数据仓库面试题解：必备知识点与答案

资源摘要信息: "数据仓库面试常见问题集锦(带答案)" 数据仓库是IT行业中一个重要的概念，它是一种用于支持决策制定的企业数据库系统。数据仓库能够集成来自不同源的数据，经过清洗、转换和装载，并以一个统一的视图展现给用户。它对于数据分析、报告以及最终用户访问大量历史信息是至关重要的。面试数据仓库相关职位时，面试者常常需要回答一些常见问题来展示他们的专业知识和对数据仓库概念的理解。以下是一些在数据仓库面试中可能会遇到的问题及其详细解释。 1. 什么是数据仓库？它与传统数据库有何不同？ 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理层的决策制定。与传统数据库相比，数据仓库通常拥有更大的数据存储量，处理复杂查询的能力更强，并且数据组织方式更适合数据分析和报告，而不是日常的事务处理。 2. 数据仓库的四个基本组成部分是什么？ 数据仓库的四个基本组成部分是：源系统、数据抽取工具、数据仓库数据库和数据访问工具。源系统提供数据；数据抽取工具从源系统中提取数据；数据仓库数据库存储转换后的数据；数据访问工具则用于检索和分析这些数据。 3. 请解释数据仓库中的星型模式和雪花模式。 星型模式是数据仓库设计中使用的一种维度建模技术，它由一个事实表和多个维度表组成，其中事实表位于中心，维度表呈星形排列。星型模式的查询性能较好，易于理解和实现。相比之下，雪花模式是星型模式的一个变体，它对维度进行了规范化，增加了额外的维度表以减少数据冗余，但可能会降低查询性能。 4. ETL是什么意思？ ETL代表提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。它是指从源系统中提取数据，对其进行清洗、转换以适应数据仓库的目标架构，最后将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。 5. 什么是维度表和事实表？ 在星型模式中，维度表包含描述业务实体的信息，如时间、地点或产品等。它们与事实表通过外键关联。事实表则存储业务度量值，如销售额、交易数量等，并且通常包含指向维度表的外键。 6. 解释什么是事实表的粒度？ 事实表的粒度指的是数据记录的详细程度。粒度可以是细粒度（比如每笔交易），也可以是粗粒度（比如每天的总销售额）。粒度越细，数据仓库包含的记录就越多，但提供的信息也更详细。 7. 什么是数据集市和数据仓库的关系？ 数据集市是数据仓库的一个子集，专注于一个特定的业务领域或部门，通常包含一个更小的、针对特定用户需求的数据集合。数据仓库则提供一个集成的数据视图，服务于整个企业。 8. 解释数据仓库的OLAP技术。 OLAP代表在线分析处理（On-Line Analytical Processing），是一种允许用户通过多维分析数据的技术。OLAP使得数据分析人员能够快速执行复杂的分析，如旋转、钻取、切片和切块，从而深入理解数据。 9. 什么是数据仓库中的事实表的度量值？ 度量值是指事实表中与业务相关的数值型数据，如销售数量、收入等。度量值通常用于计算关键绩效指标（KPIs）和其他业务分析。 10. 描述数据仓库中事实表的类型。 事实表有三种类型：事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表。事务事实表记录了业务操作的每个事件；周期快照事实表定期记录业务的当前状态；累积快照事实表记录了业务过程在特定时间内的进展。 在数据仓库面试中，了解和掌握以上这些知识点对于成功获得相关职位至关重要。面试者应当对数据仓库的设计、功能、以及它在企业决策支持中的作用有一个全面的认识，并能够通过具体的问题来展示这些知识。