24道数据仓库高频题整理(附答案背诵版)

标签：24 数据仓库业务简述背诵星型维度数据

简述数据仓库架构？

数据仓库架构是数据仓库系统的基础结构，它定义了数据从来源到最终用户如何流动和转换的过程。数据仓库架构通常包括以下几个主要部分：
1. 数据源: 数据源可以是各种类型的系统，如关系数据库、文件系统或在线事务处理系统。这些源头包含了企业运营中产生的原始数据。
2. 数据抽取、转换和加载（ETL）: 这是数据仓库的核心部分。数据从原始数据源抽取出来，经过清洗（去除不一致性和错误）、转换（转换为适合分析的格式）并加载到数据仓库中。
3. 数据仓库数据库: 这是存储经过处理的数据的地方。它通常是一个关系数据库，设计优化以便于快速查询和分析。
4. 数据访问工具: 这些工具包括查询工具、报表工具、分析工具和数据挖掘工具，帮助最终用户访问、理解和利用数据仓库中的数据。
5. 元数据管理: 元数据是关于数据的数据，比如数据来源、数据格式、数据更新的频率等。良好的元数据管理有助于用户更好地理解和使用数据仓库中的数据。
6. 数据仓库管理员（DWA）: 负责数据仓库的日常维护和管理。
举个例子：一个零售企业可能有多个销售渠道，如实体店、在线商店和手机应用等。这些渠道都会产生大量数据。通过数据仓库，企业可以将这些不同渠道的数据集中起来，经过ETL处理后存储在一个统一的地方。然后，企业的市场分析师可以使用数据访问工具，如SQL查询或者商业智能（BI）工具，来分析数据，从而获得关于销售趋势、客户行为等的洞察，进而做出更明智的业务决策。
简述数仓架构设计的方法和原则？

面试官您好，关于数据仓库的架构设计，其方法和原则可以从以下几个方面来阐述：
1. 分层架构设计：数据仓库通常采用分层的架构设计，主要分为数据源层、数据抽取转换加载(ETL)层、数据存储层（包括数据仓库和数据集市）、以及数据展现层。这种分层架构有助于数据管理和维护。
  - 数据源层：主要是原始数据，可以来自不同的源，比如关系型数据库、日志文件等。
  - ETL层：负责从数据源层抽取数据，进行清洗、转换，然后加载到数据仓库中。
  - 数据存储层：包括数据仓库（用于集成和存储数据）和数据集市（面向特定主题的数据集合，便于用户访问）。
  - 数据展现层：为用户提供数据访问，包括报表、仪表盘等。
2. 标准化和一致性：设计数据仓库时，应确保数据的标准化和一致性。这意味着无论数据来自哪里，都应遵循相同的命名规范、格式和度量标准。
3. 可扩展性和灵活性：数据仓库应具有良好的可扩展性和灵活性，以适应不断变化的业务需求和数据体量的增长。
4. 性能优化：在设计时应考虑查询性能，包括合理的索引策略、数据分区和并行处理技术。
5. 安全性和隐私保护：确保数据安全和遵守相关的数据保护法规，如实施访问控制和敏感数据加密。
应用场景举例：在零售行业中，数据仓库可以用来集成来自不同渠道（如线上商店、线下商店、社交媒体）的销售数据。通过数据仓库，企业可以进行历史销售数据分析，预测未来的销售趋势，优化库存管理，以及实现个性化的营销策略。例如，通过分析顾客购买行为和偏好，企业可以设计更有效的营销活动，提高销售额和顾客满意度。
简述数据仓库分层（层级划分），每层做什么？分层的好处？

数据仓库的分层架构是为了更有效地管理和使用数据。常见的数据仓库分为以下几个层级：
1. 数据源层（Source Layer）: 这一层包括所有原始数据源，如各种业务系统、日志文件、外部数据等。在这一层，数据保持原始形态，不进行任何处理。
2. 数据抽取层（Staging Area）: 在这一层，数据从数据源层抽取出来。这里的数据是临时的，用于进行数据清洗、转换等操作。这个层级是ETL过程的一部分。
3. 数据处理层（Data Warehouse Layer）: 经过清洗和转换后的数据被加载到这一层。这里通常使用星型模式（Star Schema）或雪花模式（Snowflake Schema）来组织数据，便于进行查询和分析。
4. 数据汇总层（Data Mart Layer）: 这一层是针对特定业务需求的数据集合。数据集市可以是数据仓库的一个子集，通常按照部门或业务功能进行划分，如财务数据集市、销售数据集市等。
5. 数据访问层（Access Layer）: 这一层提供给最终用户使用的工具和应用程序，如BI工具、报表工具等。
6. 元数据层（Metadata Layer）: 在这一层管理数据仓库的元数据，包括数据的来源、格式、转换规则、访问权限等信息。
分层的好处包括：
- 提高性能: 通过分离不同的处理步骤，可以优化每一层的性能，比如使用特定的存储结构和索引策略。
- 增强数据质量: 通过清洗和转换步骤，可以提高数据的准确性和一致性。
- 灵活性和可维护性: 分层架构使得对数据仓库的维护和更新更加灵活和容易。
- 安全性: 可以在不同层级设置不同的访问权限，增强数据安全性。
- 用户友好: 通过数据集市和数据访问层，可以提供更符合用户需求的数据视图和工具，提高用户体验。
举个例子，如果一个公司的营销部门需要进行市场分析，他们可能主要使用数据汇总层中的销售数据集市，这样可以更快地获取到针对性的、已经过优化的数据，而不需要处理整个数据仓库的全部数据。
简述数据分层是根据什么？

