Microsoft® SQL Server® SSIS 整合服务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　随着商业智慧日益盛行，不管是以往的决策支援系统（DSS、EIS），到后来的商业智慧（BI），乃至于近日流行的大数据、机械学习、人工智慧…等，本质上都是希望透过已有的资料辅佐决定。而这些系统要能成功，第一步就是整理资料，否则只是垃圾进垃圾出（Garbage in, garbage out），而SSIS便是整理资料的基石。

　　资料对企业而言，可谓是战略资产。很多大型企业的商务几乎相当于资料处理引擎，这在服务业尤为明显，如保险、银行、金融服务、电信、房仲和政府…等，他们并没有卖实际的商品到你手里，仅是帮你整理资料。也因此，资料品质变成巨大的商业议题。而收集、处理、应用资料变成每个企业的基本课题。

　　本书作者群以累计超过20年的资料库管理、开发与BI经验，实战SQL Server Integration Services（SSIS）的技术，从DBA与开发人员观点出发，结合理论与实务经验，精准切入如何运用SSIS整合企业组织内之异质资料的技巧。

本书特色

　　全新章节编制，让新手能容易入门，从开发SSIS封装的整合环境之操作、设计、除错，到SSIS 预设提供的独立功能。并在日常的工作中，使用SSIS提供的环境与工具程式执行封装，给你第一手的SSIS资料整合大全。

　　精彩进阶内容包含深入使用SSIS时所面临到的各项问题，例如：架构上的安全或效能问题，或是结合其他的技术，如 WMI、XML、OData、Azure等。

　　完整涵盖最新SQL Server 2016的整合技巧：与Azure和HDInsight的整合、透过SSIS存取Azure上的资源（运Blob储存体和HDInsight）、整合WMI（Windows Management Instrumentation）与Windows管理、经由XPath查询语言查询XML资料、执行外部的SSIS封装、透过伫列（MSMQ）非同步整合与存取资料，唿叫OData协定存取等。

