【面试宝典】10道数据仓库高频题整理(附答案背诵版)

原创

已于 2024-11-21 23:41:58 修改 · 6.8k 阅读

39 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#面试 #数据仓库 #职场和发展

于 2024-07-21 13:36:52 首次发布

1. 简述数据仓库架构？

数据仓库架构是数据仓库系统的基础结构，它定义了数据从来源到最终用户如何流动和转换的过程。数据仓库架构通常包括以下几个主要部分：

数据源: 数据源可以是各种类型的系统，如关系数据库、文件系统或在线事务处理系统。这些源头包含了企业运营中产生的原始数据。
数据抽取、转换和加载（ETL）: 这是数据仓库的核心部分。数据从原始数据源抽取出来，经过清洗（去除不一致性和错误）、转换（转换为适合分析的格式）并加载到数据仓库中。
数据仓库数据库: 这是存储经过处理的数据的地方。它通常是一个关系数据库，设计优化以便于快速查询和分析。
数据访问工具: 这些工具包括查询工具、报表工具、分析工具和数据挖掘工具，帮助最终用户访问、理解和利用数据仓库中的数据。
元数据管理: 元数据是关于数据的数据，比如数据来源、数据格式、数据更新的频率等。良好的元数据管理有助于用户更好地理解和使用数据仓库中的数据。
数据仓库管理员（DWA）: 负责数据仓库的日常维护和管理。

举个例子：一个零售企业可能有多个销售渠道，如实体店、在线商店和手机应用等。这些渠道都会产生大量数据。通过数据仓库，企业可以将这些不同渠道的数据集中起来，经过ETL处理后存储在一个统一的地方。然后，企业的市场分析师可以使用数据访问工具，如SQL查询或者商业智能（BI）工具，来分析数据，从而获得关于销售趋势、客户行为等的洞察，进而做出更明智的业务决策。

简述数仓架构设计的方法和原则？

面试官您好，关于数据仓库的架构设计，其方法和原则可以从以下几个方面来阐述：

分层架构设计：数据仓库通常采用分层的架构设计，主要分为数据源层、数据抽取转换加载(ETL)层、数据存储层（包括数据仓库和数据集市）、以及数据展现层。这种分层架构有助于数据管理和维护。

数据源层：主要是原始数据，可以来自不同的源，比如关系型数据库、日志文件等。
ETL层：负责从数据源层抽取数据，进行清洗、转换，然后加载到数据仓库中。
数据存储层：包括数据仓库（用于集成和存储数据）和数据集市（面向特定主题的数据集合，便于用户访问）。
数据展现层：为用户提供数据访问，包括报表、仪表盘等。

标准化和一致性：设计数据仓库时，应确保数据的标准化和一致性。这意味着无论数据来自哪里，都应遵循相同的命名规范、格式和度量标准。
可扩展性和灵活性：数据仓库应具有良好的可扩展性和灵活性，以适应不断变化的业务需求和数据体量的增长。
性能优化：在设计时应考虑查询性能，包括合理的索引策略、数据分区和并行处理技术。
安全性和隐私保护：确保数据安全和遵守相关的数据保护法规，如实施访问控制和敏感数据加密。

应用场景举例：在零售行业中，数据仓库可以用来集成来自不同渠道（如线上商店、线下商店、社交媒体）的销售数据。通过数据仓库，企业可以进行历史销售数据分析，预测未来的销售趋势，优化库存管理，以及实现个性化的营销策略。例如，通过分析顾客购买行为和偏好，企业可以设计更有效的营销活动，提高销售额和顾客满意度。

简述数据仓库分层（层级划分），每层做什么？分层的好处？

数据仓库的分层架构是为了更有效地管理和使用数据。常见的数据仓库分为以下几个层级：

数据源层（Source Layer）: 这一层包括所有原始数据源，如各种业务系统、日志文件、外部数据等。在这一层，数据保持原始形态，不进行任何处理。
数据抽取层（Staging Area）: 在这一层，数据从数据源层抽取出来。这里的数据是临时的，用于进行数据清洗、转换等操作。这个层级是ETL过程的一部分。
数据处理层（Data Warehouse Layer）: 经过清洗和转换后的数据被加载到这一层。这里通常使用星型模式（Star Schema）或雪花模式（Snowflake Schema）来组织数据，便于进行查询和分析。
数据汇总层（Data Mart Layer）: 这一层是针对特定业务需求的数据集合