掌握数据仓库面试要点：事实表类型与分层详解

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。