　　提供大量的实作练习，採步骤式教学，协助你完成各种资料整合流程。

专业推荐

　　邱敏珍 台湾微软资深产品行销协理
　　张智凯 精诚资讯知识产品事业群产品部处长

好的，这是一份针对一本不包含《Microsoft® SQL Server® SSIS 整合服务》内容的图书简介。 --- 图书名称：现代数据架构与实践：从云端存储到数据治理 第一部分：现代数据生态的基石与演进 在当今这个数据爆炸的时代，企业对数据处理能力的要求已不再局限于传统的批处理和简单的关系型数据库操作。本书旨在为技术专业人士和架构师提供一个全面、深入的视角，探讨如何构建和维护适应未来挑战的现代数据架构。我们聚焦于数据生命周期中非ETL核心流程的关键环节，即数据采集、存储选型、数据治理与合规性，以及面向业务的实时分析准备工作。 第一章：数据架构的范式转变 本章首先审视了自传统数据仓库时代至今，数据架构所经历的深刻变革。我们将详细解析“数据湖”、“数据网格”和“数据中台”等新兴架构范式的核心思想、适用场景及潜在局限。重点讨论的议题包括：如何在高并发和高吞吐量的数据流中，根据业务需求对数据进行分层（如原始层、精炼层、消费层），以及如何在架构设计之初就融入弹性伸缩与成本效益的考量。我们将深入对比不同架构模型在应对结构化、半结构化和非结构化数据时的优劣势。 第二章：高性能云原生数据存储选型 数据存储是任何数据架构的根基。本章完全侧重于数据库技术选型的决策过程，而非数据集成过程本身。我们不会涉及任何关于数据管道构建工具的讨论。内容将详尽分析主流云平台（如AWS、Azure、GCP）提供的核心数据存储产品。 关系型数据库的现代化演进： 探讨NewSQL数据库的特性、分布式事务管理以及云原生关系型数据库（如Aurora、Cloud SQL）在性能调优和高可用性配置上的最佳实践。 NoSQL数据库的深度剖析： 针对键值存储、文档数据库、列式存储和图数据库，提供详细的容量规划指南和查询性能优化策略。特别是对于需要处理海量半结构化日志和时序数据的场景，我们将对比Cassandra、MongoDB和DynamoDB等系统的底层设计哲学。 数据湖存储格式： 聚焦于Parquet、ORC等列式存储格式的内部结构，解释它们如何通过编码和压缩策略显著提升分析查询速度，以及如何管理元数据层（如Hive Metastore或Delta Lake的元数据管理）以确保数据湖的可信赖性。 第二部分：数据治理、安全与合规性 构建一个可靠的数据平台，安全与治理是不可或缺的环节。本部分将详细阐述如何从元数据管理和数据质量控制的角度来保证数据的价值和合规性。 第三章：构建企业级数据目录与血缘追踪 一个缺乏目录和血缘信息的数据环境是不可信的“黑箱”。本章专注于如何系统性地实施数据治理。我们将介绍构建主动式数据目录的必要步骤，包括自动化元数据采集、业务术语的标准化定义。核心内容在于数据血缘的追踪机制：如何构建一个能够跨越不同存储系统（从消息队列到最终的数据仓库/数据湖）准确映射数据流向和转换逻辑的系统。这要求我们理解数据模型定义语言和API交互模式，而非具体的数据移动流程。 第四章：数据安全与隐私保护技术 本章深入探讨数据在存储和访问层面所需的深度安全措施。内容涵盖数据加密技术（静态加密与传输中加密的最佳实践）、访问控制模型（如基于角色的访问控制RBAC与基于属性的访问控制ABAC的实施细则）。特别关注于数据脱敏和假名化技术在满足GDPR、CCPA等法规要求下的实际应用，以及如何设计审计日志系统来实时监控敏感数据的访问行为。 第三部分：面向消费者的实时数据洞察 数据最终必须转化为可操作的洞察。本部分关注的是数据准备和交付给分析师和应用层的技术，重点在于提升查询效率和实现近实时反馈。 第五章：分析型数据库的性能工程 传统OLTP数据库难以满足复杂的Ad-hoc分析需求。本章聚焦于面向分析处理（OLAP）的数据库技术。我们将深入研究MPP（大规模并行处理）架构的工作原理，解析查询优化器如何利用向量化执行和成本模型来加速聚合查询。重点内容包括：如何设计高效的星型/雪花型模式、选择合适的索引策略（如位图索引、聚合索引）以及利用物化视图（Materialized Views）预先计算复杂结果集，从而将分析响应时间从分钟级缩短到秒级。 第六章：流式分析与数据服务的接口设计 现代业务要求对最新数据做出反应。本章探讨如何通过API和微服务架构向应用层提供数据服务，而不是单纯地将数据导出。我们将对比消息队列（如Kafka、RabbitMQ）在发布/订阅模式下的应用，以及如何利用内存数据网格（In-Memory Data Grids）或实时分析引擎（如ClickHouse、Druid）来快速服务于仪表板和推荐系统。本章的重点在于数据服务的契约设计（Schema-on-Write vs. Schema-on-Read）以及如何保证服务的高可用性和低延迟响应。 第七章：数据质量与持续验证框架 数据质量是业务决策的生命线。本章不再讨论如何“移动”数据来清洗，而是关注如何“验证”和“监控”数据的完整性、准确性和一致性。我们将介绍基于Python/Spark等生态中用于数据断言（Assertions）和数据漂移检测的框架。内容包括设置数据质量门禁、定义业务规则驱动的验证检查点，以及当数据质量指标偏离预设基线时，如何触发自动化的警报和回滚机制。 总结 本书为数据工程师和架构师提供了一套构建下一代数据基础设施的蓝图，强调了在数据采集和移动之外，存储优化、治理合规、安全防护以及高效数据消费服务设计的重要性。读者将掌握在不依赖特定集成工具集的情况下，设计出稳健、可扩展且具有业务价值的数据平台的关键技术。 ---

