在IT行业，数据库面试是求职者面临的重要环节，特别是对于DW（数据仓库）和BI（商业智能）领域。本资源提供了一套全面且深入的数据库面试题，涵盖了基础概念、SQL查询、高级特性以及实践设计等多个维度，旨在帮助面试者准备常见问题并理解核心知识点。
**基础题：**
1. **Table/Extent/Segment/Block的关系**：
- Table：数据的基本存储单元，包含一组相关的行。
- Extent：物理存储的基本单位，由连续的内存块组成，用于存放表的一部分数据。
- Segment：由一组相关的Extents组成，通常对应一个逻辑分区或用户表空间。
- Block：最小的存储单位，每个Block通常包含固定大小的数据和元数据。
2. **Tablespace和Datafile的关系**：
- Tablespace是Oracle数据库中逻辑上的容器，用于组织和管理数据文件（Datafile）。
- Datafile是物理存储介质上的实际文件，它们共同构成一个表空间，并存储数据和控制信息。
3. **日志的作用**：
- Oracle数据库的日志用于记录事务的修改操作，确保数据的一致性和完整性，包括重做日志（Redo Log）和归档日志（Archival Log）。
4. **表连接算法**：
- 除了常见的INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN，还有自连接（Self Join）、全连接（Full Join）等。
5. **SQL调整关注点**：
- SQL性能优化关注于查询效率、索引选择、表分区、统计信息更新、SQL编写优化等。
6. **索引的认识**：
- 索引是数据库中的数据结构，用于快速查找数据。它包含列值和其在表中的位置，提高查询速度但可能影响写入操作性能。
7. **绑定变量**：
- 绑定变量是在SQL查询中预先定义的占位符，可复用，提高执行效率，减少SQL注入风险。
8. **TRUNCATE和DELETE命令比较**：
- TRUNCATE删除表的所有数据，速度快但不可恢复；DELETE逐行删除，可部分恢复。
9. **FACTTable索引**：
- 在DW场景中，通常在FACTTable上建立覆盖索引或聚集索引，以加速汇总查询。
10. **SCD（Slowly Changing Dimension）**：
- 数据变化类型的一种分类，包括S（完全静态）、D（只修改数据项）、I（仅增加新数据）。不同类型的SCD影响数据加载和更新策略。
**高级题：**
11. **ROLAP、MOLAP和HOLAP**：
- ROLAP（Relational Online Analytical Processing）使用关系型数据模型。
- MOLAP（Multidimensional Online Analytical Processing）基于多维立方体，快速进行聚合计算。
- HOLAP（Hybrid Online Analytical Processing）结合了两者，允许在关系和多维数据之间灵活切换。
12. **星型与雪花型模型**：
- 星型模型：所有事实表与维度表通过一个中央事实表关联，适合小规模、低并发。
- 雪花型模型：复杂度更高，增加层次的维度表，处理更复杂的业务关系，提高数据冗余和灵活性。
13. **DW设计架构与ETL方法**：
- DW架构包括数据抽取（ETL）、转换（ETL）、加载（ETL）、管理和分析等阶段。
- ETL涉及数据源的连接、清洗、整合、装载到目标仓库的过程。
14. **数据模型实例**：
- 不同行业如金融、电商等有特定的数据模型，如金融领域的TDNCR模型（金融领域逻辑数据模型FS-LDM），体现了行业特性和数据标准化需求。
15. **Table创建中的默认设置**：
- 创建表时，自动分配一个DataSegment，包含预设的Extents数量，每个Extent对应一定数量的Blocks，数据分布依据哈希算法。
掌握这些知识点不仅能帮助你应对数据库面试，还能加深对数据库系统原理和实际工作流程的理解，提升在DW和BI领域的专业素养。
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