数据分层是根据数据的处理流程和业务需求来划分的，主要包括以下几个层次：
1. 原始数据层（或数据源层）：这是数据分层的最初阶段，包含从各种数据源（如业务系统、日志文件、外部数据源等）收集的原始数据。在这一层，数据通常是未经处理的，保持其原始格式和结构。
2. 数据处理层（或ETL层）：在这一层，原始数据经过提取、转换和加载（ETL）的过程。这包括数据清洗（如去除重复、修正错误）、数据转换（如格式统一、计算衍生字段）和数据集成（如合并来自不同源的数据）。
3. 数据仓库层：处理后的数据存储在数据仓库中。数据仓库是为分析和报告而优化的，通常包括历史数据，支持时间维度的分析。这里的数据更加结构化，便于快速查询和分析。
4. 数据集市层：数据集市是面向特定业务需求或主题的数据集合，例如销售数据集市、财务数据集市等。它是从数据仓库中抽取并进一步加工的，更加贴近特定用户群体的需求。
5. 数据应用层（或展现层）：这是数据分层的最终阶段，涉及数据的展示和应用。在这一层，数据通过报表、仪表盘、数据可视化工具等形式呈现，供业务用户进行决策支持和分析。
举例来说，在金融行业中，原始数据层可能包含各种交易记录和客户信息。通过ETL过程，这些数据被清洗和整合到数据仓库中。然后，针对风险管理和客户关系管理等不同需求，数据会被进一步加工到不同的数据集市中。最后，在数据应用层，这些数据被用于生成风险报告或客户画像，帮助企业做出更明智的业务决策。
简述数仓分层的原则与思路？

数据仓库（Data Warehouse）的分层是一个关键的设计原则，它有助于组织数据、提高数据处理效率以及简化数据管理。下面是数据仓库分层的原则与思路：
1. 源数据层（Source Layer）
- 定义：这一层包括各种原始数据来源，如业务系统、日志文件、外部数据源等。
- 目的：确保数据的原始性和完整性。
- 例子：一个零售公司可能从销售系统、库存管理系统以及市场调研数据中获取原始数据。
1. 数据抽取层（Staging Layer）
- 定义：在这一层，数据从源数据层被抽取出来，进行清洗、转换（ETL - Extract, Transform, Load）。
- 目的：标准化数据格式，清除错误和重复的数据。
- 例子：对于上述零售公司，可能需要将销售记录中的日期格式统一，或者清除重复的库存记录。
1. 数据集成层（Integration Layer）
- 定义：这一层的主要功能是将数据抽取层中处理好的数据进行集成，形成统一的数据模型。
- 目的：实现数据的一致性和集中管理。
- 例子：将销售数据和库存数据整合，形成一个全面的库存和销售报告。
1. 数据展示层（Presentation Layer）
- 定义：在这一层，数据被进一步加工，用于报表、分析和决策支持。
- 目的：提供易于理解和操作的数据视图。
- 例子：为管理层提供的销售趋势分析报告，便于他们做出战略决策。
1. 数据应用层（Application Layer）
- 定义：这一层是数据仓库的最终输出，提供给业务用户和应用程序。
- 目的：实现数据的商业智能应用，如数据挖掘、在线分析处理（OLAP）。
- 例子：基于数据仓库的数据，通过数据挖掘预测未来销售趋势，或者进行客户细分。
总结

数据仓库的分层设计使得数据管理更加高效，便于不同层次的数据处理和分析。它有助于确保数据质量，同时也支持灵活的数据分析和报告生成。通过这种分层方法，企业能够更好地理解和利用其数据资源，从而做出更加明智的商业决策。
数仓建模常用模型吗？区别、优缺点？

数据仓库建模主要有两种常用模型：星型模式（Star Schema）和雪花模式（Snowflake Schema）。这两种模式都是为了高效地组织数据，以支持复杂的查询和分析。