作者简介    

胡百敬 Byron Hu    

　　Blog：byronhu.spaces.live.com/  

　　现任恆逸资深讲师，集英信诚资深合伙顾问

　　担任微软、永丰余、统一数网等企业顾问。拥有多年n-Tier架构暨物件导向式系统分析及设计、资料库分析设计、Microsoft .NET开发与商业智慧系统分析设计等实作经验，并参与许多大型专案开发，主讲微软百场以上大型研讨会，也是一位活跃于IT媒体的专栏作家。具 MCT、MCAD、MCSD 国际认证执照，并获选为微软最有价值专家（MVP）。

　　着作：
　　■ SQL Server 2016 管理实战｜悦知文化
　　■ SQL Server 2016 资讯安全实战｜悦知文化
　　■ SQL Server 2012 T-SQL 资料库设计｜悦知文化
　　■软体测试实战–Visual Studio & Team Foundation Server｜悦知文化

姚巧玫 Sandy Yao  
 
　　现任日盛金控资讯处营运管理部专案襄理

　　SQL Server/BI/Reporting Service开发与系统架构、Microsoft .NET开发等专业知识皆有深入的研究。对于SQL 有10年以上的使用经验，乐于分享技术知识，曾获选为微软最有价值专家（MVP）。

　　着作：
　　■ SQL Server 2016 管理实战｜悦知文化
　　■ SQL Server 2016 资讯安全实战｜悦知文化

洪玉茹

　　曾任富利食品系统工程师、资策会行政处资讯室副工程师、集英信诚资料库顾问群之执行顾问。现任专职SQL DBA，负责各项SQL专案开发及技术支援。

　　着作：
　　■ SQL Server 2016 管理实战｜悦知文化
　　■ SQL Server 2016 资讯安全实战｜悦知文化

周妙谦 Miao Chou  
 
　　现任元信达资料库管理师

　　曾任职于光电、制造业及教育机构，拥有跨产业多项资讯专案建置与系统整合经验。对资讯技术具高度热忱，乐于学习新知，在SQL Server、Microsoft .NET开发等资讯专业领域皆有深入研究。

　　着作：
　　■ SQL Server 2016 管理实战｜悦知文化
　　■ SQL Server 2016 资讯安全实战｜悦知文化

黄雅玲 Catty Huang

　　曾任职于资诚企业管理顾问公司，现任集英信诚商业智慧执行顾问。

　　拥有银行业与医疗业商业智慧系统开发经验，对于BI领域充满好奇，期望能深入不同产业别。

PART01 SSIS 概观
第  1 章 资料整合服务概览
第  2 章 SSIS Development Studio 环境介绍

PART02 介绍各种工作与元件
第  3 章  简易的辅助工作
第  4 章 Integration Services运算式
第  5 章 容器交易与交易管理
第  6 章 资料流程简介
第  7 章 资料转换元件
第  8 章 指令码元件
第  9 章 错误处理
第 10 章 与分析服务整合

PART03 管理议题
第 11 章 SSIS封装部署
第 12 章 执行封装
第 13章 安全架构

PART04 进阶议题
第 14 章 进阶设计
第 15 章 与Azure和Hadoop整合
第 16 章 效能

附录A 传送和维护资料库物件的相关工作
附录B 封装部署模式的部署与管理

 

推荐序

　　大数据时代来临，企业面对迅速爆炸来自不同管道以及各式结构与非结构式的资料量，如何善用工具转换这些庞大的资料转换为有用的商机，进而提供的企业管理者迅速做出决策，已经是IT 现在很重要的课题。

　　SQL Server 内建的SSIS 是提供使用者容易上手，更有弹性与高效率的资料转换工具，帮助您更容易处理来自其他异质系统的资料。这个版本的SSIS 是一个大跃进的新产品，其中最大的变革之一是将控制流程与资料转换分成两大引擎来处理，这提供了更佳的流程控管与资料处理细节之可见度，同时增加了使用者自行撰写程式延伸SSIS 的标准化与方便性。这个产品具有更开放的架构、更多功能与弹性、以及更高的执行效率。
 
