数据仓库面试题及答案(数据仓库面试题精选及答案解析)
第一部分：数据仓库基本概念
数据仓库是什么？
数据仓库是一个面向主题的、集成的、历史的、可变的、非易失的数据的集合，用于支持管理决策。
数据仓库与 OLTP（联机事务处理系统）有什么区别？
数据仓库与 OLTP 有以下区别：
1、面向不同的用途：OLTP 操作的是当前业务应用，保障业务的日常运作，查询操作涉及基础数据，对一张表写的操作至多一次（修改、删除、添加）。数据仓库是管理层面的决策分析工具，处理分析的数据决不能影响到当前操作，查询操作的数据涵盖多个主题（subject area）。
2、数据层级不同：OLTP 是面向操作业务的，主要包括基础记录，由于频繁进行 CRUD 操作，多数数据是瞬时性的且不具备历史意义；而数据仓库提供多源数据的联合和历史数据的管理存储，其主要面向决策层以及高层管理人员，包含大量历史数据对企业进行决策分析。
第二部分：数据仓库体系结构
什么是数据仓库体系结构？
数据仓库体系架构是指数据仓库的基本框架结构，通常包括数据源、ETL（Extract，Transform，Load）工具、数据仓库管理系统（DWS）和 OLAP（联机分析处理）工具。
请简述数据仓库体系结构的基本组成部分。
1、数据源：来自企业各级系统，包括主数据、交易数据、非结构化文档等；
2、ETL工具：提供将各个数据源组织和装载数据到数据仓库的工具和平台，ETL 在数据质量、集成和转换等方面做了很多的工作；
3、数据仓库管理系统：实现数据的存储、管理、处理及查询等工作，提供对多样的数据结构和复杂查询的支持，其内部包括元数据及可能的数据集市等数据管理手段；
4、OLAP工具：对数据仓库中数据进行多角度分析的工具，提供了多种不同的分析法并可以与数据仓库管理系统无缝连接。
第三部分：数据仓库设计
数据仓库的设计过程是什么？
数据仓库的设计过程通常包括以下几个基本步骤：
1、需求分析：明确业务需求和指标以及决策者的分析特点；
2、数据建模：包括星型、雪花型和多维建模等方法，依据了解的业务需求整理出数据库表结构及其关系；
3、数据提取、转化、加载（ETL）：根据设计好的业务需求，对数据进行转换、处理、清理、装载等工作，以形成相应的数据集；
4、数据管理：对数据进行管理，包括数据质量、元数据管理、数据安全等；
5、查询与分析：利用 OLAP 分析工具进行查询和分析，以支持管理决策。
第四部分：数据仓库中的数据建模
数据仓库建模有哪些常见的方式？
常见的数据仓库建模方法有 3NF（第三范式）、维度建模（星型模型）和多维建模（多维模型）。
请简述星型模型和雪花模型。
星型模型是一种维度建模模式，模式简单，容易理解和维护，是最常用的数据仓库建模方法之一。其中包括一个事实表、多个维度表和指向事实表的外键，形成明确的单一多元模式，以方便进行视图数据查看。
雪花模型是星型模型的一种扩展形式，除了有维度表外，还有彼此相关联的子维度表。这些子维度表由于彼此之间关系的复杂性，需要被进一步规范化，因此称为雪花模型。
第五部分：数据仓库中的查询与分析
数据仓库中的多维分析操作有哪些？
数据仓库中的多维分析操作包括切片（Slice）、切块（Dice）、旋转（Pivot）、钻取（Drill down/Drill through）和透视分析（OLAP）等。
请简述钻取（Drill Down/Drill Through）操作。
钻取是一种对数据进行深入探讨的技术，可以在多个维度之间深入到细节数据中，可以按照层次关系进行展开。在数据仓库中，操作钻取通常基于深度比较少的维度，而基于深层次维度的钻取通常称为钻穿（Drill Through）。
第六部分：数据仓库维护与优化
请描述保证数据质量的最佳实践。
为了确保数据质量，实践中通常进行以下步骤：
1、定义和衡量数据质量：定义数据质量度量和指标，比如数据完整性、准确性、一致性和及时性；
2、数据采集和集成：使用整合数据的 ETL 工具确保数据的完整性和正确性；
3、数据清理和转化：使用清理、转化和标准化等技术确保数据符合指定的质量标准；
4、数据审查和监控：审查数据并监控质量指标，以及确保数据质量持续及时地得到维护；
5、数据优化：优化数据仓库的存储结构、分区、索引等结构，以提高查询效率。
以上是关于数据仓库面试题及答案的部分精选，希望对您的面试和学习带来帮助。数据仓库是企业进行决策性分析的基础，也是一项高度技术化、高度复杂性的工程，需要完善的体系结构和维护手段来支持其长期的使用和维护。
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