数据仓库面试题
数据库面试题目及答案
数据库面试题目及答案数据库面试是程序员求职过程中必不可少的一部分。
在面试中，面试官通常会提出各种与数据库相关的问题，以考察面试者对数据库的理解和应用能力。
本文将介绍一些常见的数据库面试题目，并提供相应的答案，希望能帮助读者在面试中取得好成绩。
1. 什么是数据库？答案：数据库是存储和组织数据的集合。
它是一个可以持久存储的数据集合，可以通过各种操作进行管理和访问。
2. 什么是关系型数据库？答案：关系型数据库是基于关系模型的数据库管理系统。
它使用表（关系）来组织数据，并通过主键和外键等约束保持表之间的关联性。
3. 什么是主键？答案：主键是一个唯一标识符，用于唯一地标识关系中的每一行。
它可以是一个或多个列，并且不允许有重复的值。
4. 什么是外键？答案：外键是关系模型中用来建立表之间关系的一种机制。
它用于在一个表中引用另一个表的主键。
5. 什么是索引？答案：索引是为了提高数据库查询性能而创建的数据结构。
它可以加快数据的查找速度，类似于书籍的目录。
6. 请解释一下数据库范式？答案：数据库范式是创建和规范化数据库表的一种方法。
它分为不同的级别（第一范式、第二范式、第三范式等），每个级别都有一些规则，用于减少数据冗余和提高数据的完整性。
7. 什么是事务？答案：事务是一系列数据库操作的集合，它们要么全部执行成功，要么全部回滚。
事务具有四个特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。
8. 请解释一下数据库的ACID原则？答案：ACID是指数据库事务的四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
原子性指事务要么全部执行成功，要么全部回滚；一致性指事务在执行之前和之后数据库的状态必须保持一致；隔离性指多个事务之间应该相互隔离，互不干扰；持久性指一旦事务提交，其结果将永久保存在数据库中。
9. 什么是数据库连接池？答案：数据库连接池是一种管理和复用数据库连接的机制。
数据类岗位面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识部分1. 请简要介绍数据的概念和特点。
2. 数据挖掘的常用算法有哪些？请举例说明。
3. 请解释数据清洗和预处理的目的和步骤。
4. 什么是数据可视化？请列举几种常见的数据可视化工具。
5. 什么是机器学习？请简要介绍其应用领域。
6. 什么是深度学习？请解释其与机器学习的区别。
7. 什么是数据仓库？请简要介绍其架构和作用。
8. 什么是大数据？请解释其与常规数据处理的区别。
9. 什么是云计算？请列举云计算的几种服务模式。
10. 什么是物联网？请解释其与大数据、云计算的关系。
二、编程能力部分1. 请用Python实现以下功能：（1）计算一组数的平均值、最大值、最小值。
（2）判断一个数是否为素数。
（3）实现冒泡排序算法。
2. 请用Java实现以下功能：（1）定义一个学生类，包含姓名、年龄、成绩等属性，并提供相应的方法。
（2）实现一个数组操作类，包含插入、删除、查找等操作。
3. 请用C++实现以下功能：（1）定义一个链表类，实现链表的创建、插入、删除、查找等操作。
（2）实现一个栈类，支持入栈、出栈、判断栈空等操作。
4. 请用JavaScript实现以下功能：（1）实现一个简单的计算器，支持加减乘除运算。
（2）实现一个瀑布流效果，实现图片的无限滚动。
三、数据分析与处理部分1. 请简要介绍以下数据分析方法：（1）相关性分析（2）回归分析（3）聚类分析（4）分类分析2. 请用Python实现以下数据分析任务：（1）读取一个CSV文件，提取其中的年龄、收入、职业等数据。
（2）根据年龄和收入对数据进行聚类分析，并绘制聚类结果。
（3）根据职业对数据进行分类分析，并绘制分类结果。
3. 请用R语言实现以下数据分析任务：（1）读取一个数据集，提取其中的销售额、客户满意度等数据。
（2）根据销售额和客户满意度对数据进行聚类分析，并绘制聚类结果。
（3）根据客户满意度对数据进行分类分析，并绘制分类结果。
四、项目经验与解决问题部分1. 请简述你在以往项目中承担的角色和职责。
数据仓库面试题
数据仓库面试题一、简介数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，被广泛应用于数据分析和决策支持领域。
在数据仓库领域的面试中，涉及到的题目通常围绕数据仓库的架构、设计、模型、ETL流程、性能优化等方面展开。
本文将针对数据仓库面试常见的题目进行一一解答。