　　SSIS 组成主要成分为五大类，Integration Service 目录、Integration Services 服务（在Windows 作业系统背景执行的服务）、Integration Services 物件模型、执行环境（runtime）以及资料流程引擎。胡百敬老师将在本书中一一详尽介绍，不论从异质资料的整合与资料同步，错误处理，一致化，检验与校正等等，胡老师都将他多年的实务经验与扎实功力毫无保留的介绍给读者，相信读者透过这本书除了可以获得正确的观念更可以提升自己的功力。

　　胡百敬老师钻研资料库系统与程式开发多年，在业界的实力有口皆碑，尤其胡老师从SQL Server 2005就已经开始撰写SQL Server相关的书籍，非常了解学习者的困难与需求。这本书会是我最想推荐给您的选择。欢迎您一起加入SQL Server 资料库平台的这个大家庭！
 
推荐序

　　资料库处理是企业IT的核心，无论资讯技术如何进步，最终究都是为了处理资料而服务。而不论企业内部是不是存在有异质资料库，IT人员永远都会有资料转换的需求，现实的环境是，企业必定存在有散在各处而格式又不尽相同的资料，这些资料若须汇整起来做进一步的分析以变成有用的资讯，实作起来相当的费工，资料处理成本会十分浩大，如果没有好的工具搭配，这需求不容易完成。

　　又如今的商业环境要的已不只是整理资料，更重要的是企业需要好品质的资料服务！SQL Server 对此需求提供了一个很好的工具—SQL Server SSIS 整合服务。SSIS可大大提昇资料转换的生产力，在企业中负责管理资料库的DBA，或负责开发资料库应用程式的开发者，不可不知SSIS服务。

　　百敬及其所带领的团队成员们都是非常努力的技术热爱者，热情是成为专家的关键，这次新书《Microsoft SQL Server SSIS 整合服务》又即将出版，相信也是作者们在充满热情的状态下撰写而成，百敬及其团队在业界的顾问实务经验非常丰富，在SQL Server的领域相信无出其右者，相信本书能带给读者的收获必然丰富。

　　阅读书籍按图索骥虽然也需花费一番工夫，然而读者们心里终究会因为阅读而有数，即便尚未找到答案，但总会知道距离答案有多近。登高自能望远，读者站在本书作者的基础上，相信会省了很多找寻解决方案的力气。

