數(shù)據(jù)庫中的在線分析處理技術(shù)試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.在OLAP（在線分析處理）技術(shù)中，下列哪個概念表示數(shù)據(jù)的多維性？

A.數(shù)據(jù)倉庫

B.星型模式

C.聚簇索引

D.關(guān)聯(lián)規(guī)則

2.下列哪項不是OLAP技術(shù)中的基本操作？

A.切片

B.滾動

C.匯聚

D.聯(lián)接

3.在OLAP中，下列哪種技術(shù)用于提高查詢效率？

A.物化視圖

B.查詢優(yōu)化

C.索引

D.事務(wù)日志

4.下列哪個概念用于描述數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的粒度？

A.粒度層次

B.粒度級別

C.粒度范圍

D.粒度深度

5.下列哪種技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)冗余？

A.數(shù)據(jù)去重

B.數(shù)據(jù)壓縮

C.數(shù)據(jù)清洗

D.數(shù)據(jù)同步

6.在OLAP中，下列哪種技術(shù)用于將低粒度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高粒度數(shù)據(jù)？

A.匯聚

B.切片

C.滾動

D.聯(lián)接

7.下列哪種技術(shù)用于在數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建數(shù)據(jù)的匯總視圖？

A.物化視圖

B.查詢優(yōu)化

C.索引

D.數(shù)據(jù)清洗

8.下列哪個概念用于描述數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的實(shí)時性？

A.數(shù)據(jù)更新頻率

B.數(shù)據(jù)延遲

C.數(shù)據(jù)完整性

D.數(shù)據(jù)一致性

9.在OLAP中，下列哪種技術(shù)用于處理復(fù)雜的多維查詢？

A.SQL查詢

B.MDX查詢

C.數(shù)據(jù)庫連接

D.ETL工具

10.下列哪種技術(shù)用于在數(shù)據(jù)倉庫中存儲歷史數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)歸檔

B.數(shù)據(jù)去重

C.數(shù)據(jù)壓縮

D.數(shù)據(jù)清洗

答案：

1.A

2.D

3.A

4.B

5.A

6.A

7.A

8.A

9.B

10.A

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.下列哪些是OLAP系統(tǒng)的特點(diǎn)？

A.數(shù)據(jù)量巨大

B.數(shù)據(jù)實(shí)時性要求高

C.支持多維數(shù)據(jù)分析

D.支持復(fù)雜查詢操作

E.強(qiáng)調(diào)事務(wù)處理性能

2.下列哪些是數(shù)據(jù)倉庫的常見模型？

A.星型模式

B.星云模式

C.事實(shí)表

D.維度表

E.關(guān)聯(lián)表

3.在OLAP中，下列哪些是數(shù)據(jù)粒度的類型？

A.高粒度

B.低粒度

C.中粒度

D.細(xì)粒度

E.粗粒度

4.下列哪些是數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中的關(guān)鍵步驟？

A.數(shù)據(jù)抽取

B.數(shù)據(jù)清洗

C.數(shù)據(jù)加載

D.數(shù)據(jù)存儲

E.數(shù)據(jù)訪問

5.下列哪些是數(shù)據(jù)倉庫中常用的聚合函數(shù)？

A.SUM

B.AVG

C.MAX

D.MIN

E.COUNT

6.下列哪些是OLAP工具的關(guān)鍵特性？

A.用戶友好的界面

B.高效的數(shù)據(jù)查詢能力

C.多維數(shù)據(jù)分析支持

D.實(shí)時數(shù)據(jù)更新

E.強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘功能

7.下列哪些是數(shù)據(jù)倉庫中常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題？

A.數(shù)據(jù)冗余

B.數(shù)據(jù)不一致

C.數(shù)據(jù)缺失

D.數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確

E.數(shù)據(jù)過時

8.下列哪些是數(shù)據(jù)倉庫的ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）過程中的關(guān)鍵任務(wù)？

A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

B.數(shù)據(jù)清洗

C.數(shù)據(jù)同步

D.數(shù)據(jù)驗證

E.數(shù)據(jù)存儲

9.下列哪些是數(shù)據(jù)倉庫中用于提高查詢性能的技術(shù)？

A.查詢優(yōu)化

B.索引

C.物化視圖

D.數(shù)據(jù)壓縮

E.數(shù)據(jù)去重

10.下列哪些是OLAP中多維數(shù)據(jù)分析的常用維度？

A.時間

B.地理

C.產(chǎn)品

D.客戶

E.組織

答案：

1.A,C,D,E

2.A,C,D

3.A,B,D,E

4.A,B,C,D,E

5.A,B,C,D,E

6.A,B,C

7.A,B,C,D,E

8.A,B,C,D

9.A,B,C,D,E

10.A,B,C,D,E

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.OLAP主要用于處理事務(wù)型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。（×）

2.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是結(jié)構(gòu)化的，以便于分析。（√）

3.物化視圖可以存儲復(fù)雜的查詢結(jié)果，以加快查詢速度。（√）

4.星型模式比雪花模式更適合OLAP系統(tǒng)。（√）

5.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)更新頻率通常較高。（×）

6.數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計應(yīng)該以業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向。（√）

7.在OLAP中，切片操作是指在一個維度上縮小數(shù)據(jù)范圍。（√）

8.數(shù)據(jù)清洗主要是為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，而不是為了優(yōu)化查詢性能。（√）

