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招聘BI工程师面试题与参考回答面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请解释什么是商业智能（Business Intelligence, BI），并描述BI系统在企业决策中的作用。
此外，请简述一个实际场景，说明BI是如何帮助企业提高效率或解决问题的。
参考答案：商业智能（BI）定义：商业智能是一种综合性的概念，它涵盖了多种技术和应用，旨在帮助企业收集、集成、分析并呈现有用的业务信息，以便管理层做出更为明智的数据驱动型决策。
BI系统通常包括数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘、查询报表、仪表板等组件，它们共同为企业提供对内部运营和外部环境的深刻洞察。
BI系统在企业决策中的作用：1.数据整合与清洗：BI系统能够从不同的数据源中提取数据，并将其转换为统一格式，便于分析。
2.深入分析：利用高级分析技术如OLAP和数据挖掘，BI可以帮助发现隐藏在数据背后的模式、趋势以及关联性。
3.可视化展示： BI工具通过图表、仪表盘等形式将复杂的数据以直观的方式展现给决策者，使他们更容易理解关键指标的变化。
4.辅助决策：基于上述功能，BI系统可以支持企业制定短期战术调整和长期战略规划，从而提高竞争力。
实际应用场景示例：假设一家零售公司正在努力提高其库存周转率并减少滞销商品的数量。
通过建立BI系统，该公司能够实时监控各个门店的销售数据，并对其进行深入分析。
例如，通过数据挖掘技术发现某些产品在特定季节或时间段内的销售表现不佳。
基于这些分析结果，公司可以及时调整采购策略，减少此类产品的进货量，同时增加热销商品的库存，最终实现优化库存结构、提高资金使用效率的目的。
解析：此题考查了应聘者对于BI基本概念的理解及其对企业价值的认识。
一个好的答案不仅限于理论层面的阐述，还应该能够结合具体案例来展示BI的实际应用效果。
这有助于评估应聘者是否具备将理论知识转化为实践操作的能力，以及他们在面对实际问题时运用BI技术解决问题的潜力。
第二题题目描述：请您谈谈您对BI（商业智能）工程师这个角色的理解，以及您认为一个优秀的BI工程师应该具备哪些核心技能？参考回答：回答内容：我认为BI工程师是负责从数据中提取有价值信息、构建数据模型、设计报表和仪表板，以支持企业决策的专业人士。
目录1简答题 (1)1.1SQL Server与Oracle、DB2三种数据库比较 (1)1.2以下三种数据库语言都包含哪些细项 (2)1.3UNION 和UNION ALL的区别 (2)2实例题................................................................................................................... 错误！未定义书签。
3逻辑推理题 (5)答案............................................................................................................................... 错误！未定义书签。
1简答题1.1 SQL Server与Oracle、DB2三种数据库比较SQL Server与Oracle、DB2三种数据库进行比较,有何区别？请从开放性，可伸缩性,并行性，安全性三个方面叙述。
答案：开放性SQL Server只能在Windows 上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。
Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。
而且Windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。
它不象Unix那样久经考验，尤其是在处理大数据量的关键业务时。
Oracle能在所有主流平台上运行（包括 Windows）。
完全支持所有的工业标准。
采用完全开放策略。
可以使客户选择最适合的解决方案。
对开发商全力支持。
DBz能在所有主流平台上运行（包括Windows）。
最适于海量数据。
DB2在企业级的应用最为广泛,在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器,而国内到97年约占5%。
可伸缩性,并行性SQL Server并行实施和共存模型并不成熟。
数据仓库面试题及答案数据仓库面试题及答案Student(S#,Sname,Sage,Sse-x) 学生表 S#：学号；Sname：学生姓名；Sage：学生年龄；Sse-x：学生性别Course(C#,Cname,T#) 课程表C#,课程编号；Cname：课程名字；T#：教师编号SC(S#,C#,score) 成绩表 S#：学号；C#,课程编号；score：成绩Teacher(T#,Tname) 教师表 T#：教师编号； Tname：教师名字问题：1、查询“001”课程比“002”课程成绩高的所有学生的学号；select a.S# from (select s#,score from SC where C#='001') a,(select s#,scorefrom SC where C#='002') bwhere a.score>b.score and a.s#=b.s#;2、查询平均成绩大于60分的同学的学号和平均成绩；select S#,avg(score)from scgroup by S# having avg(score) >60;3、查询所有同学的学号、姓名、选课数、总成绩；select Student.S#,Student.Sname,count(SC.C#),sum(score)from Student left Outer join SC on Student.S#=SC.S#group by Student.S#,Sname4、查询姓“李”的老师的个数；select count(distinct(Tname))from Teacherwhere Tname like '李%';5、查询没学过“叶平”老师课的同学的学号、姓名；select Student.S#,Student.Snamefrom Studentwhere S# not in (select distinct( SC.S#) from SC,Course,Teacher where SC.C#=Course.C# and Teacher.T#=Course.T# and Teacher.Tname='叶平');6、查询学过“001”并且也学过编号“002”课程的同学的学号、姓名；select Student.S#,Student.Sname from Student,SC where Student.S#=SC.S# and SC.C#='001'and exists( Select * from SC as SC_2 where SC_2.S#=SC.S# and SC_2.C#='002');7、查询学过“叶平”老师所教的所有课的同学的学号、姓名；select S#,Snamefrom Studentwhere S# in (select S# from SC ,Course ,Teacher where SC.C#=Course.C# and Teacher.T#=Course.T# and Teacher.Tname='叶平' group by S# having count(SC.C#)=(select count(C#) from Course,T eacher where Teacher.T#=Course.T# and Tname='叶平'));8、查询课程编号“002”的成绩比课程编号“001”课程低的所有同学的学号、姓名；Select S#,Sname from (select Student.S#,Student.Sname,score ,(select score from SC SC_2 where SC_2.S#=Student.S# and SC_2.C#='002') score2 from Student,SC where Student.S#=SC.S# and C#='001') S_2 where score2 <score;9、查询所有课程成绩小于60分的同学的学号、姓名；select S#,Snamefrom Studentwhere