ETL工程师面试必备：数据仓库、SQL、Unix与Informatica核心知识点

ETL工程师面试题涵盖了数据仓库和相关技术的深入理解，旨在测试应聘者的专业知识和实践能力。面试过程中，可能会涉及以下几个关键知识点： 1. **数据仓库（Data Warehousing）**：面试者会被问及数据仓库的概念，以及建立数据仓库的目的。数据仓库是专为支持决策制定而设计的集中式数据库，它整合来自多个源的数据，并提供统一的视图。数据仓库的主要作用在于支持数据分析和业务智能。 2. **Ad-hoc分析**：面试者可能被问到如何执行即席分析，这是非结构化查询，用于快速响应特定需求或探索性数据分析。 3. **OLAP（在线分析处理）与OLTP（在线事务处理）系统**：比较两者的特点和区别，OLAP强调实时汇总分析，而OLTP专注于事务处理，如日常交易。 4. **维度表（Dimension Table）和事实表（Fact Table）**：在多维模型中，这两个概念至关重要。维度表包含静态的业务实体，事实表则是关于这些实体的度量数据。 5. **STAR和Snowflake架构**：这两种数据模型的设计模式，STAR（星形）适合于简单的查询，而Snowflake更灵活，减少数据冗余。 6. **慢变维度（Slow-Changing Dimension）**：面试者需列举已知类型并解释其实施技术，慢变维度在数据更新频率较低时特别有用。 7. **查找表（Lookup Table）**：这是一种辅助表，用于存储常量或固定数据，提高查询性能。 8. **维度规范化**：解释为什么需要进行维度规范化，以优化数据结构和提高查询效率。 9. **存储模型**：列举支持多维分析的不同存储模型，如ROLAP（关系型OLAP）、MOLAP（多维对象OLAP），并讨论它们的优缺点。 10. **ETL（提取、转换、加载）**：解释这个过程，它是数据仓库建设的关键步骤，包括数据抽取自源系统，清洗、转换数据格式，然后加载到目标库。 11. **数据集市（Data Mart）**：与数据仓库的关系，以及它们在组织内部的作用，通常服务于特定部门或业务线。 12. **切片和分段（Slicing and Dicing）**：描述如何利用这些技术进行细粒度的数据分析，满足用户多样化的需求。 13. **Kimball和Inmon方法论**：比较这两种创建数据仓库的不同方法，前者强调将事实表放在中心，后者则倾向于更早地将所有事实集中在一起。 14. **数据挖掘（Data Mining）**：简述数据挖掘的定义及其在商业智能中的应用，可能包括预测、分类和聚类任务等。 SQL部分： 1. **SQL缩写**：面试者需了解SQL代表Structured Query Language，一种用于管理关系数据库的标准语言。 2. **查询操作**：如何列出表中的所有记录，展示基本的SQL查询语法和操作。 3. **SQL92**：讨论SQL的早期标准版本，可能包括新特性、语法规范等。 在面试中，这些问题旨在评估应聘者的理论知识、实践经验以及对行业术语的理解。准备充分的回答能显示出应聘者具备良好的ETL工程设计和实施能力。