DP-900微软Azure数据基础：规范化、ETL与分析

"DP-900中文.pdf，包含DP-900中文题库，主要涉及微软Azure数据基础，涵盖数据库规范化、ETL过程、批处理、认知分析、数据模型、Azure Synapse Analytics、聚集索引等概念。" 在DP-900微软Azure数据基础的考试中，考生需要理解各种关键概念以通过考试。以下是对这些概念的详细解释： 1. **规范化**：规范化是一种数据库设计方法，旨在减少数据冗余和提高数据完整性。它通过分解表来消除重复数据，确保数据的一致性和准确性。题目中指出规范化可以减少数据冗余和提高数据完整性，这是正确的。 2. **ETL（Extract, Transform, Load）**：ETL过程是数据集成的关键部分，包括从不同数据源提取数据，对数据进行转换以满足目标系统的格式要求，然后将处理后的数据加载到目标系统，如数据仓库。题目中提到ETL需要数据源和数据目标的匹配模式，以及在加载前完全处理的数据。 3. **批处理**：批处理是指处理大量数据的集合，通常不涉及实时处理。它可以在预定的时间间隔内运行，例如每天或每周。批处理可以将数据输出到文件存储区、关系数据库或NoSQL数据库，但关系数据库适合处理大量事务性写入的场景。 4. **认知分析**：认知分析涉及利用人工智能技术，如机器学习，来理解和解析数据，从而实现自动化的决策和洞察。转录音频文件是认知分析的一个例子，因为它涉及到对音频内容的理解和转化。 5. **数据模型**：在示例中提到了数据模型，特别是星型模式（star schema），这是一种数据仓库中的常见模型，由一个事实表和多个维度表组成，便于分析查询。 6. **Azure Synapse Analytics**：Azure Synapse是一个统一的服务，提供大规模并行处理（MPP）引擎，用于处理大数据分析工作负载。MPP允许跨多个计算节点分布式处理，提高了数据分析的速度和效率。 7. **聚集索引**：聚集索引决定了表中数据行的物理顺序，根据表的键值对数据行进行排序和存储。它是非聚集索引的一种，其中索引项的值直接指向数据行。 8. **ELT（Extract, Load, Transform）**：与ETL不同，ELT过程中数据在加载到目标系统（如数据仓库）后再进行转换。在这个案例中，数据从CRM系统提取后直接加载到数据仓库，随后在仓库内进行转换。 理解这些概念对于准备DP-900考试至关重要，因为它们构成了Azure数据服务的基础，并且是数据管理和分析的核心要素。掌握这些知识可以帮助专业人士有效地管理和操作数据，以支持企业的业务决策和分析需求。