数据仓库面试攻略：OLAP技术与慢速/快速变化维处理详解

数据仓库是现代企业中不可或缺的一部分，它为企业管理和决策提供了强大的支持平台。面试中关于数据仓库的话题通常会涉及到其核心概念、应用场景以及关键技术。以下是从面试资料中提炼出的重要知识点： 1. **定义与特点**： 数据仓库是一种面向主题、集成、时间相关且非易失的数据集，主要用于支持管理层的战略导向决策，而非一线工人的日常操作。它将当前数据和历史数据整合在一起，提供可预测查询能力，同时适应不同场景下的不可预测查询需求。数据仓库强调了面向主题的数据组织，即数据按照业务领域的角度进行结构化，以便于分析。 2. **OLAP分析操作**： OLAP（Online Analytical Processing）是数据仓库与前端分析工具之间的桥梁，通过标准化和简化前端应用，减少数据传输量，提高分析性能。关键的多维分析操作包括： - **钻取**：改变维度层次，分为向上钻取（rollup，聚合数据）和向下钻取（drilldown，细化数据）。 - **切片和切块**：针对特定维度值，关注度量值在其他维度上的分布，切片涉及两个维度，切块涉及三个或更多维度。 - **旋转**：调整维度顺序，重新安排维在数据中的排列，例如将行和列互换。 3. **OLAP实现方法**： - **ROLAP (Relational Online Analytical Processing)**：直接使用关系型数据库，适用于数据仓库模型为星型结构的情况。 - **MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing)**：基于多维数组存储，更新数据库时需要刷新多维数组（cube），适用于大规模数据分析。 - **HOLAP (Hybrid Online Analytical Processing)**：混合使用关系型和多维结构，底层使用关系数据库，高层采用多维数组，提供灵活性和性能优化。 4. **缓慢变化维度处理**： 在实际应用中，维度可能随着时间变化而发生变化，例如产品部门属性。处理策略包括： - **基本TYPE1：覆盖**：简单但可能牺牲历史信息，适用于变化不频繁的情况。 - **基本TYPE2：保留历史**：维度表包含旧记录，通过自然键和附加字段（如部门名称或时间戳）确保唯一性。 - **基本TYPE3：添加字段**：如previous_department，记录先前状态。 - **混合型**：结合TYPE2和TYPE3的优势，适应快速变化的维度，将快速变化部分独立出来，放入新的维度表。 理解这些概念和技能对于应聘数据仓库相关职位至关重要，面试者应能够清晰地解释如何设计、构建和维护数据仓库，以及如何使用OLAP技术进行高效的数据分析。