S# not in (select Student.S# from Student,SC where S.S#=SC.S# and score>60);10、查询没有学全所有课的同学的学号、姓名；select Student.S#,Student.Snamefrom Student,SCwhere Student.S#=SC.S# group by Student.S#,Student.Sname having count(C#) <(select count(C#) from Course);11、查询至少有一门课与学号为“1001”的同学所学相同的同学的学号和姓名；select S#,Sname from Student,SC where Student.S#=SC.S# and C# in select C# from SC where S#='1001';12、查询至少学过学号为“001”同学所有一门课的其他同学学号和姓名；select distinct SC.S#,Snamefrom Student,SCwhere Student.S#=SC.S# and C# in (select C# from SC where S#='001');13、把“SC”表中“叶平”老师教的课的成绩都更改为此课程的平均成绩；update SC set score=(select avg(SC_2.score)from SC SC_2where SC_2.C#=SC.C# ) from Course,Teacher where Course.C#=SC.C# and Course.T#=Teacher.T# and Teacher.Tname='叶平');14、查询和“1002”号的同学学习的课程完全相同的其他同学学号和姓名；select S# from SC where C# in (select C# from SC where S#='1002')group by S# having count(*)=(select count(*) from SC where S#='1002');15、删除学习“叶平”老师课的SC表记录；Delect SCfrom course ,Teacherwhere Course.C#=SC.C# and Course.T#= Teacher.T# and Tname='叶平';16、向SC表中插入一些记录，这些记录要求符合以下条件：没有上过编号“003”课程的同学学号、2、号课的平均成绩；Insert SC select S#,'002',(Select avg(score)from SC where C#='002') from Student where S# not in (Select S# from SC where C#='002');17、按平均成绩从高到低显示所有学生的“数据库”、“企业管理”、“英语”三门的课程成绩，按如下形式显示：学生ID,,数据库,企业管理,英语,有效课程数,有效平均分SELECT S# as 学生ID,(SELECT score FROM SC WHERE SC.S#=t.S# AND C#='004') AS 数据库,(SELECT score FROM SC WHERE SC.S#=t.S# AND C#='001') AS 企业管理,(SELECT score FROM SC WHERE SC.S#=t.S# AND C#='006') AS 英语,COUNT(*) AS 有效课程数, AVG(t.score) AS 平均成绩FROM SC AS tGROUP BY S#ORDER BY avg(t.score)18、查询各科成绩最高和最低的分：以如下形式显示：课程ID，最高分，最低分SELECT L.C# As 课程ID,L.score AS 最高分,R.score AS 最低分FROM SC L ,SC AS RWHERE L.C# = R.C# andL.score = (SELECT MAX(IL.score)FROM SC AS IL,Student AS IMWHERE L.C# = IL.C# and IM.S#=IL.S#GROUP BY IL.C#)ANDR.Score = (SELECT MIN(IR.score)FROM SC AS IRWHERE R.C# = IR.C#GROUP BY IR.C#);19、按各科平均成绩从低到高和及格率的百分数从高到低顺序SELECT t.C# AS 课程号,max(ame)AS 课程名,isnull(AVG(score),0) AS 平均成绩,100 * SUM(CASE WHEN isnull(score,0)>=60 THEN 1 ELSE 0 END)/COUNT(*) AS 及格百分数FROM SC T,Coursewhere t.C#=course.C#GROUP BY t.C#ORDER BY 100 * SUM(CASE WHEN isnull(score,0)>=60 THEN 1 ELSE 0 END)/COUNT(*) DESC20、查询如下课程平均成绩和及格率的百分数(用"1行"显示): 企业管理（001），马克思（002），OO&UML （003），数据库（004）SELECT SUM(CASE WHEN C# ='001' THEN score ELSE 0 END)/SUM(CASE C# WHEN '001' THEN 1 ELSE 0 END) AS 企业管理平均分,100 * SUM(CASE WHEN C# = '001' AND score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END)/SUM(CASE WHEN C# = '001' THEN 1 ELSE 0 END) AS 企业管理及格百分数,SUM(CASE WHEN C# = '002' THEN score ELSE 0 END)/SUM(CASE C# WHEN '002' THEN 1 ELSE 0 END) AS 马克思平均分,100 * SUM(CASE WHEN C# = '002' AND score >= 60 THEN1 ELSE 0 END)/SUM(CASE WHEN C# = '002' THEN 1 ELSE 0 END) AS 马克思及格百分数,SUM(CASE WHEN C# = '003' THEN score ELSE 0 END)/SUM(CASE C# WHEN '003' THEN 1 ELSE 0 END) AS UML平均分,100 * SUM(CASE WHEN C# = '003' AND score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END)/SUM(CASE WHEN C# = '003' THEN 1 ELSE 0 END) AS UML及格百分数,SUM(CASE WHEN C# = '004' THEN score ELSE 0 END)/SUM(CASE C# WHEN '004' THEN 1 ELSE 0 END) AS 数据库平均分,100 * SUM(CASE WHEN C# = '004' AND score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END)/SUM(CASE WHEN C# = '004' THEN 1 ELSE 0 END) AS 数据库及格百分数FROM SC21、查询不同老师所教不同课程平均分从高到低显示SELECT max(Z.T#) AS 教师ID,MAX(Z.Tname) AS 教师姓名,C.C# AS 课程ＩＤ,MAX(ame) AS 课程名称,AVG(Score) AS 平均成绩FROM SC AS T,Course AS C ,Teacher AS Zwhere T.C#=C.C# and C.T#=Z.T#GROUP BY C.C#ORDER BY AVG(Score) DESC22、查询如下课程成绩第 3 名到第 6 名的学生成绩单：企业管理（001），马克思（002），UML （003），数据库（004）[学生ID],[学生姓名],企业管理,马克思,UML,数据库,平均成绩SELECT DISTINCT top 3SC.S# As 学生学号,Student.Sname AS 学生姓名 ,T1.score AS 企业管理,T2.score AS 马克思,T3.score AS UML,T4.score AS 