数据仓库 - 面试问题

答：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失性的数据集合，支持管理决策过程。

答：面向主题是指数据仓库存储围绕特定主题的信息，例如产品、客户、销售等。

答：一些应用包括金融服务、银行服务、消费品、零售行业、受控制造。

答：OLAP 是在线分析处理的缩写，OLTP 是在线事务处理的缩写。

答：数据仓库包含可用于分析业务的历史信息，而操作数据库包含运行业务所需的当前信息。

答：数据仓库可以实现星型模式、Snowflake模式和事实星座模式。

答：数据仓库是构建和使用数据仓库的过程。

答：数据仓库包括数据清理、数据集成和数据整合。

答：数据仓库工具和实用程序执行的功能是数据提取、数据清理、数据转换、数据加载和刷新。

答：数据提取是指从多个异构源收集数据。

答：元数据简单地定义为关于数据的数据。换句话说，我们可以说元数据是引导我们获得详细数据的汇总数据。

答：元数据呼吸包含数据仓库的定义、业务元数据、操作元数据、从操作环境到数据仓库的映射数据以及汇总算法。

A：数据立方体帮助我们以多个维度来表示数据。数据立方体由维度和事实定义。

答：维度是企业保存记录的实体。

答：数据集市包含组织范围数据的子集。该数据子集对于组织的特定组很有价值。换句话说，我们可以说数据集市包含特定于特定组的数据。

答：操作数据仓库的视图称为虚拟仓库。

答：这些阶段包括 IT 战略、教育、业务案例分析、技术蓝图、构建版本、历史加载、即席查询、需求演变、自动化和扩展范围。

答：负载管理器执行提取和加载进程所需的操作。负载管理器的大小和复杂性因数据仓库的具体解决方案而异。

答：负载管理器从源系统中提取数据。将提取的数据快速加载到临时数据存储中。对类似于数据仓库中结构的结构进行简单转换。

A : 仓库经理负责仓库管理流程。仓库管理器由第三方系统软件、C程序和shell脚本组成。仓库管理器的规模和复杂性因具体解决方案而异。

A：仓库管理员执行一致性和引用完整性检查，针对基础数据创建索引、业务视图、分区视图，将源数据转换并合并到临时存储到发布的数据仓库中，备份数据仓库中的数据，并对已达到捕获寿命终点的数据进行归档。

答：摘要信息是数据仓库中保存预定义聚合的区域。

答：查询管理器负责将查询定向到合适的表。

答：OLAP 服务器有四种类型，即关系型 OLAP、多维 OLAP、混合 OLAP 和专用 SQL 服务器。

答：多维 OLAP 比关系 OLAP 更快。

答：OLAP 执行诸如上卷、下钻、切片、切块和透视等功能。

A：只选择一维进行切片操作。

答：对于骰子操作，为给定的立方体选择两个或多个维度。

答：星型模式中只有一张事实表。

答：标准化将数据拆分到附加表中。

答：Snowflake模式使用规范化的概念。

答：规范化有助于减少数据冗余。

答：数据挖掘查询语言（DMQL）用于模式定义。

答：DMQL 基于结构化查询语言 (SQL)。

A : 分区的原因有很多，例如方便管理、协助备份恢复、提高性能等。

A：数据马丁化涉及到软硬件成本、网络接入成本、时间成本。