数据仓库面试题目及答案解析

数据仓库面试题目及答案解析

一、选择题（本题型共15题，每题1分，共15分）

1.下列关于数据仓库（DW）的定义，最准确的是？（）A.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B.数据仓库是用于存储日常业务数据的数据库系统C.数据仓库是实时处理用户查询的数据库系统D.数据仓库是仅用于存储历史数据的备份系统

2.数据仓库的核心特点不包括以下哪一项？（）A.面向主题B.集成性C.实时性D.随时间变化

3.与操作型数据库（OLTP）相比，数据仓库更关注？（）A.快速响应事务处理B.数据的实时更新C.支持复杂分析决策D.存储大量原始交易数据

4.数据仓库中的“集成性”主要体现在？（）A.数据来自单一数据源B.数据格式和结构在进入数据仓库前已统一和转换C.数据仅存储最新状态D.数据只用于查询分析，不用于事务处理

5.下列哪个组件是数据仓库与操作型数据库之间数据传递的关键环节？（）A.ETL工具B.数据集市C.维度表D.事实表

6.数据仓库中，存储与业务过程相关的度量值（如订单金额、用户数量）的表是？（）A.维度表B.事实表C.数据集市表D.操作型表

7.在数据仓库模型设计中，星型模型的特点是？（）第1页共11页A.以事实表为中心，周围连接多个维度表，维度表之间无直接关联B.维度表之间存在层级关系，结构更复杂C.包含事实表和多个维度表，但维度表之间有外键关联D.仅包含一个事实表，无维度表

8.下列关于数据集市的描述，正确的是？（）A.数据集市是独立于数据仓库的系统B.数据集市通常面向特定业务部门或用户群体C.数据集市只能存储单一主题的数据D.数据集市不依赖数据仓库而存在

9.数据仓库中，“随时间变化”的特点主要体现在数据的哪个属性上？（）A.数据的时效性B.数据的更新频率C.数据的历史版本保留D.数据的存储位置

10.ETL流程中的“E”指的是？（）A.转换（Transform）B.加载（Load）C.抽取（Extract）D.清洗（Cleanse）

11.下列哪项不属于数据仓库的典型技术架构层次？（）A.数据源层B.ETL层C.数据存储层D.应用层（如ERP系统）

12.维度表中存储的是与分析主题相关的属性数据，以下哪项通常是维度表的关键字？（）A.度量值B.描述性属性C.业务日期D.外键

13.数据仓库的元数据不包括以下哪项内容？（）A.数据结构定义B.ETL流程信息C.数据质量校验规则D.实时交易记录

14.下列关于数据仓库中“相对稳定”特点的理解，正确的是？（）第2页共11页A.数据一旦进入数据仓库就不会被修改或删除B.数据可以随时被用户更新以反映最新状态C.数据仅在数据集市中保持稳定D.数据在数据仓库中会不断被删除以节省空间

15.下列哪种数据模型更适合需要详细维度分析的场景，且能减少数据冗余？（）A.星型模型B.雪花模型C.星座模型D.层次模型

二、判断题（本题型共10题，每题1分，共10分）

1.数据仓库和操作型数据库都可以用于支持决策支持系统（）

2.数据仓库中的数据是高度结构化的，以便于查询和分析（）

3.ETL流程中的“转换”步骤仅包括数据格式的转换，不涉及数据清洗（）

4.雪花模型比星型模型更节省存储空间（）

5.数据集市是数据仓库的一个子集，通常面向特定业务需求（）

6.数据仓库中的事实表通常包含大量重复数据，以提高查询效率（）

7.数据仓库的主要目的是将业务系统中的数据直接用于分析，无需额外处理（）

8.维度表的主要作用是存储业务过程中的度量值，如订单数量、销售额等（）

9.数据仓库的建设通常需要先进行需求分析，明确业务目标和分析需求（）

10.数据仓库只能处理结构化数据，不能处理非结构化数据（）

三、简答题（本题型共10题，每题2分，共20分）

1.请简述数据仓库的定义第3页共11页

2.数据仓库与操作型数据库（OLTP）在数据存储目的上有何主要区别？

3.数据仓库的四大核心特点是什么？请简要说明

4.什么是ETL流程？请简述ETL各阶段的主要任务

5.数据仓库中的事实表和维度表分别是什么？它们的主要区别是什么？

6.什么是数据集市？它与数据仓库有何关系？

7.请解释数据仓库中元数据的概念及其主要作用

8.星型模型和雪花模型在数据仓库设计中的适用场景有何不同？

9.数据仓库建设通常包含哪些关键阶段？

10.请说明数据仓库中“面向主题”的含义

四、填空题（本题型共15题，每题1分，共15分）

1.数据仓库的核心目标是为企业提供__支持

2.与操作型数据库相比,数据仓库的数据操作以__（填“查询”或“更新”）为主

3.ETL流程中的“L”指的是数据__（填操作）过程

4.数据仓库中,__（填数据模型类型）通常被称为“数据仓库的骨架”