数据库,ISNULL(T1.score,0) + ISNULL(T2.score,0) + ISNULL(T3.score,0) + ISNULL(T4.score,0) as 总分FROM Student,SC LEFT JOIN SC AS T1ON SC.S# = T1.S# AND T1.C# = '001'LEFT JOIN SC AS T2ON SC.S# = T2.S# AND T2.C# = '002'LEFT JOIN SC AS T3ON SC.S# = T3.S# AND T3.C# = '003'LEFT JOIN SC AS T4ON SC.S# = T4.S# AND T4.C# = '004'WHERE student.S#=SC.S# andISNULL(T1.score,0) + ISNULL(T2.score,0) + ISNULL(T3.score,0) + ISNULL(T4.score,0)NOT IN(SELECTDISTINCTTOP 15 WITH TIESISNULL(T1.score,0) + ISNULL(T2.score,0) + ISNULL(T3.score,0) + ISNULL(T4.score,0)FROM scLEFT JOIN sc AS T1ON sc.S# = T1.S# AND T1.C# = 'k1'LEFT JOIN sc AS T2ON sc.S# = T2.S# AND T2.C# = 'k2'LEFT JOIN sc AS T3ON sc.S# = T3.S# AND T3.C# = 'k3'LEFT JOIN sc AS T4ON sc.S# = T4.S# AND T4.C# = 'k4'ORDER BY ISNULL(T1.score,0) + ISNULL(T2.score,0) + ISNULL(T3.score,0) + ISNULL(T4.score,0) DESC);23、统计列印各科成绩,各分数段人数:课程ID,课程名称,[100-85],[85-70],[70-60],[ <60]SELECT SC.C# as 课程ID, Cname as 课程名称,SUM(CASE WHEN score BETWEEN 85 AND 100 THEN 1 ELSE 0 END) AS [100 - 85],SUM(CASE WHEN score BETWEEN 70 AND 85 THEN 1 ELSE 0 END) AS [85 - 70],SUM(CASE WHEN score BETWEEN 60 AND 70 THEN 1 ELSE 0 END) AS [70 - 60],SUM(CASE WHEN score < 60 THEN 1 ELSE 0 END) AS [60 -] FROM SC,Coursewhere SC.C#=Course.C#GROUP BY SC.C#,Cname;24、查询学生平均成绩及其名次SELECT 1+(SELECT COUNT( distinct 平均成绩)FROM (SELECT S#,AVG(score) AS 平均成绩FROM SCGROUP BY S#) AS T1WHERE 平均成绩 > T2.平均成绩) as 名次,S# as 学生学号,平均成绩FROM (SELECT S#,AVG(score) 平均成绩FROM SCGROUP BY S#) AS T2ORDER BY 平均成绩 desc;25、查询各科成绩前三名的记录:(不考虑成绩并列情况)SELECT t1.S# as 学生ID,t1.C# as 课程ID,Score as 分数FROM SC t1WHERE score IN (SELECT TOP 3 scoreFROM SCWHERE t1.C#= C#ORDER BY score DESC)ORDER BY t1.C#;26、查询每门课程被选修的学生数select c#,count(S#) from sc group by C#;27、查询出只选修了一门课程的全部学生的学号和姓名select SC.S#,Student.Sname,count(C#) AS 选课数from SC ,Studentwhere SC.S#=Student.S# group by SC.S# ,Student.Sname having count(C#)=1;28、查询男生、女生人数Select count(Sse-x) as 男生人数 from Student group by Sse-x having Sse-x='男';Select count(Sse-x) as 女生人数 from Student group by Sse-x having Sse-x='女'；29、查询姓“张”的学生名单SELECT Sname FROM Student WHERE Sname like '张%';30、查询同名同性学生名单，并统计同名人数select Sname,count(*) from Student group by Sname having count(*)>1;;31、1981年出生的学生名单(注：Student表中Sage列的类型是datetime)select Sname, CONVERT(char (11),DATEPART(year,Sage)) as agefrom studentwhere CONVERT(char(11),DATEPART(year,Sage))='1981';32、查询每门课程的平均成绩，结果按平均成绩升序排列，平均成绩相同时，按课程号降序排列Select C#,Avg(score) from SC group by C# order by Avg(score),C# DESC ;33、查询平均成绩大于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩select Sname,SC.S# ,avg(score)from Student,SCwhere Student.S#=SC.S# group by SC.S#,Sname having avg(score)>85;34、查询课程名称为“数据库”，且分数低于60的学生姓名和分数Select Sname,isnull(score,0)from Student,SC,Coursewhere SC.S#=Student.S# and SC.C#=Course.C# and ame='数据库'and score <60;35、查询所有学生的选课情况；SELECT SC.S#,SC.C#,Sname,CnameFROM SC,Student,Coursewhere SC.S#=Student.S# and SC.C#=Course.C# ;36、查询任何一门课程成绩在70分以上的姓名、课程名称和分数；SELECT distinct student.S#,student.Sname,SC.C#,SC.scoreFROM student,ScWHERE SC.score>=70 AND SC.S#=student.S#;37、查询不及格的课程，并按课程号从大到小排列select c# from sc where scor e <60 order by C# ;38、查询课程编号为003且课程成绩在80分以上的学生的学号和姓名；select SC.S#,Student.Sname from SC,Student where SC.S#=Student.S# and Score>80 and C#='003';39、求选了课程的学生人数select count(*) from sc;40、查询选修“叶平”老师所授课程的学生中，成绩最高的学生姓名及其成绩select Student.Sname,scorefrom Student,SC,Course C,Teacherwhere Student.S#=SC.S# and SC.C#=C.C# and C.T#=Teacher.T# and Teacher.Tname='叶平' and SC.score=(select max(score)from SC where C#=C.C# );41、查询各个课程及相应的选修人数select count(*) from sc group by C#;42、查询不同课程成绩相同的学生的学号、课程号、学生成绩select distinct A.S#,B.score from SC A ,SC B whereA.Score=B.Score and A.C# <>B.C# ;43、查询每门功成绩最好的前两名SELECT t1.S# as 学生ID,t1.C# as 课程ID,Score as 分数FROM SC t1WHERE score IN (SELECT TOP 2 scoreFROM SCWHERE t1.C#= C#ORDER BY score DESC)ORDER BY t1.C#;44、统计每门课程的学生选修人数（超过10人的课程才统计）。