二、题目解答1. 请介绍数据仓库的架构。
数据仓库的架构通常包括三层：数据源层、集成层和展示层。
数据源层是指数据仓库的原始数据来源，可以是各种业务系统中的数据库、文件、API等。
集成层负责对数据进行抽取、转换和加载（ETL）的过程，将原始数据转化为适合分析和查询的形式。
展示层是数据仓库最终呈现给用户的部分，一般使用OLAP数据模型，支持多维分析和报表功能。
2. 请介绍数据仓库的设计原则。
数据仓库的设计原则主要包括可理解性、稳定性、高性能和易扩展性。
可理解性要求数据仓库的模型和数据应该能够被用户清晰地理解和操作，遵循一致的命名规范和约定。
稳定性要求数据仓库的结构和数据应该是可靠的，能够保证数据的完整性和准确性。
高性能要求数据仓库在查询和分析时能够快速响应，通常通过索引、分区等技术来实现。
易扩展性要求数据仓库能够方便地扩展和增加新的数据源，以适应业务发展和数据增长的需求。
3. 什么是星型模型和雪花模型？星型模型和雪花模型是常见的数据仓库设计模型。
星型模型以一个中心的事实表（Fact Table）为核心，与多个维度表（Dimension Table）关联。
事实表中包含了事实（例如销售量、金额等）以及用于关联维度表的外键。
维度表包含了与事实表相关的维度（例如时间、产品、地区等），每个维度表都有一个与之关联的主键。
星型模型简单、直观，易于理解和查询。
雪花模型在星型模型的基础上进行了拓展，将维度表进一步规范化，使得维度间可以建立更多层级的关联。
即维度表可以再次分解成更小的维度表。
这样做可以提高数据的一致性和准确性，但同时也增加了模型的复杂性。
4. 请解释OLAP和OLTP的区别。
数据库面试题及答案
数据库面试题及答案在数据库领域的面试中，常常会遇到各种各样的问题。
这些问题涵盖了数据库的基本概念、SQL语言、数据库设计、性能优化等方面。
本文将为您详细介绍一些常见的数据库面试题及其答案，以帮助您在面试中更好地表现自己。
1. 什么是数据库的事务（transaction），并描述ACID特性。
答：事务是数据库中一系列操作的逻辑单位，要么全部执行成功，要么全部失败回滚。
ACID特性包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
2. 请解释一下SQL语言中的DDL、DML和DQL的概念。
答：DDL（Data Definition Language）用于定义数据库的结构或模式，如CREATE、ALTER和DROP等操作。
DML（Data Manipulation Language）用于操作数据库中的数据，如INSERT、UPDATE和DELETE等操作。
DQL（Data Query Language）用于查询数据库中的数据，如SELECT等操作。
3. 什么是数据库索引，以及为什么要使用索引？答：数据库索引是一种特殊的数据结构，用于加速对数据库表中数据的查询。
使用索引可以减少查询数据的IO消耗，提高查询效率。
索引的创建需要占用额外的存储空间，并在数据变更时维护索引，因此需要权衡存储空间和查询性能之间的关系。
4. 请简要介绍关系数据库设计中的三大范式。
答：第一范式（1NF）要求字段具有原子性，即每个字段的值不可再分。
第二范式（2NF）要求表中的非主键字段完全依赖于主键，不能存在部分依赖。
第三范式（3NF）要求表中的非主键字段与主键字段不存在传递依赖。
5. 如何进行数据库性能优化？答：数据库性能优化可以从多个方面入手。
首先，合理设计数据库结构，包括表、索引和关联等。
其次，编写高效的SQL查询语句，避免全表扫描和重复查询。
再次，定期优化数据库的配置参数，如缓冲区大小、连接数等。
众测数仓面试题
众测数仓面试题1、能否简介一下当前这个项目2、什么是数据仓库呢？3、数据仓库和传统的业务数据库有什么区别？4、OLTP和OLAP分别是什么？有什么区别？5、项目是如何分层的6、数仓一般怎么做分层处理呢？7、数仓分层的作用是什么？8、项目中有做按照主题分析吗？若有，有哪些主题9、数据分析能决定企业未来发展，请辩证这个观点10、什么是事实表，什么是维度表，有什么区别和联系11、什么是指标，什么是维度，有什么区别和联系12、数据仓库的主要特性是？13、数据仓库主要解决了什么问题14、一个企业一般构建几个数据仓库最好，并说明15、什么是缓慢渐变维？适用于什么场景？16、什么是拉链表？适用于什么场景17、什么是维度的分层和分级？什么是上钻和下卷？