL 语法差异5：集合运算 165
5.40.6 SQL 语法差异6：FULL OUTER JOIN 166
5.40.7 SQL 语法差异7：约束管理 166
5.40.8 SQL 语法差异8：GROUP BY 167
关键术语 167
复习题 168
练习 169
小案例 170
第6章 数据库的实现与使用 172
6.1 引言 172
6.2 参照完整性约束：实现删除和更新操作 172
6.2.1 删除选项 173
6.2.2 更新选项 176
6.2.3 实现删除和更新选项 178
6.3 实现用户自定义约束 179
6.3.1 CHECK子句 180
6.3.2 实现用户自定义约束的其他机制 181
6.4 索引 181
6.5 数据库前端 186
6.6 数据质量问题 190
6.7 问题说明：断言和触发器 194
关键术语 196
复习题 196
练习 197
第二部分 分析型数据库
第7章 数据仓库概念 202
7.1 引言 202
7.2 操作型信息与分析型信息 202
7.2.1 数据组成差别 203
7.2.2 技术差别 204
7.2.3 功能差别 204
7.3 数据仓库定义 207
7.3.1 结构化数据存储 207
7.3.2 集成性 207
7.3.3 面向主题 207
7.3.4 企业范围 207
7.3.5 历史性 207
7.3.6 时变性 208
7.3.7 分析型信息的检索 208
7.3.8 细节数据和汇总数据 208
7.4 数据仓库组件 208
7.4.1 源系统 209
7.4.2 数据仓库 209
7.4.3 ETL 209
7.4.4 数据仓库前端（BI）应用 210
7.5 数据集市 210
7.6 数据仓库开发步骤 210
7.6.1 需求收集、定义与可视化 211
7.6.2 数据仓库建模 212
7.6.3 创建数据仓库 213
7.6.4 创建ETL架构 213
7.6.5 开发前端（BI）应用 213
7.6.6 数据仓库部署 213
7.6.7 数据仓库使用 214
7.6.8 数据仓库管理与维护 214
7.7 数据仓库的新版本 214
关键术语 215
复习题 215
第8章 数据仓库与数据集市建模 216
8.1 引言 216
8.2 维度建模基本概念 216
8.3 初始实例：基于单个数据源的维度模型 217
8.4 维度特性、事实特性及初始实例分析 220
8.5 扩展实例：基于多个数据源的维度模型 222
8.6 其他可能的事实属性 225
8.7 事实表中的事务标识码 225
8.8 事实表中的事务时间 227
8.9 一个维度模型中的多个事实表 230
8.10 细节事实表与聚集事实表 232
8.10.1 细节事实表 233
8.10.2 聚集事实表 233
8.10.3 细节事实表与聚集事实表的其他实例 237
8.11 事实表的粒度 238
8.12 缓慢变化维度与时间戳 239
8.12.1 Type1方法 240
8.12.2 Type2方法 240
8.12.3 Type3方法 241
8.13 其他维度建模问题 242
8.13.1 雪花模型 242
8.13.2 立方体 243
8.14 数据仓库（数据集市）建模方法 243
8.15 规范化数据仓库 243
8.16 规范化数据仓库实例 244
8.17 维度建模数据仓库 247
8.18 维度建模数据仓库实例 248
8.19 独立数据集市 250
8.20 问题说明：维度建模与ER建模作为数据仓库/数据集市设计技术的比较 251
关键术语 253
复习题 253
练习 254
小案例 260
第9章 数据仓库的实现与使用 261
9.1 引言 261
9.2 创建数据仓库 261
9.3 ETL：提取、转换、加载 263
9.4 在线分析处理 268
9.5 OLAP/BI工具 269
9.6 OLAP/BI工具功能 269
9.6.1 切片和切块 271
9.6.2 旋转 272
9.6.3 下钻和上卷 273
9.6.4 OLAP/BI工具附加功能概述 274
9.7 OLAP/BI工具用途 275
9.8 数据仓库/数据集市前端（BI）应用 275
9.9 管理展示板 278
9.10 数据仓库部署 278
9.11 问题说明：OLAP/BI工具数据库模型 279
9.12 问题说明：OLAP/BI工具数据架构方法 280
9.12.1 MOLAP 280
9.12.2 ROLAP 281
9.12.3 HOLAP 282
关键术语 282
复习题 282
练习 283
第三部分 其他主题
第10章 DBMS功能与数据库管理概述 288
10.1 引言 288
10.2 DBMS组件 288
10.3 数据库管理概述 289
10.4 数据库系统监测与维护 289
10.5 数据库安全：防范非法存取 291
10.6 数据库备份与恢复 292
10.7 数据完整性保护 293
10.8 数据库性能优化 294
10.9 数据库政策与标准的开发与实施 294
关键术语 295
复习题 295
附 录
附录A 扩展的ER 298
附录B 关于规范化及更高范式 304
附录C 企业资源计划 309
附录D 数据管理与主数据管理 311
附录E 面向对象数据库 314
附录F 分布式数据库、并行数据库与云计算 319
附录G 数据挖掘 325
附录H XML 328
附录I NoSQL 数据库 335
附录J 大数据 338
术语表 342
索引 354