2025年招聘数据库系统工程师面试题与参考回答(答案在后面)面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请描述一下数据库系统的基本组成部分，并解释每个组成部分的作用。
第二题问题：请简述事务的ACID特性，并详细解释这四个特性在数据库操作中的具体含义及其重要性。
第三题题目：数据库系统工程师在处理并发控制时，常常会遇到死锁问题。
请简要解释什么是死锁？在你的实际工作经验中，你是如何预防和解决死锁问题的？第四题题目：请解释什么是ACID属性，并简要说明这些属性在数据库事务处理中的重要性。
第五题题目：请简要描述数据库系统工程师在保证数据库安全方面需要关注的几个关键点，并说明如何在实际工作中进行风险预防和应对。
第六题题目：请解释一下什么是数据库索引，并描述几种常见的索引类型及其应用场景。
请给出相应的例子和优缺点分析。
第七题题目描述：请描述一下你对于一个复杂数据查询优化的思路，并举例说明你曾经优化过的一个具体案例。
第八题题目：请解释ACID属性在数据库事务中的含义，并举例说明如何确保一个事务满足这些属性？第九题题目：请简述数据库索引的作用及其类型，并说明为什么在某些情况下，即使不使用索引也能快速检索到数据。
第十题题目：请描述一下你如何设计一个适用于高并发场景下的数据库读写分离架构，并说明其中的关键技术和解决方案。
2025年招聘数据库系统工程师面试题与参考回答面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请描述一下数据库系统的基本组成部分，并解释每个组成部分的作用。
答案：数据库系统主要由以下几部分组成：1.数据库：数据库是存储数据的集合，它包含了组织中的所有结构化数据。
数据库中的数据是按照某种数据模型组织起来的，如关系模型、对象模型等。
2.数据库管理系统（DBMS）：DBMS是负责管理和操纵数据库的软件系统。
它提供了创建、查询、更新、删除数据库中数据的功能，同时也负责数据的安全性、完整性、并发控制和恢复。
3.数据库管理员（DBA）：DBA是负责数据库的日常维护、性能优化、备份和恢复的专业人员。
数据库面试题目及答案数据库面试是程序员求职过程中必不可少的一部分。
在面试中，面试官通常会提出各种与数据库相关的问题，以考察面试者对数据库的理解和应用能力。
本文将介绍一些常见的数据库面试题目，并提供相应的答案，希望能帮助读者在面试中取得好成绩。
1. 什么是数据库？答案：数据库是存储和组织数据的集合。
它是一个可以持久存储的数据集合，可以通过各种操作进行管理和访问。
2. 什么是关系型数据库？答案：关系型数据库是基于关系模型的数据库管理系统。
它使用表（关系）来组织数据，并通过主键和外键等约束保持表之间的关联性。
3. 什么是主键？答案：主键是一个唯一标识符，用于唯一地标识关系中的每一行。
它可以是一个或多个列，并且不允许有重复的值。
4. 什么是外键？答案：外键是关系模型中用来建立表之间关系的一种机制。
它用于在一个表中引用另一个表的主键。
5. 什么是索引？答案：索引是为了提高数据库查询性能而创建的数据结构。
它可以加快数据的查找速度，类似于书籍的目录。
6. 请解释一下数据库范式？答案：数据库范式是创建和规范化数据库表的一种方法。
它分为不同的级别（第一范式、第二范式、第三范式等），每个级别都有一些规则，用于减少数据冗余和提高数据的完整性。
7. 什么是事务？答案：事务是一系列数据库操作的集合，它们要么全部执行成功，要么全部回滚。
事务具有四个特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。
8. 请解释一下数据库的ACID原则？答案：ACID是指数据库事务的四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
原子性指事务要么全部执行成功，要么全部回滚；一致性指事务在执行之前和之后数据库的状态必须保持一致；隔离性指多个事务之间应该相互隔离，互不干扰；持久性指一旦事务提交，其结果将永久保存在数据库中。
9. 什么是数据库连接池？答案：数据库连接池是一种管理和复用数据库连接的机制。
一、多选题1、物理模型设计包括以下哪些步骤？A.实体转换成对应的表B.建立表之间的连接C.确定列类型D.属性转换成列正确答案：A、B、C、D2、在物理模型设计阶段除了考虑数据结构之外，还需要考虑以下哪些问题？A.维护代价B.存储时间C.字段类型D.字段大小正确答案：A、B3、以下哪种关于元数据的说法是错误的？A.元数据也有数据类型B.元数据是细节数据C.元数据是综合数据D.元数据是定义数据的数据正确答案：A、B、C4、元数据的使用者主要包括以下人员。
A.开发人员B.业务人员C.分析人员D.管理员正确答案：A、D5、数据仓库的数据抽取方法中，从逻辑抽取角度可以分为以下哪几种方式？A.相对抽取B.绝对抽取C.全量抽取D.增量抽取正确答案：C、D6、以下哪些内容是数据转换阶段需要完成的工作？A.数据分离B.数据合并C.数据转化D.数据类型确定正确答案：A、B、C7、以下哪些内容是数据转换的主要类型？A.字段导出B.特征集合转化C.日期时间转化D.信息合并正确答案：A、B、C、D8、在进行数据仓库中的数据装载时，如果遇到装载的数据和数据仓库中已有数据重复，常用的处理方法以下哪些是正确的？A.增加一条新记录B.覆盖（更新）原有记录C.丢弃新纪录D.合并新记录和已有记录正确答案：A、B、C、D9、以下对数据集市的特点描述中，哪些是正确的？A.数据源少B.主题少C.建设周期短D.只能满足部门级应用正确答案：A、B、C、D10、以下哪些方法可以用来实施数据仓库？A.自顶向下，总体规划，分步实施B.“big-bang“，爆炸式C.自底向上D.分项并举正确答案：A、B、C二、判断题1、数据库和数据仓库的的设计都以需求驱动为原则正确答案：错2、与数据库的设计相同，数据仓库的设计也是三级模型结构。
正确答案：对3、概念模型设计的核心是将实际需求机型高度的抽象和概括。
正确答案：对4、数据清洗就是消除数据源中不符合规范的数据的过程。
众测数仓面试题1、能否简介一下当前这个项目2、什么是数据仓库呢？3、数据仓库和传统的业务数据库有什么区别？4、OLTP和OLAP分别是什么？有什么区别？5、项目是如何分层的6、数仓一般怎么做分层处理呢？7、数仓分层的作用是什么？8、项目中有做按照主题分析吗？若有，有哪些主题9、数据分析能决定企业未来发展，请辩证这个观点10、什么是事实表，什么是维度表，有什么区别和联系11、什么是指标，什么是维度，有什么区别和联系12、数据仓库的主要特性是？13、数据仓库主要解决了什么问题14、一个企业一般构建几个数据仓库最好，并说明15、什么是缓慢渐变维？适用于什么场景？16、什么是拉链表？适用于什么场景17、什么是维度的分层和分级？什么是上钻和下卷？18、请简述数据集市19、请简述维度退化，以及其作用20、请简述以下层级的主要作用22、请简述SCD2的实现方法（最少2种，多了不限）23、请用三个单词来总结数仓分层的主要工作内容24、什么是版本控制工具25、什么是git26、.git文件夹的作用27、什么是本地库什么是远程库28、在大数据框架中，压缩的作用是什么？29、请简述行存储和列存储各自的优缺点和适用场景30、什么是Hive的分区？什么是Hive的分桶？31、Hive中静态分区、动态分区、混合分区分别是什么32、什么是Map Join，有什么好处，主要原理是什么33、如何显式的告知Hive执行任务要走MapJoin34、什么是Bucket Map Join，有什么好处，主要原理是什么35、什么是SMB Join，有什么好处，主要原理是什么36、请简述Hive的执行原理。
商业智能考试试题及答案1. 多选题：商业智能的定义是什么？A. 利用数据和分析方法来提供有益的商业见解和指导B. 利用计算机技术来提高商业决策的质量和效率C. 利用互联网技术来推动企业的数字化转型D. 利用人工智能算法来优化商业流程答案：A和B2. 判断题：商业智能的目标是帮助企业做出更明智的商业决策。
答案：正确3. 单选题：以下哪项不是商业智能的关键组成部分？A. 数据仓库B. 数据可视化C. 数据挖掘D. 业务流程管理答案：D4. 填空题：商业智能的四个基本功能包括__________________。
答案：报表和查询、数据分析、数据挖掘、数据可视化5. 简答题：请解释商业智能的数据可视化功能及其重要性。