9.ETL過程在數(shù)據(jù)倉庫中是不必要的，因為數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是靜態(tài)的。（×）

10.數(shù)據(jù)倉庫中的事實(shí)表通常是多維的，而維度表是單維的。（√）

答案：

1.×

2.√

3.√

4.√

5.×

6.√

7.√

8.√

9.×

10.√

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別。

2.解釋OLAP系統(tǒng)中的“切片”和“切塊”操作。

3.描述ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）過程在數(shù)據(jù)倉庫中的作用。

4.說明為什么物化視圖可以提高數(shù)據(jù)倉庫查詢的性能。

5.列舉至少三種數(shù)據(jù)倉庫中常見的聚合函數(shù)，并簡要說明其作用。

6.解釋什么是數(shù)據(jù)倉庫的粒度，并說明粒度層次對數(shù)據(jù)分析的影響。

試卷答案如下

一、單項選擇題答案及解析思路

1.A解析：數(shù)據(jù)倉庫是存儲大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，支持多維數(shù)據(jù)分析，符合OLAP技術(shù)的定義。

2.D解析：OLAP的基本操作包括切片、切塊、鉆取、旋轉(zhuǎn)等，不涉及事務(wù)處理。

3.A解析：物化視圖可以存儲預(yù)先計算的結(jié)果，減少查詢時的計算量，提高查詢效率。

4.B解析：數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)細(xì)分的程度，粒度級別描述了數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度。

5.A解析：數(shù)據(jù)去重可以減少數(shù)據(jù)倉庫中的冗余，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和存儲效率。

6.A解析：匯聚操作用于將低粒度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高粒度數(shù)據(jù)，如將每日銷售數(shù)據(jù)匯總為每月銷售數(shù)據(jù)。

7.A解析：物化視圖可以存儲數(shù)據(jù)的匯總結(jié)果，無需每次查詢時都進(jìn)行計算。

8.A解析：數(shù)據(jù)更新頻率描述了數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的實(shí)時性，實(shí)時性要求高的數(shù)據(jù)倉庫更新頻率較高。

9.B解析：MDX（多維表達(dá)式）是用于OLAP查詢的語言，可以處理復(fù)雜的多維查詢。

10.A解析：數(shù)據(jù)歸檔是數(shù)據(jù)倉庫中存儲歷史數(shù)據(jù)的一種方法，以便于進(jìn)行長期的數(shù)據(jù)分析。

二、多項選擇題答案及解析思路

1.A,C,D,E解析：OLAP系統(tǒng)處理大量數(shù)據(jù)，支持多維分析，具有復(fù)雜查詢操作的特點(diǎn)。

2.A,C,D解析：星型模式和事實(shí)表、維度表是數(shù)據(jù)倉庫的常見模型。

3.A,B,C,D,E解析：數(shù)據(jù)粒度包括高、低、中、細(xì)、粗等多個層次。

4.A,B,C,D,E解析：數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計包括數(shù)據(jù)抽取、清洗、加載、存儲和訪問等步驟。

5.A,B,C,D,E解析：聚合函數(shù)如SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總計算。

6.A,B,C解析：OLAP工具應(yīng)具備用戶友好的界面、高效查詢能力和多維數(shù)據(jù)分析支持。

7.A,B,C,D,E解析：數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括冗余、不一致、缺失、不準(zhǔn)確和過時等。

8.A,B,C,D解析：ETL過程包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗、同步、驗證和存儲等任務(wù)。

9.A,B,C,D,E解析：查詢優(yōu)化、索引、物化視圖、數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)去重均可提高查詢性能。

10.A,B,C,D,E解析：時間、地理、產(chǎn)品、客戶和組織是常用的多維數(shù)據(jù)分析維度。

三、判斷題答案及解析思路

1.×解析：OLAP主要用于分析處理數(shù)據(jù)，而事務(wù)型數(shù)據(jù)庫主要用于處理事務(wù)。

2.√解析：數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)通常是結(jié)構(gòu)化的，便于進(jìn)行多維分析和查詢。

3.√解析：物化視圖存儲了預(yù)先計算的結(jié)果，減少了查詢時的計算量，提高了性能。

4.√解析：星型模式結(jié)構(gòu)簡單，查詢效率高，適合OLAP系統(tǒng)。

5.×解析：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)更新頻率通常較低，更適合歷史數(shù)據(jù)分析。

6.√解析：數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計應(yīng)以業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向，確保數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)目標(biāo)一致。

7.√解析：切片操作是在一個維度上縮小數(shù)據(jù)范圍，切塊操作是在多個維度上縮小數(shù)據(jù)范圍。

8.√解析：數(shù)據(jù)清洗是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟，有助于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。

9.×解析：ETL過程在數(shù)據(jù)倉庫中是必要的，用于將源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的形式。

10.√解析：事實(shí)表和維度表是多維數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，維度表通常是單維的。

四、簡答題答案及解析思路

1.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)倉庫存儲的是歷史數(shù)據(jù)，用于支持分析，而數(shù)據(jù)庫存儲的是實(shí)時數(shù)據(jù)，用于支持事務(wù)處理。

2.切片操作是在一個維度上縮小數(shù)據(jù)范圍，如按時間切片；切塊操作是在多個維度上縮小數(shù)據(jù)范圍，如按時間、地區(qū)和產(chǎn)品切片。

3.ETL過程在數(shù)據(jù)倉庫中的作用包括從源系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)、進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和清洗、加載到數(shù)據(jù)倉庫中