ETL面试深度解析:必备知识与常见问题
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更新于2024-09-17
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本文档包含了常见ETL面试的各类问题及其详细解答,涵盖了数据仓库、SQL、Unix以及Informatica等方面,旨在帮助面试者充分准备。
### 数据仓库问题
1. **什么是数据仓库?为什么我们需要它?**
数据仓库是用于报告和数据分析的、集成的、非易失性的、面向主题的数据集合。它从多个业务源提取数据,通过清洗和转换,存储在适合分析的结构中。我们需要数据仓库来支持决策制定,提供历史视角,以及分离在线事务处理(OLTP)系统的高并发查询负载。
2. **什么是即席分析?**
即席分析是指用户可以根据自己的需求自由地探索和分析数据,而不受预定义报告或查询的限制。这通常涉及交互式查询工具,使用户能快速深入到数据细节中。
3. **描述OLAP和OLTP系统**
OLAP(在线分析处理)系统设计用于多维数据分析,支持复杂的聚合查询和快速响应。而OLTP(在线事务处理)系统专注于日常的事务操作,如增删改查,追求高并发性和事务一致性。
4. **OLAP与OLTP的主要区别是什么?**
主要区别包括:处理目标(OLAP用于分析,OLTP用于事务)、查询类型(OLAP多为复杂聚合,OLTP简单查询)、性能优化方向(OLAP优化读取,OLTP优化写入)和数据结构(OLAP倾向于星型或雪花型,OLTP更接近关系模型)。
5. **什么是维度表和事实表?**
在维度模型中,事实表包含测量值,通常与一个或多个维度表关联。维度表则包含描述性属性,为事实表提供上下文。
6. **什么是星型和雪花型模式?**
星型模式是最简单的维度模型,由一个事实表和一组直接连接的维度表组成。雪花型模式是对星型模式的扩展,其中维度表通过引用关系进行了规范化,减少了数据冗余。
7. **什么是慢变维?列举已知类型,并描述实现技术。**
慢变维是指数据仓库中的维度随着时间推移会发生变化,但不改变原有记录。类型包括类型1、类型2、类型3等。实施技术通常涉及添加新记录、保留历史记录或使用代理键。
8. **为什么需要维度规范化?**
维度规范化可以减少数据冗余,提高数据一致性和准确性,同时减小存储需求。
9. **列举并描述支持多维分析的存储模型(列出优缺点)。**
例如:星型和雪花型模型提供了快速查询性能,但可能增加数据冗余;关系数据库模型易于维护,但查询性能较低;多维立方体模型提供高效查询,但构建和更新成本高。
10. **什么是ETL?**
ETL代表“抽取”(Extract)、“转换”(Transform)和“加载”(Load),是数据仓库系统中的关键过程,用于从不同源获取数据,进行清洗、转换,然后加载到目标系统中。
11. **什么是数据集市?**
数据集市是数据仓库的子集,专注于特定业务领域或部门,提供更快的查询性能和更针对性的数据视图。
12. **描述切片和dice技术。**
切片是在多维数据集中选择一个特定的维度值范围,而dice是进一步在选定的切片内选择特定的度量值或维度值。
13. **金巴尔方法和因蒙方法的主要区别是什么?**
金巴尔方法强调自下而上的数据仓库构建,侧重于数据集市和业务线驱动的开发,而因蒙方法主张自上而下的整体设计,先构建企业级数据仓库,再派生出数据集市。
14. **什么是数据挖掘?列出并描述数据挖掘任务。**
数据挖掘是从大型数据集中发现模式和知识的过程。常见任务包括分类(预测类别)、回归(预测连续值)、聚类(分组相似数据)、关联规则学习(发现项之间的关联)和异常检测(识别异常或离群值)。
### SQL问题
1. **SQL是什么的缩写?**
SQL是Structured Query Language的缩写,是用于管理关系数据库的标准语言。
2. **如何列出表中的所有记录?**
使用`SELECT * FROM table_name;`命令可以列出表中的所有记录。
3. **什么是SQL92?**
SQL92是SQL标准的一个版本,它增强了SQL语法,引入了更多高级特性,如子查询、视图、递归查询等。
### Unix问题和Informatica问题
这部分内容未在提供的摘要中,但通常会涵盖Unix操作系统的基本命令和管理,以及Informatica工具的使用,包括数据映射、工作流设计、错误处理等。
以上是对ETL面试题的部分解析,每个主题都涉及到数据仓库领域的核心概念和技术,对于理解数据仓库和ETL流程至关重要。
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renjie9592398619
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