答案：数据可视化是商业智能的关键功能之一，它将数据以图表、图形等形式展示出来，使得用户可以直观地理解和分析数据。
通过数据可视化，决策者可以更快地发现数据中的模式和趋势，更准确地评估业务绩效，并做出更明智的决策。
数据可视化不仅可以提高决策速度和准确性，还能增强数据沟通的效果，帮助不具备专业数据分析能力的人员也能理解和利用数据。
6. 解答题：请简要描述商业智能的实施过程和关键要素。
答案：商业智能的实施过程包括以下几个关键步骤：1) 需求分析：明确商业智能的应用目标和需求，确定所需要分析的数据内容和指标。
2) 数据准备：收集、整理和清洗数据，建立数据仓库或数据湖，并确保数据的质量和完整性。
3) 数据建模：根据需求，设计和构建数据模型，包拟定数据分析方法和算法。
4) 可视化设计：选择合适的数据可视化工具和技术，设计直观、易于理解的数据可视化界面。
5) 实施和测试：部署商业智能系统，对系统进行测试和调优，确保系统的稳定性和性能。
6) 培训和推广：培训用户和决策者使用商业智能系统，推广系统在企业中的应用和效果。
关键要素包括：明确的需求、高质量的数据、合适的数据模型和算法、直观的可视化界面、稳定可靠的系统性能，以及用户培训和推广。
仓库数据员面试题目及答案一、问题描述在仓库管理中，数据员扮演着非常重要的角色。
他们负责记录、整理和维护仓库的相关数据，为仓库管理人员提供准确、及时的信息支持。
为了招聘合适的仓库数据员，以下是一些常见的面试题目及答案。
二、面试题目及答案1. 数据员在仓库管理中扮演什么样的角色？答：数据员在仓库管理中负责记录、整理和维护仓库的相关数据。
他们需要准确地记录入库和出库的货物数量、规格、质量等信息，并及时更新仓库系统。
数据员的工作对于仓库管理人员的决策具有重要的支持作用。
2. 请描述你在以往工作中处理大量数据的经验。
答：我之前在一家大型仓库工作过，负责每天处理大量的入库和出库数据。
我熟练掌握Excel等办公软件，能够快速、准确地录入和整理数据。
同时，我也能够根据需要生成各种数据报表和分析图表，为仓库管理人员提供决策支持。
3. 数据员在处理数据时需要注意哪些方面？答：在处理数据时，数据员需要具备高度的准确性和细致性。
他们不能随意修改数据，必须遵循统一的记录规范和操作流程。
此外，数据员需要保证数据的安全性，避免数据泄露或损坏。
4. 仓库管理中的数据分类有哪些？答：仓库管理中的数据可以按照不同的角度进行分类，主要包括：- 入库数据：包括货物的名称、数量、规格、质量等信息。
- 出库数据：包括货物的出库时间、目的地、运输方式等信息。
- 库存数据：包括仓库中各类货物的当前库存量。
- 货物追踪数据：包括货物从进入仓库到出库的整个流程记录。
- 损耗数据：包括货物在仓库过程中的损耗情况统计等。
5. 如何处理数据中的错误或异常情况？答：当发现数据中存在错误或异常情况时，数据员应及时通知仓库管理人员，并协调相关人员进行核实和修正。
此外，数据员需要保留原始数据和修改记录，以便数据审查和追溯。
6. 你如何保证数据的安全和机密性？答：保证数据安全和机密性是数据员的重要职责。
我会严格遵守公司的数据保密规定，确保数据的存储和传输过程中没有泄露风险。
头条数据仓库面试题一.选择题：1.在数据挖掘的分析方法中，直接数据挖掘包括( ) *A 分类(正确答案)B 关联C 估值(正确答案)D 预言(正确答案)2.关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: ( ) [单选题] *A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OLTP应用程序不同.B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.(正确答案)D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的3. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 ( ) [单选题] *A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;(正确答案)D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.4. 关于基本数据的元数据是指: ( ) [单选题] *A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息;B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.(正确答案)5. OLAP技术的核心是: ( ) [单选题] *A. 在线性;B. 对用户的快速响应;C. 互操作性.D. 多维分析;(正确答案)6. 关于OLAP的特性,下面正确的是: ( ) *(1)快速性(正确答案)(2)可分析性(正确答案)(3)多维性(正确答案)(4)信息性(正确答案)(5)共享性(正确答案)7. 关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: ( ) [单选题] *A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.(正确答案)D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.8.数据仓库的特点分别是 ()。
数据仓库（商业智能）/ETL架构师面试题1. What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team?什么是逻辑数据映射？它对ETL项目组的作用是什么？答：逻辑数据映射（Logical Data Map）用来描述源系统的数据定义、目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档，通常以表格或Excel的格式保存如下的信息：目标表名：目标列名：目标表类型：注明是事实表、维度表或支架维度表。
SCD类型：对于维度表而言。
源数据库名：源数据库的实例名，或者连接字符串。
源表名：源列名：转换方法：需要对源数据做的操作，如Sum(amount)等。
逻辑数据映射应该贯穿数据迁移项目的始终，在其中说明了数据迁移中的ETL 策略。
在进行物理数据映射前进行逻辑数据映射对ETL项目组是重要的，它起着元数据的作用。
项目中最好选择能生成逻辑数据映射的数据迁移工具。
2. What are the primary goals of the data discovery phase of the data warehouse project?在数据仓库项目中，数据探索阶段的主要目的是什么？答：在逻辑数据映射进行之前，需要首先对所有的源系统进行分析。
对源系统的分析通常包括两个阶段，一个是数据探索阶段（Data Discovery Phase），另一个是异常数据检测阶段。
数据探索阶段包括以下内容：1．收集所有的源系统的文档、数据字典等内容。
2．收集源系统的使用情况，如谁在用、每天多少人用、占多少存储空间等内容。
3．判断出数据的起始来源（System-of-Record）。
4．通过数据概况（Data Profiling）来对源系统的数据关系进行分析。
数据探索阶段的主要目的是理解源系统的情况，为后续的数据建模和逻辑数据映射打下坚实的基础。
数据仓库面试题数据仓库是如今企业中不可或缺的一部分，它用于存储和管理大量的数据，并提供可靠且高效的分析和报告功能。
为了在面试中更好地表现自己的能力，下面将介绍一些常见的数据仓库面试题及其详细解答。
1. 请解释什么是数据仓库？数据仓库是一个用于集成、存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
它用于支持企业决策和战略规划，通过提供高质量、一致和实时的数据帮助企业更好地理解自身业务。
2. 数据仓库和数据库的区别是什么？数据库是一个用于组织和存储数据的系统，其主要目标是提供高效的数据访问。
数据仓库则更加注重数据的集成和分析，它将来自不同数据源的数据进行整合，并提供决策支持的功能。
3. 数据仓库的架构有哪些主要组件？数据仓库的主要组件包括：数据提取（Extraction）、数据转换（Transformation）、数据加载（Loading）、数据存储（Storage）和数据查询（Querying）。
- 数据提取：从不同的数据源中抽取数据，并进行清洗和转换以确保数据的质量和一致性。
