ETL面试关键问题与逻辑数据映射解析

"ETL面试题精华，涵盖了数据映射、模型结构、ETL流程、数据抽取技术及数据质量检查等内容。" ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库建设过程中的关键环节，用于从不同来源提取数据，经过清洗、转换后加载到目标系统，如数据仓库。在面试中，理解并掌握这些概念至关重要。 1. 逻辑数据映射： 逻辑数据映射是ETL项目中的一种重要文档，它描述了源系统数据如何转化为数据仓库模型的规则和方法。它包括目标表名、列名、表类型（事实表、维度表或支架维度表）、SCD类型等信息。SCD（Slowly Changing Dimension）是处理维度表中数据变化的技术，主要包括SCD1、SCD2和SCD3，分别对应不同的历史信息处理策略。逻辑数据映射作为元数据，有助于整个项目组理解和执行ETL策略。 2. 模型映射： 模型映射关注的是源数据模型与目标数据模型之间的关系。常见的映射类型有一对一、一对多、一对零、零对一、多对一和多对多。一对一映射是源实体与目标实体直接对应；一对多可能是源实体拆分为多个目标实体；一对零表示源实体在目标模型中未体现；零对一是目标实体无源数据对应；多对一则是多个源实体合并成一个目标实体；多对多则涉及复杂的映射关系。 3. 属性映射： 属性映射主要关注源数据实体的各个属性如何对应到目标模型的属性。这可能涉及到数据类型的转换、计算、聚合等操作，如将源系统的金额字段通过SUM函数转换为目标系统的总计字段。 4. ETL步骤： ETL过程通常包括数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）和数据加载（Load）。数据抽取是从各种数据源中获取数据；数据转换是对抽取的数据进行清洗、规范化、计算、去重等处理；数据加载则是将处理后的数据放入目标系统，如数据仓库。 5. 数据质量检查： 在ETL过程中，数据质量检查是非常重要的一环，确保数据的准确性、完整性、一致性。这通常涉及空值检查、重复值检测、数据类型一致性验证、业务规则校验等，确保加载到数据仓库的数据是可信的。 掌握以上知识点，能够帮助你在ETL相关的面试中展现出扎实的专业知识，并有能力解决实际项目中的问题。在准备面试时，还需要深入理解每个概念的实际应用场景，以及如何利用工具和技术来实现这些概念。例如，熟悉使用ETL工具（如Informatica、Talend、SSIS等）进行数据映射和转换，以及如何实施数据质量控制策略。