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数据仓库分层(层级划分),每层做什么?分层的好处是什么?数据分层是根据什么?数仓分层的原则与思路是什么?
数仓建模常用模型有哪些?区别、优缺点是什么?星型模型和雪花模型的区别?应用场景?优劣对比如何?
维度建模的步骤有哪些,如何确定这些维度?维度建模和范式建模区别是什么?
OLAP、OLTP 如何解释(区别)?三范式是什么,请举例说明。
数据仓库的数据质量是怎么保证的,有哪些方法?怎么衡量数仓的数据质量,有哪些指标?
是否了解维度建模?请简述维度建模的基本概念。维度建模主要解决什么问题?
你觉得怎样判断一个数据明细模型是否算做一个好的数据明细模型?
什么是数据仓库,和数据库有什么区别?
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。它主要是为企业提供数据分析和决策支持,将不同来源的数据进行整合、清洗、转换,以统一的格式存储,方便进行复杂的查询和分析。
数据库则是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,主要用于事务处理,比如企业的业务系统,如订单系统、库存系统等,负责数据的实时读写操作,保证数据的一致性和完整性。
两者的区别体现在多个方面。在应用