- 数据转换：将提取的数据进行预处理、清洗和转换，以适应数据仓库的结构和标准。
- 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，以便后续的分析和报告。
- 数据存储：数据仓库通常使用多维数据库或列式数据库进行数据存储和管理。
- 数据查询：用户可以通过查询语言或报告工具对数据仓库中的数据进行查询和分析。
4. 请解释维度和事实表在数据仓库中的作用。
维度是数据仓库中用于描述业务过程的属性，例如时间、地点、产品等。
维度表包含一个主键和与之关联的属性列。
事实表包含了与业务过程相关的事实数据，例如销售额、数量等，并与维度表通过主键进行关联。
维度表和事实表共同构成了数据仓库中的星型或雪花模式结构。
维度表提供了多维数据的上下文信息，而事实表包含了与业务过程相关的度量数据，通过联结维度表和事实表，可以进行复杂的多维分析和报表生成。
5. 数据仓库中的ETL过程是什么？ETL是“提取、转化和加载（Extract, Transform, Load）”的缩写，是数据仓库中非常重要的一环。
数据库工程师岗位面试题及答案问题1：数据库范式化和反范式化之间的区别是什么？请举例说明。
答案：数据库范式化是将数据库设计拆分为多个关系以消除冗余数据，反范式化是为了提高查询性能而将数据合并到较少的表中。
例如，一个订单系统中的订单表和产品表可以通过反范式化将产品信息嵌入到订单表中，从而避免频繁的表连接。
问题2：什么是ACID属性？在数据库事务中的作用是什么？答案：ACID是数据库事务的四个属性，包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
这些属性确保了事务的可靠性和完整性，例如，当一个事务执行时，它要么完全执行，要么完全回滚，以保持数据库状态的一致性。
问题3：请解释数据库索引是什么，以及为什么在查询性能优化中如此重要？答案：数据库索引是一种数据结构，用于加快数据库查询操作的速度。
它类似于书中的目录，可以快速定位需要的数据行。
索引在查询性能优化中至关重要，因为它可以减少数据扫描的开销，从而加快查询速度。
然而，索引也会增加插入、更新和删除操作的开销，需要在设计时权衡使用。
问题4：在数据库中，什么是执行计划？如何分析和优化查询的执行计划？答案：执行计划是数据库查询优化器生成的查询执行步骤的计划。
它显示了查询如何通过索引和表扫描等操作来获取所需的数据。
分析执行计划可以帮助我们理解查询的性能瓶颈，优化查询，如调整索引、重写查询逻辑或者调整数据库参数。
问题5：请解释数据库连接池是什么？它如何提高应用程序性能？答案：数据库连接池是一组预先创建的数据库连接，应用程序可以从中获取连接以执行数据库操作。
连接池可以减少每次请求时建立和关闭数据库连接的开销，从而提高应用程序性能。
它通过重复使用连接并限制并发连接数来降低数据库服务器的负载。
问题6：什么是数据库锁？请解释共享锁和排他锁的区别，并说明在什么情况下会使用它们。
答案：数据库锁用于控制并发访问数据库资源，以保证数据一致性。
数据库60道高频面试题（含答案）1. 数据库的基本概念1.1 请简要介绍数据库是什么？答：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
它支持数据的存储、检索、更新和删除等操作。
1.2 请列举几种常见的数据库类型。
答：常见的数据库类型包括关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis、Cassandra）和XML数据库等。
2. SQL语句编写2.1 如何查询某个表中的所有记录？答：使用SELECT语句，如：SELECT FROM table_name;2.2 如何查询某个表中的特定列？答：使用SELECT语句，并指定列名，如：SELECT column1, column2 FROM table_name;2.3 如何插入一条记录到表中？答：使用INSERT INTO语句，如：INSERT INTOtable_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);2.4 如何更新表中的记录？答：使用UPDATE语句，如：UPDATE table_name SET column1=value1, column2=value2 WHERE condition;2.5 如何删除表中的记录？答：使用DELETE语句，如：DELETE FROM table_name WHERE condition;2.6 如何查询某个表的记录数？答：使用COUNT函数，如：SELECT COUNT() FROMtable_name;2.7 如何查询某个表的记录数，按某个字段分组？答：使用COUNT函数和GROUP BY语句，如：SELECT column_name, COUNT() FROM table_name GROUP BY column_name;2.8 如何连接两个表？答：使用JOIN语句，如：SELECT table1.column1, table2.column2 FROM table1 JOIN table2 ONtable1.column1=table2.column1;2.9 如何查询某个字段的最大值、最小值、平均值？答：使用MAX、MIN、AVG函数，如：SELECTMAX(column_name), MIN(column_name), AVG(column_name) FROM table_name;3. 数据库设计3.1 请简要介绍数据库范式。
数据库与商业智能（BI）考试（答案见尾页）一、选择题1. 数据库系统工程师的主要职责包括哪些？A. 设计和构建数据库管理系统B. 编写和维护数据库应用程序C. 提供数据分析和商业智能解决方案D. 管理数据库系统的安全性和稳定性2. 关系型数据库与非关系型数据库的主要区别是什么？A. 数据结构的不同B. 一致性的要求C. 查询语言的不同D. 存储引擎的不同3. 在数据库设计中，哪一个概念描述了数据的组织方式和关系？A. 模式B. 命名约定C. 结构化查询语言（SQL）D. 实体-关系模型4. 数据仓库中的数据通常是如何组织的？A. 三维数据模型B. 星型模型C. 面向对象模型D. 云模型5. 商业智能（BI）工具的主要功能是什么？A. 数据挖掘B. 数据清洗和转换C. 数据可视化和报告D. 数据分析和决策支持6. 数据库系统性能优化通常涉及哪些方面？A. 硬件升级B. 软件优化C. 网络架构调整D. 数据库配置调整7. 在数据库系统中，哪一个概念描述了数据的逻辑结构？A. 表B. 列C. 行D. 数据项8. 商业智能（BI）报告的主要目的是什么？A. 改进数据质量B. 提供数据洞察C. 生成报表D. 进行数据审计9. 数据库复制在数据库系统中起什么作用？A. 提高数据可用性B. 增加数据安全性C. 支持灾难恢复D. 促进数据同步10. 在数据库管理中，哪一个概念描述了数据库的安全性？A. 访问控制列表B. 数据加密C. 审计日志D. 用户身份验证11. 在数据库设计中，规范化是为了避免什么问题？A. 数据冗余B. 数据不一致性C. 数据丢失D. 数据完整性12. 数据库系统工程师在数据迁移过程中需要考虑的关键因素有哪些？A. 数据兼容性B. 数据完整性C. 数据安全性D. 数据转换效率13. 在数据库系统中，索引的目的是什么？A. 提高查询性能B. 减少数据冗余C. 支持事务处理D. 增加存储空间效率14. 数据库复制在灾难恢复中的作用是什么？A. 创建数据的实时副本B. 提供数据备份功能C. 实现数据同步D. 提高数据访问速度15. 数据库系统工程师在数据库监控中需要关注哪些指标？A. CPU使用率B. 内存使用情况C. 磁盘I/O性能D. 网络带宽使用16. 在商业智能（BI）项目中，如何确保数据的质量和分析的准确性？A. 对数据进行清洗和验证B. 使用统计方法对数据进行预测C. 定期进行数据审查和测试D. 建立数据治理框架17. 在数据库设计中，通常我们会遵循第三范式，请问第三范式的主要目的是什么？A. 减少数据冗余B. 增加数据一致性C. 提高数据完整性D. 保证数据安全性18. 数据库管理系统的主要类型有哪些？A. 关系型数据库管理系统（RDBMS）B. 非关系型数据库管理系统（NoSQL）C. 对象关系型数据库管理系统（ORDBMS）D. 并行数据库管理系统19. 商业智能（BI）的主要功能包括哪些？A. 数据仓库B. 数据挖掘C. 数据可视化和报表生成D. 数据分析和决策支持20. 在数据仓库中，数据清洗和预处理的主要目的是什么？A. 提高数据质量B. 增加数据多样性C. 优化数据存储D. 