IBM InfoSphere DataStage：数据流与作业设计解析

"IBM InfoSphere DataStage Data Flow and Job Design" 本书主要关注IBM InfoSphere DataStage的数据流设计和作业设计，这是一个强大的ETL（提取、转换、加载）工具，用于在企业级数据仓库环境中整合和处理数据。作者通过实例展示了如何高效地利用DataStage进行数据处理，强调了在SQL编程中避免使用游标以提高性能和效率的重要性。 标题中的"IBM InfoSphere DataStage Data Flow and Job Design"指的是DataStage中涉及的数据流逻辑和工作流程构建。在DataStage中，数据流设计是指定义数据从源到目标的路径，包括数据的清洗、转换和验证。而作业设计则涵盖了工作单元的组织和调度，确保数据处理任务按预定顺序和条件执行。 描述中提到了Itzik Ben-Gan的演讲，他展示了如何通过集合导向的思维而非传统的游标方法来解决SQL编程问题。这强调了SQL编程的核心理念——声明式和集合式编程，而非过程式编程。有效使用SQL需要对声明式思维方式有深入理解，并能运用到实际问题解决中。书中通过丰富的示例和案例，帮助读者掌握这一思维方式，提升SQL编程技能，并提供了查询优化的章节，解释了影响性能的因素以及如何识别和解决性能问题。 书中的团队成员具有深厚的SQL知识、数据库技术热情、丰富的教学经验和对SQL Server社区的贡献。他们合作编写的内容涵盖了从基础操作到高级特性的全面语言覆盖，所有这些都与实际问题解决相结合。 IBM InfoSphere DataStage是IBM Information Server的一部分，用于创建复杂的数据集成工作流。在零售行业场景中，DataStage可以用来整合来自多个来源的数据，实现数据清洗、转换，并加载到数据仓库中。书中提供的示例和实践将帮助用户更好地理解和使用这个工具，提升他们在数据处理和ETL流程设计中的专业能力。 这本书对于那些希望提升IBM InfoSphere DataStage使用技能，以及想要在SQL编程中实现更高效、更灵活解决方案的IT专业人士来说，是一份宝贵的资源。它不仅提供了实用的技术指导，还强调了转变思维方式在提升数据库技术能力上的关键作用。