数据仓库面试题

离线数仓面试题？
1、ODS：存放原始数据，直接加载原始日志，数据，数据保持原貌不做处理。
2、DWS：结构和粒度与原始表保持一致，对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据）
3、DWS:以DWD层为基础，进行轻度汇总。
4、ADS:为各种统计报表提供数据。
为什么要对数仓进行分层？
1、把简单问题复杂化
将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单，并且方便定位问题。
2、减少重复开发
规范数据分层，通过中间层的数据，能够减少极大的重复计算，增加一次计算结果的复用性。
3、隔离原始数据
不论是数据的异常还是数据的敏感性，使真实数据与统计数据解耦开
说说对数据库仓库的理解？
数据仓库是面向主题进行组织的，数据是集成的，不更新的随时间变化的。
数据仓库经历了这样三个阶段：简单报表，数据集市阶段，数据仓库阶段
数据库和数据仓库的区别？
数据库是面向事务的，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面可以有很多字段
数据仓库是面向主题的

星型模型和雪花模型？
星型模型：多维表的数据关系，它由一个事实表和一组维表组成，每个维作为主键
雪花模型：当一个或多个维没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上的时候。
使用场景：
雪花模型：使得维度分析更加容易比如“针对特定的广告主，有哪些客户或者公司 是在线的？"
星型模型：用来做指标分析更合适，比如：给定的一个客户他们的收入是多少？
如果现在有一千张表，从一个库到另一个库的ODS层，你会怎么做？
利用消息队列做数据订阅发布
数仓三层架构，每层有什么用？
1、数据访问层：主要对非原始数据的操作层，而不是指原始数据，也就是说是对数据库的操作，而不是数据，具体为业务逻辑层或表示层提供数据服务。
2、业务逻辑层：主要针对具体的问题的操作，也可以理解为对数据层的操作，对数据业务逻辑处理，比如说数据层是积木，那逻辑层就是对这些积木的搭建
3、界面层、主要表示WEB方式，也可以表示成WINFORM方式，WEB方式也可以表现成：aspx。如果逻辑层相当强大和完善，无论变现层如何定义和修改，逻辑层都能完善地提供服务。
什么是拉链表？
拉链表就是随着时间变迁产生历史数据。
拉链表的含义：就是记录历史，记录一个事务从开始一直到当前状态的所有信息变化

标签：面试题,原始数据,数据库,数据仓库,逻辑,数据,模型
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