數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)工程師筆試試題一、填空題（每題3分，共15分）在Kimball維度建模理論中，事實(shí)表按照粒度不同可分為事務(wù)事實(shí)表、周期快照事實(shí)表和__________。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL過(guò)程中，處理緩慢變化維（SCD）類型2時(shí)，需要新增的兩個(gè)關(guān)鍵字段是__________和__________?；贖ive的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，在使用分區(qū)表時(shí)，分區(qū)字段的數(shù)據(jù)類型不能為__________。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)管理中，描述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和定義的元數(shù)據(jù)被稱為__________元數(shù)據(jù)。依據(jù)《數(shù)據(jù)安全法》，數(shù)據(jù)處理者應(yīng)當(dāng)按照數(shù)據(jù)分類分級(jí)保護(hù)制度，采取相應(yīng)的技術(shù)措施和其他必要措施，保障數(shù)據(jù)安全。其中，數(shù)據(jù)分類分級(jí)的核心依據(jù)是數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的重要程度和對(duì)國(guó)家安全、公共利益以及__________的影響程度。二、選擇題（每題4分，共20分）以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的描述，正確的是（）A.數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP），數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要用于聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）B.數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)是歷史的、集成的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的C.數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)通常采用星型或雪花型模型，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用實(shí)體-關(guān)系模型D.數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)都不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ETL流程中，以下哪個(gè)步驟通常在數(shù)據(jù)抽取之后、數(shù)據(jù)加載之前執(zhí)行（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)監(jiān)控D.數(shù)據(jù)歸檔關(guān)于SQL優(yōu)化，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.盡量避免在WHERE子句中使用！=或<>操作符，因?yàn)檫@會(huì)導(dǎo)致全表掃描B.對(duì)經(jīng)常用于連接的字段建立索引可以提高JOIN操作的效率C.使用子查詢一定比JOIN操作效率低D.盡量減少SELECT*，只選擇需要的字段可以降低數(shù)據(jù)傳輸量以下哪種技術(shù)常用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理（）A.HadoopB.SparkStreamingC.HiveD.Pig在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維度建模中，緩慢變化維（SCD）類型3的實(shí)現(xiàn)方式是（）A.直接覆蓋舊值B.保留歷史值，新增一個(gè)字段存儲(chǔ)新值C.為每個(gè)版本創(chuàng)建一條新記錄D.通過(guò)時(shí)間戳區(qū)分不同版本三、判斷題（每題3分，共15分）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是面向主題的，而不是面向應(yīng)用的。（）在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ETL過(guò)程中，數(shù)據(jù)清洗只需要在數(shù)據(jù)抽取階段進(jìn)行一次。（）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能優(yōu)化主要集中在硬件升級(jí)上，軟件層面的優(yōu)化作用不大。（）維度表通常包含大量的行和少量的列，事實(shí)表則相反。（）依據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在處理個(gè)人信息時(shí)，只要獲得用戶一次授權(quán)，后續(xù)所有處理操作都無(wú)需再次告知用戶。（）四、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)的聯(lián)系與區(qū)別。詳細(xì)說(shuō)明數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL過(guò)程中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要內(nèi)容和作用。結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，闡述在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)建模以滿足復(fù)雜的業(yè)務(wù)分析需求。五、編程題（20分）假設(shè)有兩個(gè)表：訂單表（orders）包含字段order_id（訂單ID）、customer_id（客戶ID）、order_date（訂單日期）、total_amount（訂單總金額）；客戶表（customers）包含字段customer_id（客戶ID）、customer_name（客戶姓名）、customer_city（客戶城市）。請(qǐng)使用SQL語(yǔ)句查詢出每個(gè)城市在2023年的訂單總金額，并按訂單總金額降序排列，結(jié)果包含城市名稱和訂單總金額兩列。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)工程師筆試試題答案一、填空題答案累計(jì)快照事實(shí)表有效開始日期；有效結(jié)束日期數(shù)組類型（Array）技術(shù)個(gè)人權(quán)益二、選擇題答案A2.B3.C4.B5.B三、判斷題答案√2.×3.×4.×5.×四、簡(jiǎn)答題答案聯(lián)系：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)都用于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和分析，旨在為企業(yè)提供決策支持。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)可以為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和存儲(chǔ)能力，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一些理論和方法也可以應(yīng)用于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)建模和分析中。區(qū)別：數(shù)據(jù)規(guī)模：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常處理結(jié)構(gòu)化的、相對(duì)有限規(guī)模的數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)平臺(tái)則能夠處理海量的、多結(jié)構(gòu)化（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）的數(shù)據(jù)。處理方式：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要采用傳統(tǒng)的ETL和SQL查詢進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析；大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用分布式計(jì)算、流式計(jì)算等技術(shù)，如MapReduce、Spark等，以應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)或離線處理。應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)側(cè)重于支持企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)分析和決策支持，通常用于報(bào)表生成、OLAP分析等；大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用場(chǎng)景更為廣泛，包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等前沿領(lǐng)域。主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)清洗：去除數(shù)據(jù)中的噪聲、重復(fù)數(shù)據(jù)，糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，如處理缺失值（填充、刪除等）、處理異常值等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，如日期格式轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，如根據(jù)訂單數(shù)量和單價(jià)計(jì)算訂單金額；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，如將性別“男”“女”編碼為0和1。數(shù)據(jù)集成：將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合到一起，解決數(shù)據(jù)沖突問(wèn)題，如不同數(shù)據(jù)源中相同字段名稱但含義不同的情況。作用：確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性，使其符合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)和分析要求，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)中，為滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)分析需求，數(shù)據(jù)建模可按以下步驟進(jìn)行：業(yè)務(wù)需求分析：深入與業(yè)務(wù)部門溝通，了解業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)規(guī)則和分析需求，明確分析主題，如銷售分析、庫(kù)存分析等，確定需要分析的數(shù)據(jù)指標(biāo)和維度。選擇建模方法：根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)和需求，選擇合適的建模方法，如維度建模（星型模型、雪花模型）或范式建模。對(duì)于分析性較強(qiáng)、對(duì)查詢性能要求高的場(chǎng)景，維度建模更為合適；對(duì)于數(shù)據(jù)更新頻繁、數(shù)據(jù)一致性要求高的場(chǎng)景，范式建?？赡芨鼉?yōu)。確定維度和事實(shí)：識(shí)別分析主題的相關(guān)維度，如時(shí)間維度、地理位置維度、產(chǎn)品維度等，維度應(yīng)具有層次性和完整性；確定事實(shí)表中的事實(shí)，即業(yè)務(wù)過(guò)程中的度量值，如訂單金額、銷售數(shù)量等，確保事實(shí)的準(zhǔn)確性和可加性。處理緩慢變化維：根據(jù)業(yè)務(wù)需求，確定緩慢變化維的處理方式（類型1、2、3等），以保留維度數(shù)據(jù)的歷史變化信息。模型驗(yàn)證和優(yōu)化：與業(yè)務(wù)人員和開發(fā)人員共同驗(yàn)證數(shù)據(jù)模型，確保模型能夠準(zhǔn)確反映業(yè)務(wù)需求；對(duì)模型進(jìn)行性能測(cè)試和優(yōu)化，如通過(guò)合理的索引設(shè)計(jì)、分區(qū)設(shè)計(jì)等提高查詢性能。五、編程題答案SELECTc.customer_city,SUM(o.total_amount)AStotal_order_amountFROMordersoJOIN