星型模式（Star Schema）

星型模式以事实表为中心，事实表围绕着维度表展开，形似一颗星星。
- 事实表: 存储量化的业务数据，如销售额、交易数量等。
- 维度表: 存储描述性数据，用于给事实表中的数据提供上下文，如日期、客户、产品等。
优点:
- 查询性能好: 由于结构简单，通常查询操作更快，尤其适合大量的数据读取。
- 易于理解: 直观的结构使得非技术用户也容易理解。
缺点:
- 冗余度较高: 维度表可能包含大量重复数据，导致存储空间的浪费。
- 不易于维护: 如果维度数据发生变化，可能需要大量的更新。
雪花模式（Snowflake Schema）

雪花模式是星型模式的变种，它通过进一步规范化维度表来减少数据冗余。维度表在雪花模式中被分解为更小的表。

优点:
- 减少数据冗余: 由于规范化，存储空间使用更高效。
- 维护更易: 更新操作由于数据冗余较小而更加简单。
缺点:
- 查询性能下降: 查询需要进行更多的表连接操作，可能会降低查询效率。
- 复杂性增加: 结构比星型模式更复杂，难以理解和管理。
对比与选择
- 性能: 星型模式通常在查询性能上优于雪花模式，因为它减少了表连接的次数。
- 空间效率: 雪花模式由于更规范化，通常更节省存储空间。
- 适用性: 星型模式适合大多数数据仓库需求，特别是对查询性能要求高的场景。雪花模式适合数据冗余特别敏感或有复杂的层次结构的情况。
在实际应用中，选择哪种模型往往取决于具体的业务需求、数据特性以及性能考量。有时候，也会出现混合使用或者变种的情况，以达到最优的设计。
简述星型模型和雪花模型的区别？应用场景？

星型模型和雪花模型是数据仓库设计中常用的两种数据模型，它们各有特点和适用场景：

星型模型（Star Schema）
1. 结构特点：
  - 中心的事实表：包含业务过程的量化数据，如销售额、交易次数等。
  - 外围的维度表：围绕事实表排列，包含描述性信息，如时间、客户、产品等。
  - 直接关联：维度表直接与事实表关联。
2. 优点：
  - 简单易懂：结构直观，易于理解和使用。
  - 查询性能好：由于结构的简单性，数据库查询通常更快。
3. 应用场景：
  - 适用于不太复杂的业务环境。
  - 当数据仓库的用户需要快速、简单的查询和报告时，如销售分析、库存追踪。
雪花模型（Snowflake Schema）
1. 结构特点：
  - 类似星型模型，但维度表被进一步规范化分解为更小的表。
  - 有多层次的维度结构，形似雪花。
2. 优点：
  - 节省存储空间：由于规范化，减少了数据冗余。
  - 提高数据的一致性和完整性。
3. 应用场景：
  - 适用于复杂的业务环境，特别是维度数据经常变化的情况。
  - 当需要详细的数据分析，例如复杂的数据挖掘或业务智能应用。
比较和选择
- 性能：星型模型通常在查询性能上优于雪花模型，因为它减少了表的连接。
- 复杂性：雪花模型更加复杂，但提供了更好的数据组织方式和规范化程度。
- 维护：星型模型维护起来相对简单，而雪花模型由于其复杂性，在维护上可能更具挑战。
在实际应用中，选择哪种模型取决于具体的业务需求、数据的复杂度以及用户的查询需求。例如，对于需要快速生成报告的销售分析系统，星型模型可能更合适；而对于需要进行复杂数据分析和处理频繁变更的维度数据的企业，雪花模型可能更适合。
简述数仓建模有哪些方式？

数据仓库建模是一种组织和设计数据结构的方式，以便有效地进行查询和分析。下面是一些主要的数据仓库建模方式：

1. 星型模式（Star Schema）
- 定义：星型模式是数据仓库建模中最简单和最常见的结构，它由一个大的中心事实表和多个维度表组成。
- 优点：查询性能好，结构简单直观。
- 缺点：可能存在数据冗余。
- 应用场景：适用于简单到中等复杂度的数据仓库。
2. 雪花模式（Snowflake Schema）
- 定义：雪花模式是星型模式的变种，维度表被进一步分解为更小的维度表。
- 优点：减少了数据冗余，提高了数据的一致性。
- 缺点：结构更复杂，查询性能可能下降。
- 应用场景：适用于复杂的数据仓库，特别是维度的层次结构非常详细的情况。
3. 星座模式（Galaxy Schema）
- 定义：星座模式或事实星座模式是多个星型或雪花模式的集合，它允许多个事实表共享维度表。
- 优点：提供了更复杂的数据分析和报告。
- 缺点：架构更复杂，维护困难。
- 应用场景：适用于大型企业级数据仓库，需要综合分析和报告多个业务过程的场景。
4. 第三范式模式（3NF Data Model）
- 定义：第三范式（3NF）是一种数据库设计方法，强调数据的规范化，以减少数据冗余和依赖。
- 优点：数据规范化高，更新操作简单，数据一致性和完整性好。
- 缺点：查询性能可能不如非规范化模型。
- 应用场景：适用于需要强数据一致性和准确性的场景，但通常需要配合其他技术和方法来提高查询效率。
总结

