ETL面试精华：数据准备区与抽取策略解析

ETL面试宝典是一份针对IT专业人士的实用资料，尤其适用于那些准备参加ETL（Extract, Transform, Load，抽取、转换、加载）岗位面试的人。ETL是数据仓库和商务智能（BI）项目的核心组件，负责从各种异构数据源中提取数据，对其进行清洗、转换，然后加载到目标库或数据仓库中。 首先，数据准备区是ETL过程中的关键环节，它作为临时存储区域，用于存放从源系统抽取的数据，以减少对源系统的直接影响。常见的数据结构有： 1. **文本文件（如FlatFile）**：简单易用，适合快速数据交换，但数据格式固定且不适合长期保存复杂结构的数据。 2. **XML数据集**：常用于数据交换，但用户直接操作不够直观，不便于大规模存储。 3. **关系数据库表**：理想的存储选择，可以利用SQL等工具进行操作，支持复杂的查询和索引。 4. **独立数据库表**：无外键约束的表，主要用于数据处理，独立性强。 5. **三范式或关系型模型**：遵循关系数据库理论，保证数据的一致性和准确性。 6. **非关系型数据源**：包括COBOL copybooks、VSAM文件等，灵活但可能缺乏结构化查询支持。 7. **维度模型**：数据仓库中的常见组织方式，通过维度表和事实表相结合，提高查询性能。 8. **原子事实表和聚集事实表**：用于存储原始数据和汇总数据的不同形式。 9. **代理键查找表**：用于解决跨表关联问题的临时表。 面对异构数据源，数据抽取技术涉及源系统识别、数据源分析、匹配逻辑定义、筛选规则建立和一致性维度生成，确保数据整合的准确性和一致性。 数据质量检查是ETL过程中必不可少的环节，主要包括以下四类： - **正确性**：验证数据真实反映客观情况，如地址信息的完整性。 - **明确性**：消除多义性，如地名区分标准。 - **一致性**：确保数据采用一致的约定，如货币符号的统一。 - **完整性**：检查数据的字段和记录完整度，避免空值和遗漏。 在数据仓库中，表的加载顺序通常需要考虑引用完整性，这涉及到主键和外键的关系。首先加载基础事实表，确保所有事实数据独立存在；接着加载维度表，为事实表提供上下文；最后，根据外键关系，按照依赖关系逐步加载中间表和链接表。这样的顺序有助于维护数据的准确性和一致性。在实践中，可能还需要根据具体的业务需求和系统架构进行调整。