评分☆☆☆☆☆

我是一名经验丰富的数据库管理员，日常工作涉及大量的数据管理和维护任务。过去，我主要依赖脚本和一些零散的工具来完成数据同步和迁移工作，效率不高且容易出错。在朋友的推荐下，我入手了《Microsoft® SQL Server® SSIS 整合服务》，原本只是想了解一下 SSIS 的基本功能，没想到却给了我巨大的惊喜。这本书的内容非常全面，它系统地介绍了 SSIS 的架构、组件和工作原理，并提供了大量实用的案例和最佳实践。我尤其欣赏书中关于 SSIS 在企业级数据管理中的应用，比如如何构建复杂的数据管道，如何实现数据的自动化调度和监控，以及如何与其他企业级应用进行集成。书中对于 SSIS 安全性的讨论也相当深入，让我对如何保护敏感数据有了更清晰的认识。我特别喜欢书中对 SSIS 性能调优的详细讲解，很多我之前遇到的性能瓶颈，在这本书中都找到了有效的解决方案。这本书不仅让我对 SSIS 有了更全面的了解，更重要的是，它为我提供了一套系统性的方法论，能够帮助我更高效、更可靠地完成数据管理和整合工作。这本书无疑是我职业生涯中的一个重要助力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我当初买这本书的时候，其实是有点忐忑的。毕竟 SSIS 作为一个功能强大的数据集成工具，其深度和广度都是不容小觑的。我担心这本书会过于技术化，充斥着我看不懂的代码和专业名词。但事实证明，我的担心是多余的。作者在内容的组织上非常有条理，从 SSIS 的基础架构，到各个组件的详细讲解，再到实际项目的案例分析，层层递进，逻辑清晰。我印象最深刻的是关于错误处理和日志记录的部分。在实际项目中，谁能保证百分之百不出错呢？这本书详细地介绍了如何设计健壮的 SSIS 包，如何有效地捕获和记录错误，以及如何利用日志信息快速定位和解决问题。这对于提高数据处理的稳定性和可靠性至关重要。书中还涵盖了 SSIS 在不同场景下的应用，比如如何实现数据仓库的构建、如何进行数据迁移等，这些都极大地开阔了我的视野，让我看到了 SSIS 更广阔的应用前景。总而言之，这本书不仅教会了我如何使用 SSIS，更让我理解了“为什么”要这么做，以及如何做得更好。这本书是我在数据集成领域学习道路上的一块重要基石。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触数据集成领域的新手，之前对 SSIS 一无所知。在朋友的推荐下，我毫不犹豫地购买了这本《Microsoft® SQL Server® SSIS 整合服务》。这本书对于零基础的学习者来说，简直是量身定做的。它从最基础的概念讲起，比如什么是数据源、什么是目标，什么是转换，然后一步步引导我进入 SSIS 的世界。书中大量的插图和清晰的步骤说明，让我感觉就像跟着老师在一步步做实验一样。我最喜欢的是书中的“动手实践”环节，每一个章节后面都有相应的练习题，让我能够立刻巩固所学知识，并将理论付诸实践。例如，书中指导我如何创建一个简单的包来导入 CSV 文件到 SQL Server 表中，这个过程看似简单，但却让我彻底理解了 SSIS 包的基本构成和工作流程。而且，这本书并没有回避一些常见的问题，比如连接失败、数据类型不匹配等，并提供了相应的解决办法。读完这本书，我感觉自己已经掌握了 SSIS 的基本技能，并且对未来的学习充满了信心。这本书让我不再害怕数据整合，反而对它充满了好奇和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一个多年从事数据分析的老兵，我对 SSIS 的熟悉程度可以说已经到了“炉火纯青”的地步。我购买这本书，更多的是希望从中汲取一些更深层次的理解和更前沿的实践经验。出乎我的意料，这本书并没有仅仅停留在对 SSIS 功能的罗列和介绍，而是深入剖析了 SSIS 在性能优化、安全性以及与其他 SQL Server 组件的集成方面的精妙之处。例如，书中关于并行执行、缓冲区管理以及如何有效利用索引来提升数据加载速度的讲解，让我茅塞顿开。我之前一直觉得 SSIS 的性能瓶颈难以突破，读了这本书之后，才意识到原来有很多细节可以优化。此外，书中关于 SSIS 包的安全加固，以及如何利用 SSIS 与 SQL Server Agent、SQL Server Analysis Services (SSAS) 等其他组件协同工作，也提供了非常宝贵的思路。我特别欣赏书中对高级主题的处理，比如自定义组件的开发和部署，这对于我这样需要高度定制化解决方案的用户来说，简直是及时雨。这本书无疑为我提供了新的视角和更深的洞察，让我能够将 SSIS 的应用提升到一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手的这本《Microsoft® SQL Server® SSIS 整合服务》简直是我的救星！在工作中，我经常需要处理来自不同系统、不同格式的数据，以往都是手动处理，效率低下不说，还容易出错，简直让人抓狂。抱着试试看的心态，我翻开了这本书。我惊喜地发现，它并没有上来就用枯燥的技术术语轰炸我，而是从实际应用场景出发，循序渐进地讲解 SSIS 的核心概念。我特别喜欢书中关于数据转换和数据流设计的章节，它用大量的图例和实际操作演示，把复杂的 ETL（抽取、转换、加载）过程讲得明明白白。例如，书中对于如何高效地清洗、合并来自多个 Excel 文件的数据，提供了非常实用的解决方案。我之前头疼了好久的一个问题，在这本书里竟然找到了简洁有效的处理方法。而且，书中还提到了 SSIS 包的部署和管理，这对于我这种需要将开发好的 SSIS 解决方案投入生产环境的用户来说，简直是锦上添花。读完这本书，我对 SSIS 的信心大大增强，感觉自己终于能摆脱繁琐的数据处理工作，腾出更多精力去做更有价值的事情了。这本书的语言通俗易懂，即使是初学者也能很快上手，强烈推荐给所有需要进行数据整合工作的朋友！