18、请简述数据集市19、请简述维度退化，以及其作用20、请简述以下层级的主要作用22、请简述SCD2的实现方法（最少2种，多了不限）23、请用三个单词来总结数仓分层的主要工作内容24、什么是版本控制工具25、什么是git26、.git文件夹的作用27、什么是本地库什么是远程库28、在大数据框架中，压缩的作用是什么？29、请简述行存储和列存储各自的优缺点和适用场景30、什么是Hive的分区？什么是Hive的分桶？31、Hive中静态分区、动态分区、混合分区分别是什么32、什么是Map Join，有什么好处，主要原理是什么33、如何显式的告知Hive执行任务要走MapJoin34、什么是Bucket Map Join，有什么好处，主要原理是什么35、什么是SMB Join，有什么好处，主要原理是什么36、请简述Hive的执行原理。
数据仓库经典sql面试题
数据仓库经典sql面试题数据仓库经典 SQL 面试题通常涉及到数据查询、数据转换和数据分析等方面。
以下是一些经典的 SQL 面试题示例：1. 查询员工表中的所有员工信息。
sql.SELECT FROM employees;2. 查询销售额最高的产品名称和销售额。
sql.SELECT product_name, MAX(sales_amount) ASmax_sales_amount.FROM sales.GROUP BY product_name;3. 统计每个部门的平均工资和部门人数。
sql.SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary, COUNT() AS employee_count.FROM employees.GROUP BY department_id;4. 查询每个月的销售总额。
sql.SELECT YEAR(order_date) AS sales_year,MONTH(order_date) AS sales_month, SUM(sales_amount) AS total_sales.FROM sales.GROUP BY YEAR(order_date), MONTH(order_date);5. 查找在 2020 年加入公司的员工数量。
sql.SELECT COUNT() AS new_employee_count.FROM employees.WHERE YEAR(hire_date) = 2020;这些是一些经典的数据仓库 SQL 面试题示例，涵盖了基本的数据查询、聚合函数、分组和条件过滤等内容。
希望这些示例能够帮助您更好地准备数据仓库 SQL 面试。
仓库数据员面试题目及答案
仓库数据员面试题目及答案一、问题描述在仓库管理中，数据员扮演着非常重要的角色。
他们负责记录、整理和维护仓库的相关数据，为仓库管理人员提供准确、及时的信息支持。
为了招聘合适的仓库数据员，以下是一些常见的面试题目及答案。
二、面试题目及答案1. 数据员在仓库管理中扮演什么样的角色？答：数据员在仓库管理中负责记录、整理和维护仓库的相关数据。
他们需要准确地记录入库和出库的货物数量、规格、质量等信息，并及时更新仓库系统。
数据员的工作对于仓库管理人员的决策具有重要的支持作用。
2. 请描述你在以往工作中处理大量数据的经验。
答：我之前在一家大型仓库工作过，负责每天处理大量的入库和出库数据。
我熟练掌握Excel等办公软件，能够快速、准确地录入和整理数据。
同时，我也能够根据需要生成各种数据报表和分析图表，为仓库管理人员提供决策支持。
3. 数据员在处理数据时需要注意哪些方面？答：在处理数据时，数据员需要具备高度的准确性和细致性。
他们不能随意修改数据，必须遵循统一的记录规范和操作流程。
此外，数据员需要保证数据的安全性，避免数据泄露或损坏。
4. 仓库管理中的数据分类有哪些？答：仓库管理中的数据可以按照不同的角度进行分类，主要包括：- 入库数据：包括货物的名称、数量、规格、质量等信息。
- 出库数据：包括货物的出库时间、目的地、运输方式等信息。
- 库存数据：包括仓库中各类货物的当前库存量。
- 货物追踪数据：包括货物从进入仓库到出库的整个流程记录。
- 损耗数据：包括货物在仓库过程中的损耗情况统计等。
5. 如何处理数据中的错误或异常情况？答：当发现数据中存在错误或异常情况时，数据员应及时通知仓库管理人员，并协调相关人员进行核实和修正。
此外，数据员需要保留原始数据和修改记录，以便数据审查和追溯。
6. 你如何保证数据的安全和机密性？答：保证数据安全和机密性是数据员的重要职责。
我会严格遵守公司的数据保密规定，确保数据的存储和传输过程中没有泄露风险。
头条数据仓库面试题
