数据仓库面试题及答案（数据仓库面试常见问题）

数据仓库面试常见问题 在数据仓库领域，面试考官往往会问到一些经典问题，这些问题既能考察面试者的专业能力，也能反映面试者的思维方式和解决问题的能力。本文将会列举一些数据仓库面试中常见的问题，并给出相应的答案和解析，供大家参考。 <大数据概念> Q1：什么是大数据？你们认为什么样的数据可以被称作大数据？ A1：大数据是指数据量非常庞大、种类非常多、处理速度非常快、数据价值非常高的一种数据形态。具体来讲，如果数据量大到超过关系型数据库能够处理的范围，就可以被称作大数据。目前，我们认为能够被称作大数据的数据是TB级别以上的数据。 解析：在回答这个问题之前，我们需要先了解一下大数据的概念。大数据有很多定义，不同的人、不同的领域、不同的背景给出的定义也不尽相同。从数据量的角度来讲，在通常的情况下，我们认为TB级别以上的数据可以被称作大数据。 <数据仓库架构> Q2：请描述一下数据仓库的架构，包括数据源、数据仓库、OLTP 和 OLAP 等组成部分。 A2：数据仓库架构包括以下组成部分： 1） 数据源：数据源分为结构化数据和非结构化数据，包括来自业务系统的数据、来自互联网的数据、来自传感器的数据等等。 2）ETL 技术：ETL （Extract-Transform-Load）是指从数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗、最终将数据载入到数据仓库中的技术。ETL 技术是数据仓库的关键技术之一，其质量和效率决定了整个数据仓库的性能和可用性。 3） 数据仓库：数据仓库是指一个集中的、面向主题的、集成的、稳定的数据库，用于解决业务分析和决策支持等问题。数据仓库通常包括数据仓库存储区、元数据、查询与分析工具等组成部分。 4）OLTP：是指在线事务处理（On-Line Transaction Processing）系统，是用于执行日常业务操作的软件应用程序。OLTP 系统通常支持高并发、高可用性、高可扩展性等特点。 5）OLAP：是指在线分析处理（On-Line Analytical Processing）系统，是用于执行复杂分析和查询任务的软件应用程序。OLAP 系统通常支持多维数据分析、复杂查询、数据挖掘等特点。 解析：数据仓库架构是数据仓库的重要组成部分，其主要采用ETL 技术来实现数据的提取、转换和载入，从而实现数据的清洗与集成。数据仓库一般具有集成性、面向主题性、稳定性和易用性等特点，其同时也支持OLAP 系统来实现更高效、更灵活的数据分析与挖掘。 Q3：请简要描述一下 OLAP 的多维数据分析的原理，并说明 OLAP 的优势。 A3：OLAP 是一种用于进行多维数据分析的技术，其原理是通过对数据进行维度切分，将数据划分为不同的数据块，然后通过查询工具进行不同维度的组合分析，实现多维数据的分析与挖掘。OLAP的优势在于： 1） 支持多维数据分析：OLAP不仅支持传统的二维数据分析，还能够支持高维度数据分析。多维数据模型可以更好地反映真实业务情况，更加符合用户的分析需求。 2） 分析效率高：OLAP查询速度快，支持快速检索和多种数据分析方式，可以有效降低用户的分析时间和分析难度，从而提高用户的分析效率。 3） 数据汇总与细节查询：OLAP 支持汇总数据的查询和基础数据的查询，可以帮助用户分析数据的整体情况和细节情况。 解析：多维数据分析是 OLAP 的重要特点，其可以根据不同的维度组合获取不同的数据块，从而更好地满足用户的业务需求。此外，OLAP 还有很多其他的优势和特点，如精度和准确性高、易于扩展和调整、支持复杂分析等。在实际的数据分析工作中，OLAP 技术已经得到了广泛的应用和推广。 总结： 本文介绍了数据仓库面试中常见的问题，包括大数据概念，数据仓库架构和 OLAP 多维数据分析等方面。这些问题不仅是数据仓库领域的重要知识点，也可以帮助面试者更好地理解数据仓库的基础理论和实践应用。