支持多种数据分析工具21. 数据挖掘中常用的技术有哪些？A. 分类和预测B. 关联规则学习C. 聚类分析D. 文本挖掘和情感分析22. 商业智能工具中最常用的是哪种？A. QlikViewB. Power BIC. TableauD. Oracle Business Intelligence23. 数据库系统工程师在数据库设计和优化时应关注哪些关键指标？A. 查询性能B. 存储容量C. 可扩展性D. 数据完整性和安全性24. 在数据库系统中，索引是一种常见的数据结构，它的作用是什么？A. 加速数据检索B. 减少数据冗余C. 保证数据一致性D. 优化数据分布25. 数据库与商业智能（BI）的主要区别是什么？A. 商业智能（BI）需要专门的硬件和软件支持B. 数据库是商业智能（BI）的基础C. 数据库与商业智能（BI）没有直接关系D. 商业智能（BI）是基于数据仓库的系统26. 在数据库系统中，什么是索引？A. 一种用于快速查询数据的数据结构B. 一种用于存储数据的表格C. 一种用于排序数据的算法D. 一种用于描述数据之间的关系27. 什么是关系型数据库管理系统（RDBMS）？A. 一种基于关系模型的数据库管理系统B. 一种基于面向对象模型的数据库管理系统C. 一种基于层次模型的数据库管理系统D. 一种基于网络模型的数据库管理系统28. 数据仓库中的数据组织方式通常是什么？A. 关系型模型B. 面向对象模型C. 层次模型D. 网络模型29. 什么是数据挖掘？A. 一种数据分析技术B. 一种数据可视化工具C. 一种数据库管理系统D. 一种编程语言30. 在商业智能（BI）中，什么是报表生成器？A. 一种用于生成报表的工具B. 一种用于数据分析的工具C. 一种用于数据可视化的工具D. 一种用于数据仓库管理的工具31. 什么是数据清洗？A. 一种数据整理过程，用于消除数据中的错误和不一致性B. 一种数据转换过程，用于将数据从一种格式转换为另一种格式C. 一种数据聚合过程，用于对数据进行汇总和分析D. 一种数据压缩过程，用于减少数据的存储空间32. 在数据库系统中，什么是事务处理？A. 一种数据库操作过程，用于执行一系列数据库操作B. 一种数据库管理过程，用于维护数据库的一致性和完整性C. 一种数据库设计过程，用于优化数据库性能D. 一种数据库编程过程，用于实现特定的数据库功能33. 什么是数据仓库的演进过程？A. 从数据集成到数据仓库，再到商业智能（BI）B. 从关系型数据库到非关系型数据库，再到数据仓库C. 从数据清洗到数据转换，再到数据可视化D. 从数据仓库到数据湖，再到商业智能（BI）34. 在商业智能（BI）中，什么是数据集成？A. 一种数据整合过程，用于将来自不同数据源的数据合并到一个统一的平台上B. 一种数据转换过程，用于将数据从一种格式转换为另一种格式C. 一种数据清洗过程，用于消除数据中的错误和不一致性D. 一种数据存储过程，用于优化数据的存储和管理35. 在数据库设计中，规范化是为了避免哪种情况？A. 数据冗余B. 数据不一致C. 数据丢失D. 数据完整性被破坏36. 数据仓库中的事实表与维表之间的关系是什么？A. 一对一B. 一对多C. 多对多D. 它们没有直接关系37. 在数据库系统中，索引的作用是什么？A. 增加数据检索的速度B. 减少数据冗余C. 提高数据完整性D. 支持事务处理并发访问38. 数据库备份与恢复策略中，最常用的技术是什么？A. 全量备份B. 增量备份C. 差量备份D. 日志备份39. 数据库系统工程师在面试时可能会展现出以下心态：A. 自我炫耀B. 焦虑不安C. 期待过高D. 担心失败二、问答题1. 什么是数据库系统？请简述数据库系统的组成部分。
1商务智能1.1数据仓库1.1.1数据仓库的4大特点(特征)？面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的。
1.1.2数据仓库的四个层次体系结构？1. 数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于RDBMS 中的各种业务处理数据和各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；2. 数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。
数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。
要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)3. OLAP 服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
其具体实现可以分为：ROLAP(关系型在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP (混合型线上分析处理)。
ROLAP 基本数据和聚合数据均存放在RDBMS 之中；MOLAP 基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP 基本数据存放于RDBMS 之中，聚合数据存放于多维数据库中。
4. 前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或者数据集市的应用开辟工具。
其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
1.1.3描述一下联机分析处理OLAP？(维的概念，基本多维操作，层次结构，与OLTP的区别)OLAP (联机分析处理On-Line Analytical Processing)也叫多维DBMS。
OLAP 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
1商务智能1.1数据仓库1.1.1数据仓库的4大特点（特征）？面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的。
1.1.2数据仓库的四个层次体系结构？1.数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；2.数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。
数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。
要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）3.OLAP服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。
ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP 基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
4.前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。
其中数据分析工具主要针对OLAP 服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
1.1.3描述一下联机分析处理OLAP？（维的概念，基本多维操作，层次结构，与OLTP的区别）OLAP（联机分析处理On-Line Analytical Processing）也叫多维DBMS。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。
“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。
“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。
通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。
因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
也叫做多维数据集。
一般一个多维数据集可以用一个立方体的方式进行描述。
多维数据集是联机分析处理(OLAP) 中的主要对象，是一项可对数据仓库中的数据进行快速访问的技术。
多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。
每个多维数据集都有一个架构，架构是数据仓库中已联接的各表的集合，多维数据集从数据仓库提取其源数据。