头条数据仓库面试题一.选择题：1.在数据挖掘的分析方法中，直接数据挖掘包括( ) *A 分类(正确答案)B 关联C 估值(正确答案)D 预言(正确答案)2.关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: ( ) [单选题] *A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OLTP应用程序不同.B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.(正确答案)D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的3. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 ( ) [单选题] *A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;(正确答案)D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.4. 关于基本数据的元数据是指: ( ) [单选题] *A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息;B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.(正确答案)5. OLAP技术的核心是: ( ) [单选题] *A. 在线性;B. 对用户的快速响应;C. 互操作性.D. 多维分析;(正确答案)6. 关于OLAP的特性,下面正确的是: ( ) *(1)快速性(正确答案)(2)可分析性(正确答案)(3)多维性(正确答案)(4)信息性(正确答案)(5)共享性(正确答案)7. 关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: ( ) [单选题] *A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.(正确答案)D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.8.数据仓库的特点分别是 ()。
数据库面试题目及答案(3篇)
第1篇第一部分：基础知识题目 1：什么是数据库？请简述数据库的基本特点。
答案：数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
它具有以下基本特点：- 数据结构化：数据按照一定的数据模型组织，以便于数据的存储、检索和维护。
- 数据共享：数据库中的数据可以被多个用户或应用程序共享。
- 数据独立性：数据的逻辑结构和物理结构相互独立，修改逻辑结构不会影响物理结构，反之亦然。
- 数据完整性：数据库中的数据符合一定的约束条件，确保数据的正确性和一致性。
- 数据安全性：数据库提供了安全机制，防止未授权的访问和数据泄露。
题目 2：请解释SQL语言中的DML、DCL和DDL分别代表什么？答案：- DML（Data Manipulation Language）：数据操作语言，用于操作数据库中的数据，如INSERT、UPDATE、DELETE等。
- DCL（Data Control Language）：数据控制语言，用于管理数据库的访问权限，如GRANT、REVOKE等。
- DDL（Data Definition Language）：数据定义语言，用于定义数据库的结构，如CREATE、DROP、ALTER等。
题目 3：什么是事务？事务具有哪些特性？答案：事务是数据库操作的基本单位，它包含了一系列的操作，这些操作要么全部成功执行，要么全部失败回滚。
事务具有以下特性：- 原子性：事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。
- 一致性：事务执行后，数据库的状态应该满足一定的约束条件。
- 隔离性：事务的执行不会受到其他事务的干扰。
- 持久性：事务一旦提交，其结果将永久保存在数据库中。
第二部分：关系型数据库题目 4：什么是关系型数据库？请举例说明。
答案：关系型数据库（Relational Database）是一种基于关系模型的数据库，数据以表格形式存储。
常见的例子包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
数据库面试必会6题经典