不同的数据仓库建模方式适用于不同的场景和需求。星型和雪花模式因其简单性和效率而广泛应用于许多数据仓库项目中。星座模式适合复杂的分析需求，而第三范式模式则更注重数据的规范化和一致性。在选择合适的建模方式时，需要考虑数据仓库的规模、复杂度，以及业务用户的查询需求和数据分析的目标。
简述数仓建模的流程？

数据仓库建模的流程是一个结构化的过程，用于创建有效的数据仓库架构。这个流程通常包括以下步骤：
1. 需求分析: 这是整个流程的起点。通过与业务用户和利益相关者的沟通，了解他们的需求和预期，包括需要哪些报告、分析的关键指标等。
2. 数据源识别: 确定数据仓库所需数据的来源。这可能包括不同的内部系统（如CRM、ERP系统）和外部数据源。
3. 数据模型设计: 根据需求分析的结果，设计数据仓库的数据模型。这通常包括选择星型模式或雪花模式，定义事实表和维度表。
4. ETL设计与开发: 设计和开发数据抽取、转换、加载（ETL）的过程。这一步骤包括映射数据源到数据仓库模型、处理数据质量问题、确保数据加载的效率和准确性。
5. 数据仓库构建: 在数据库中实现数据模型，创建事实表和维度表，以及其他必要的数据库对象，如索引、视图等。
6. 数据抽取和加载: 使用ETL过程将数据从源系统转移到数据仓库中。这通常是一个定期执行的过程。
7. 验证和测试: 对数据仓库进行测试，以确保数据的准确性和完整性。这可能包括对数据仓库的性能、安全性和用户接受测试。
8. 用户训练和文档编制: 教育用户如何使用数据仓库，并提供相应的文档支持。
9. 部署和维护: 将数据仓库投入生产环境，并进行持续的维护和优化。
举个例子，一家零售公司可能会建立一个数据仓库来分析销售数据。流程开始于了解销售团队对数据报告的需求，然后识别销售、库存和客户关系管理系统作为数据源。之后，设计一个以销售事实表为中心的星型模式，开发ETL过程来处理数据，并在数据库中构建相应的表。经过测试和验证后，培训销售团队使用这个数据仓库，并最终将其投入使用。
简述维度建模的步骤，如何确定这些维度的？

维度建模是数据仓库设计中的一个关键步骤，它主要关注于如何有效地组织和理解业务数据。维度建模的步骤大致可以分为以下几个阶段：
1. 业务需求分析：
  - 了解和定义业务需求：与业务利益相关者交流，明确数据仓库需要解决的业务问题和目标。
  - 确定关键业务过程：识别公司的核心业务活动，这些活动将成为事实表的基础。
2. 确定事实表：
  - 识别事实：选择能够量化业务过程的关键指标，如销售额、交易次数等。
  - 定义事实表：创建反映业务事件的表，包含所选的事实和与这些事实相关的维度键。
3. 确定维度：
  - 识别维度候选：围绕事实表，识别可能影响业务过程的各种维度，如时间、客户、产品等。
  - 分析和选择维度：分析每个维度对于业务过程的影响和相关性，选择最具代表性和业务相关性的维度。
4. 设计维度表：
  - 设计维度属性：为每个维度表确定具体的属性字段，这些属性应该能够描述维度的各个方面。
  - 考虑维度层次结构：对于某些维度，如时间或地理位置，考虑是否需要建立层次结构以支持不同级别的数据聚合。
5. 维度模型细化：
  - 进行数据建模：使用星型或雪花模型来组织事实表和维度表。
  - 验证模型与业务对齐：确保维度模型能够支持业务查询和分析需求。
6. 模型优化和实施：
  - 对模型进行调整优化：根据实际数据量和查询性能进行必要的优化。
  - 实施数据仓库构建：按照设计的模型，实现数据仓库的物理构建。
如何确定这些维度的

确定维度的关键在于理解业务需求和业务过程。以下是一些确定维度的方法：
- 业务过程分析：了解业务过程的每个步骤，识别影响这些过程的因素。
- 关键性能指标（KPI）分析：分析用于衡量业务成功的关键指标，这些指标通常与特定维度紧密相关。
- 用户和利益相关者访谈：与业务用户和决策者讨论，了解他们的报告和分析需求。
- 历史数据分析：查看现有的数据和报告，寻找常用的维度和分析模式。
通过这些方法，可以识别出对业务过程和决策有重要影响的维度，并据此构建维度模型。