架构中的核心表是事实数据表，事实数据表是多维数据集度量值的源。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。
·钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。
它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。
roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。
·切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。
如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。
·旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。
1.1.4多维数据集为什么显示有些表即是事实表又是维度表？退化维度。
1.1.5描述一下粒度？维度？Cube？粒度反映了数据仓库按照不同的层次组织数据，根据不同的查询需要，存储不同细节的数据。
在数据仓库中，粒度越小，数据越细，查询范围就越广泛。
相反，粒度级别越高，表示细节程度越低，查询范围越小。
1.1.6描述一下ODS，统一数据视图运营数据存储（The operational data store, ODS）或称操作型数据存储是一个面向主题的、集成的、当前的并且是可"挥发"的数据集合，它反映了在某一个时间切片瞬间，经营分析系统和外围系统（BOSS、MIS...）用以相互交换数据的集合，主要用于经营分析系统与外围系统关键数据一致性校验、以及经营分析系统对其它外围系统的决策支持数据的回馈，回馈数据包括以客户扩展属性为主体的详细资料等。
运营数据存储扮演的是用于数据稽核与交互的角色。
ODS 的存储结构是以企业范围所有相关业务系统的数据，以全面、统一进行关系型实体来体现的，ODS中的数据是基于分析主题进行组织，而不是基于业务系统的功能进行组织。
ODS只是存储了当前的数据且数据是“挥发”性的，因此其数据的刷新是很快，过期的数据将要被挥发掉。
因此ODS的存储量取决于业务接口数据的抽取与刷新频率，取决于企业的服务客户的数量。
从ODS的作用和实现来说，ODS将各个孤立的业务系统的运营数据集成起来，现成全企业的统一数据视图，同时可实现ODS的数据共享。
1.1.7描述一下企业信息工厂数据仓库领域里，有一种构建数据仓库的架构，叫Corporate Information Factory，中文一般翻译为“企业信息工厂”。
企业信息工厂的创始人是数据仓库之父Inmon。
企业信息工厂主要包括集成转换层（I&T）、操作数据存储（ODS）、数据仓库（EDW）、数据集市（DM）、探索仓库（EW）等部件。
这些部件有机的结合在一起，为企业提供信息服务。
集成转换层的目的是将来自操作型源系统的数据集成转换到数据仓库中，它通常由一组程序组成，而其它部件如数据仓库和数据集市等则主要由数据组成。
当业务数据来源多，业务复杂时，集成转换层会建立一些临时表，为数据处理提供方便。
这时，集成转换层包括程序和数据，也称数据准备区（Data Staging Area）。
通常中等规模及以上的数据仓库系统都会建立数据准备区。
操作数据存储（ODS）是建立在数据准备区和数据仓库之间的一个部件。
用来满足企业集成的、综合的操作型处理需要。
例如，出尽可能实时的集成的操作报表等需求。
一般，也称操作数据存储是用来满足企业战术决策的需要。
操作数据存储是个可选的部件。
数据仓库是企业信息工厂的核心部件，用来保存整个企业的数据。
一般，也称数据仓库是用来满足企业战略决策的需要。
数据仓库的数据来自数据准备区和操作数据存储。
数据集市是为了满足企业特定部门的分析需求而专门建立的数据的集合。
数据集市的数据来源是数据仓库。
企业信息工厂中的数据集市一般来说是非规范化的、定制的和汇总的。
而多维体系架构中的数据集市分为两种，分别是原子数据集市和聚集数据集市。
一般来说，企业信息工厂中的数据集市相当于多维体系架构中的聚集数据集市。
1.1.8数据是数据集市？数据集市中的数据具有数据仓库中数据的特点，只不过数据集市专为某一部门或某个特定商业需求定制，而不是根据数据容量命名。
数据集市面向部门、业务单元或特定应用，因而规模较小，便于快速实现，且成本较低，短期内即可获得明显效果。
数据集市的应用不仅满足了部门的数据处理需求，而且作为数据仓库的子集有助于构建完整的企业级数据仓库。
1.1.9元数据的定义，元数据管理，元数据的作用用？数据仓库的元数据是关于数据仓库中数据的数据。
它的作用类似于数据库管理系统的数据字典，保存了逻辑数据结构、文件、地址和索引等信息。
广义上讲，在数据仓库中，元数据描述了数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。
元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理器是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。
（1）构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。
这时元数据将发挥重要的作用，它定义了源数据系统到数据仓库的映射、数据转换的规则、数据仓库的逻辑结构、数据更新的规则、数据导入历史记录以及装载周期等相关内容。
数据抽取和转换的专家以及数据仓库管理员正是通过元数据高效地构建数据仓库。
（2）用户在使用数据仓库时，通过元数据访问数据，明确数据项的含义以及定制报表。
（3）数据仓库的规模及其复杂性离不开正确的元数据管理，包括增加或移除外部数据源，改变数据清洗方法，控制出错的查询以及安排备份等。
元数据可分为技术元数据和业务元数据。
技术元数据为开发和管理数据仓库的IT 人员使用，它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。
而业务元数据为管理层和业务分析人员服务，从业务角度描述数据，包括商务术语、数据仓库中有什么数据、数据的位置和数据的可用性等，帮助业务人员更好地理解数据仓库中哪些数据是可用的以及如何使用。
在数据仓库中，元数据的主要作用如下。
（1）描述哪些数据在数据仓库中，帮助决策分析者对数据仓库的内容定位。
（2）定义数据进入数据仓库的方式，作为数据汇总、映射和清洗的指南。
（3）记录业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排。
（4）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况。
（5）评估数据质量。
1.1.10什么是主数据,主数据管理？和元数据有什么区别？主数据管理和传统数据仓库的区别？主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据，比如，可以是与客户(customers), 供应商(suppliers), 帐户(accounts)以及组织单位(organizational units)相关的数据。
主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(consistent)、完整性(complete)、可控性(controlled)，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理(Master Data Management ，MDM)。
主数据不是企业内所有的业务数据，只是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据，比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是主数据，而像描述核心业务实体的数据，而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作伙伴、位置信息等都是主数据。
主数据是企业内能够跨业务重复使用的高价值的数据。
主数据管理(Master Data Management ，MDM)是指一组约束和方法用来保证一个企业内主题域和系统内相关数据和跨主题域和系统的相关数据的实时性、含义和质量。
这是从深层次来说来说明主数据管理(MDM)的深度和复杂性，简单的说，主数据管理(MDM)保证你的系统协调和重用通用、正确的业务数据(主数据)。