数据库面试必会6题经典以下是一些常见的数据库面试题，有助于准备数据库面试:1. 请解释 SQL 查询语句中的 JOIN 操作。
JOIN 操作用于将两个或多个表中的数据进行匹配，以便在查询结果中显示所有匹配的行。
JOIN 操作分为内连接 (JOIN)、外连接(LEFT JOIN、RIGHT JOIN、INNER JOIN) 和全连接 (FULL OUTER JOIN)。
其中，内连接是最基本的连接方式，它只会返回两个表中匹配的行。
外连接则会返回两个表中的所有行，即使它们没有匹配的行。
全连接则会返回两个表中的所有行，即使没有匹配的行。
2. 请解释什么是表？表是一种数据结构，用于存储一组相关数据。
一张表通常由多个列组成，每个列描述了数据的某个方面。
例如，一张顾客订单表可能包含顾客 ID、订单 ID、商品 ID 和商品名称等列。
3. 请解释什么是索引？索引是一种数据结构，用于提高查询速度。
它通常是一组关键词，用于快速查找表中的数据。
例如，如果一张顾客订单表需要查找顾客ID 为 123456 的订单，如果没有索引，则需要遍历整个表，而如果使用了索引，则可以非常快地找到该订单。
4. 请解释什么是数据一致性？数据一致性是指系统中的数据保持一致状态。
这意味着，无论何时，系统中的数据都应该是一致的。
例如，如果一张顾客订单表记录了顾客 ID 为 123456 的订单，那么无论什么时候查询该表，都应该看到该订单。
5. 请解释什么是数据库锁定？数据库锁定是一种机制，用于防止多个事务同时访问同一张表。
当多个事务同时访问同一张表时，可能会导致数据不一致，因此数据库会强制其中一个事务等待其他事务释放锁，以便该事务可以访问该表。
6. 请解释什么是数据库备份和恢复？数据库备份是指将数据库中的数据复制到其他位置，以便在数据库损坏或数据丢失时进行恢复。
数据库恢复是指将损坏或丢失的数据库恢复到先前状态的过程。
备份和恢复是数据库管理中非常重要的一部分，可以帮助保证数据库数据的完整性和可靠性。
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数据仓库面试题问题1： in exists的区别not in和not exists的区别？是一个集合运算符.a in (a, c, d, s, d-｝这个运算中，前面是一个元素, 答案：n后面是一个集合，集合中的元素类型是和前面的元素一样的.而exists是一个存在判断，如果后面的查询中有结果，则exists为真，否则为假。
not in和not exi sts如果查询语句使用了not in那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts的子查询依然能用到表上的索引。
所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。
总之：尽量使用not exist ,避免使用not innot in会默认调用子查询not exist会调用关联子查询问题2：拉链表知道么？答案：拉链表就是随着时间变迁产生历史数据。
拉链表的含义：就是记录历史。
记录一个事务从开始一直到当前状态的所有变化信息。
问题3：数仓三层架构，具体每层作用？答案：1:数据访问层：主要是对非原始数据（数据库或者文本文件等存放数据的形式）的操作层，而不是指原始数据，也就是说，是对数据库的操作，而不是数据，具体为业务逻辑层或表示层提供数据服务。
2：业务逻辑层：主耍是针对具体的问题的操作，也可以理解成对数据层的操作，对数据业务逻辑处理，如果说数据层是积木，那逻辑层就是对这些积木的搭建。
3：界面层：主要表示WEB方式，也可以表示成WINFORM方式，WEB方式也可以表现成：aspx,如果逻辑层相当强大和完善，无论表现层如何定义和更改，逻辑层都能完善地提供服务。
问题4：为什么叫星型模型和雪花模型？答案：星型模型是：多维表的数据关系，它由一个事实表和一组维表组成，每个维作为主键雪花模型是：当一个或多个维没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上的时候，其图解就像雪花模型连接在一起、使用场景：雪花模型使得维度分析更加容易，比如“针对特定的广告主，有哪些客户或者公司是在线的？”星形模型用来做指标分析更适合，比如“给定的一个客户他们的收入是多少？”问题5：星型模型和雪花模型各自的优点？答案:概念一一根据事实表和维度表的关系，可将常见的模型分为星型模型和雪花模型。
在数据仓库的建设中，一般都会围绕着这两种模型来设计表关系或者结构。
