数据仓库面试题（一）

1. 简述数据仓库架构 ？

数据仓库架构是一种用于存储和管理大量数据的系统，它允许组织进行数据集成、分析和报告。以下是数据仓库架构的基本组成部分和概念：

1. 数据源（Data Sources）：数据仓库的起点，可以是来自不同业务系统的数据库、日志文件、在线事务处理（OLTP）系统等。

2. ETL（Extract, Transform, Load）：ETL过程是数据仓库的核心。它涉及从多个数据源提取数据，将其转换为统一的格式，并加载到数据仓库中。

3. 数据仓库（Data Warehouse）：一个中心化的存储库，用于存储经过清洗和转换的数据。它通常用于支持决策制定和业务分析。

4. 数据模型（Data Model）：数据仓库中数据的组织方式。常见的数据模型包括星型模型和雪花模型。

5. 维度建模（Dimensional Modeling）：一种用于组织数据仓库数据的方法，它将数据组织成事实表和维度表。

6. 事实表（Fact Table）：包含度量值（如销售额）和指向维度表的外键。

7. 维度表（Dimension Table）：包含描述性信息，如时间、地点、产品等。

8. 数据集市（Data Mart）：是数据仓库的一个子集，通常针对特定的业务单元或主题区域。

9. OLAP（Online Analytical Processing）：一种技术，允许用户对数据进行复杂的分析和查询。

10. 数据治理（Data Governance）：确保数据仓库中的数据质量、安全性和合规性。

11. 元数据（Metadata）：描述数据仓库中数据的额外信息，如数据的来源、结构和含义。

12. 数据安全和访问控制：确保只有授权用户才能访问敏感数据。

13. 数据集成（Data Integration）：将来自不同源的数据合并到一个统一的数据模型中。

14. 数据质量（Data Quality）：确保数据的准确性、一致性和可靠性。

15. 报告和分析工具：用于查询数据仓库并生成报告的应用程序，如商业智能（BI）工具。

数据仓库架构的设计和实现可以非常复杂，通常需要考虑性能、可扩展性、数据一致性和用户访问等多个方面。

2. 简述数仓架构设计的方法和原则 ？

数据仓库（Data Warehouse, DW）架构设计是构建一个用于存储和管理大量数据的系统的过程，通常用于支持业务决策和分析。以下是一些基本的设计方法和原则：

1. 需求分析：

   • 确定业务需求，理解数据使用者的需求，包括数据的类型、使用频率和访问模式。

2. 数据模型设计：

   • 设计数据模型以反映业务实体和它们之间的关