掌握数据仓库面试要点:事实表类型与分层详解
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更新于2024-08-05
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数据仓库是大数据时代的重要组成部分,它为海量数据的存储和分析提供了新的解决方案。面试数据仓库相关职位时,了解以下几个核心知识点至关重要:
1. 事实表的类型:
- 事务事实表:记录的是具体业务交易的细节,数据粒度细,每个事务对应一条记录,如学生注册事件。
- 周期快照事实表:以固定时间间隔(如每日、每周)收集数据,如统计数据汇总,每个时间段记录一次。
- 累积快照事实表:针对产品或事务全生命周期的数据,包含多个日期字段,如产品销售记录。
- 非事实事实表:不同于前三种,主要用于跟踪事件或说明活动范围,如促销范围事实表,其关注维度而非度量事实。
2. 数据仓库架构层次:
- 源数据层(ODS):存储原始数据,一般不进行深度处理,保持元数据的原始状态,用于数据集成。
- 数据仓库层(DW):
- 数据明细层(DWD):与ODS保持相似数据粒度,提供数据质量保证,通过维度退化减少表间的关联,并对数据进行初步聚合。
- 数据中间层(DWM):在此层对数据进行轻度聚合,生成中间表,提高核心维度指标的复用性和效率。
- 数据服务层(DWS):也称为数据集市或宽表,按业务主题细分,如用户行为、订单等,便于快速查询和分析。
在面试过程中,掌握数据仓库的设计原则(如星型或雪花模型)、ETL(提取、转换、加载)过程、数据仓库的性能优化策略以及如何选择合适的数据模型(如维度模型、事实模型)是必不可少的。此外,理解数据仓库的安全性、备份恢复机制以及如何处理数据一致性、时效性和完整性问题也是面试官可能关注的部分。熟悉SQL在数据仓库中的应用,以及如何使用数据分析工具(如SQL Server Analysis Services、Hadoop等)进行数据挖掘和报告生成也是加分项。最后,了解数据仓库的生命周期管理,包括数据生命周期策略和数据仓库的维护和升级方法,对于长期的职业发展同样重要。
2022-11-17 上传
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昊昊该干饭了
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