那么什么是事实表和维度表呢？在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”。
维度是用于分析事实所需要的多样环境。
例如，在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。
事实则紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。
例如订单作为交易行为的核心载体，直观反映了交易的状况。
订单的流转会产生很多业务过程，而下单、支付和成功完结三个业务过程是整个订单的关键节点。
获取这三个业务过程的笔数、金额以及转化率是日常数据统计分析的重点，事务事实表设计可以很好地满足这个需求。
当所有维表都直接连接到事实表上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型。
星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一点的冗余。
如在地域维度表中，存在国家A省B的城市C以及国家A省B的城市D两条记录，那么国家A和省B的信息分别存储了两次，即存在冗余。
星型模型强调的是对维度进行预处理，将多个维度集合到一个事实表，形成一个宽表。
这也是我们在使用hive 时，经常会看到一些大宽表的原因，大宽表一般都是事实表，包含了维度关联的主键和一些度量信息，而维度表则是事实表里面维度的具体信息，使用时候一般通过join 来组合数据，相对来说对OLAP 的分析比较方便。
当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维度表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。
雪花模型是对星型模型的扩展，它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的〃层次〃区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。
如将地域维表分解为国家，省份，城市等维表。
它的优点是：通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能，去除了数据冗余，但是在分析数据的时候，操作比较复杂，需要join 的表比较多所以其性能并不一定比星型模型高。
息公司分公司代3t 处时阍澧蛀域懂寸何道荒门懂产品U精售款量省份,区别及优缺点星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下 效率比雪花模型要高。
星型模型不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单。
雪花模型由于去除了冗余，有些统计就需要通过表的连接才能产生，所以效率不一 定有星型模型高。
正规化也是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的ETL 、以及后期 的维护都要复杂一些。
因此在冗余可以接受的前提下，实际运用中星型模型使用更 多，也更有效率。
ecn«理道通谴 城同门品 七士新户2・«，<• -ft A an A 口声声属性星型模型数据总量多少可读性容易差表个数少多查询速度快慢冗余度高低对实时表的情况增加宽度字段比较少，冗余底扩展性差好什么时候使用雪花模型？Ralph Kimball,数据仓库大师，讲述了三个例子。
对于三个例子，使用雪花模型不仅仅是可接受的，而且可能是一个成功设计的关键。
1、一个用户维度表且数据量较大。
其中，8096的事实度量表是匿名访问者，仅包含少数详细信息。
20%的是可靠的注册用户，且这些注册用户有较为详细的信息，与多个维度表中的数据相连。
2、例如一个金融产品维度表，且这些金融产品有银行类的，保险类等等区别。
因此不同种类的产品有自己一系列的特殊属性，且这些属性并非是所有产品共享的。
3、多个企业共用的日历维度表。
但每个企业的财政周期不同，节假日不同等等。
在数据仓库的环境中用雪花模型，降低储存的空间，到了具体某个主题的数据集市再用星型模型。
雪花模型使得维度分析更加容易，比如“针对特定的广告主，有哪些客户或者公司是在线的？"，星形模型用来做指标分析更适合，比如“给定的一个客户他们的收入是多少？”总结通过上面的对比我们可以发现，在数据仓库建设中大多时候比较适合使用星型模型构建底层数据Hive表，通过大量的冗余来提升查询效率，星型模型对OLAP的分析引擎支持比较友好，这一点在Kylin中比较能体现。
而雪花模型在关系型数据库中如MySQL, Oracle中非常常见，尤其像电商的数据库表。
在数据仓库中雪花模型的应用场景比较少，但也不是没有，所以在具体设计的时候，可以考虑是不是能结合两者的优点参与设计，以此达到设计的最优化目的。
问题6：什么是缓慢变化维答案：缓慢变化维1.缓慢变化维在数据仓库中，有个概念叫缓慢变化维，经常简写为SCD,2.缓慢变化维的提出是因为现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随时间的流失发生缓慢的变化。
这种随着时间变化的我们称之为缓慢变化维。
问题7：如果现在有一千张表从一个库到另外一个库的ODS层，你会怎么做？答案：利用消息队列做数据订阅发布问题8：<2019-04-12,取周几答案：weekofyear问题9：说说数仓分层？答案:层：鹏始数据层.制尔• I'［接加激原始H 志、。
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么要分公1）把〃杂何麴蓟通化■ 来复杂的f 多个购t 成， 峥•的♦骤•比发债单、并1：x 2） M 少币复开发煌范数据分层,通过的中，」•教擀.能够诚少极大的市复计口.靖加 次计/结果的“用件.> 3）隔岗原始数据不论是数据的界常还是数据的敏感性,使我实数据9统计数据帔网开.问题11:说说你对数据仓库的理解？答案：数据仓库是面向主题进行组织的，数据是集成的、不可更新的、随时间变化的的。
数据仓库经历了这样三个阶段：简单报表阶段、数据集市阶段、数据仓库阶段。
问题12：数据库和数据仓库的区别？一.数据仓标分乂DWD(data warehouse detail) 明细敛据层ODS(Operation Data Store I 原始蚁据层 ADS(ApplKaton Data Store) 故粼应用层DWS(data -warehouse service)翌名初g 星数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。
数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里可以有很多字段。
数据仓库：是数据库概念的升级。
从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，但是从数据量来讲数据仓库比数据库更庞大些。
数据仓库的主要作用用于数据挖掘、数据分析，辅助领导来做决策的。
区别：实际上二者之间讲的是OLTP和OLAP操作型处理OLTP：它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。
分析型处理OLAP：一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
问题13：如何构建数据仓库？答案：数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计耍兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理问题14：什么是数据中台？答案：数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
数据中台是通过整合公司开发工具、打通全域数据、让数据持续为业务赋能，实现数据平台化、数据服务化和数据价值化。
数据中台更加侧重于“复用”和“业务”。
问题15：数据中台、数据仓库、大数据平台、数据湖的关键区别是什么？答案：1）基础能力上的区别数据平台：提供的是计算和存储能力数据仓库：利用数据平台提供的计算和存储能力，在一套方法论的指导下建设的一整套的数据表数据中台：包含了数据平台和数据仓库的所有内容，将其打包，并且以更加整合以及更加产品化的方式对外提供服务和价值数据湖：一个存储企业各种各样原始数据的大型仓库，包括结构化和非结构化数据, 其中湖里的数据可供存取、处理、分析和传输2）业务能力上的区别数据平台：为业务提供数据主要方式是提供数据集数据仓库：相对具体的功能概念是存储和管理一个或多个主题数据的集合，为业务提供服务的方式主要是分析报表数据中台：企业级的逻辑概念，体现企业数据产生价值的能力，为业务提供服务的主要方式是数据API数据湖：数据仓库的数据来源总的来说，数据中台距离业务更近，数据复用能力更强，能为业务提供速度更快的服务，数据中台在数据仓库和数据平台的基础上，将数据生产为一个个数据API服务，以更高效的方式提供给业务。