5.星型模型由一个__（填表类型）和多个__（填表类型）组成

6.数据仓库的存储结构通常包括__层、__层和__层

7.维度表中的关键字称为__键,事实表中的关键字称为__键

8.数据质量问题主要包括数据不一致、__、和

9.数据仓库的体系结构通常包括数据源层、__层、__层和应用层

10.雪花模型是对星型模型的扩展,主要是将星型模型中的__表拆分为多个层级的子表第4页共11页

11.数据仓库的__（填特点）特性确保了数据的历史可追溯性

12.ETL工具的主要功能包括数据抽取、数据__和数据__

13.数据集市按建设方式可分为__数据集市和__数据集市

14.事实表根据度量值类型可分为__事实表和__事实表

15.数据仓库的实施步骤通常从__分析开始,明确业务需求后再进行模型设计和开发

五、论述题（本题型共5题，每题5分，共25分）

1.详细论述数据仓库与操作型数据库（OLTP）在数据组织方式、数据操作类型、数据访问模式、数据时效性、数据冗余策略、主要应用场景等方面的主要区别

2.论述在数据仓库设计中,如何进行主题域划分,以及主题域划分的重要性

3.结合数据仓库建设流程,谈谈数据质量在数据仓库项目中的重要性,以及如何在ETL过程中保障数据质量

4.请详细说明数据仓库的典型技术架构（如Kimball架构和Inmon架构）的核心思想、优缺点及适用场景

5.论述数据仓库中“缓慢变化维度（SCD）”的概念、常见类型（如SCD

1、SCD

2、SCD3）及其在实际业务中的应用场景

六、案例分析题（本题型共5题，每题10分，共50分）

1.某连锁零售企业计划构建数据仓库，需分析各门店的销售数据、客户购买行为数据及商品库存数据目前企业的销售数据分布在POS系统（每日生成销售明细）、CRM系统（客户基本信息和购买记录）、ERP系统（商品库存和价格信息）中请分析该企业在数据仓库设计中可能遇到的问题，并提出数据模型设计建议第5页共11页

2.某电商平台的数据仓库ETL流程中，发现数据加载后出现“数据不一致”问题（如同一用户在不同系统中的用户ID不统一），导致分析结果错误请分析可能的原因，并提出ETL转换阶段应采取的解决措施

3.某金融机构的数据仓库中，事实表包含大量历史交易数据（如近5年的交易记录），随着数据量增长，查询响应速度变慢请分析可能的性能问题原因，并提出优化方案（从数据存储、模型设计、查询优化等方面说明）

4.某政府部门的数据仓库项目中，业务部门提出“需要能随时查询到最新的政策执行数据”，但数据仓库目前采用“每日全量加载”模式，无法满足实时性要求请分析该数据仓库架构可能存在的问题，并提出改进方案以提升数据时效性

5.某医院计划构建数据仓库，分析患者就诊数据、医疗资源使用情况、药品销售数据等在数据模型设计时，需考虑患者信息（姓名、年龄、病史）、就诊记录（就诊时间、科室、医生、诊断结果）、药品销售（药品名称、数量、金额）请设计该数据仓库的核心事实表和维度表，并说明设计思路

七、综合应用题（本题型共3题，每题10分，共30分）

1.请详细描述数据仓库项目从需求分析到最终上线的完整实施步骤，并说明每个步骤的关键任务和输出成果

2.在数据仓库技术选型中，需要考虑ETL工具、数据建模工具、数据存储工具等请列举3-5种常用的ETL工具（如InformaticaPowerCenter、Talend等），并说明其优缺点及适用场景第6页共11页

3.数据治理是数据仓库成功的关键因素之一，请简述数据治理的核心内容（如组织架构、制度流程、技术工具等），并说明数据治理在数据仓库建设中的作用参考答案汇总

一、选择题答案

1.A

2.C

3.C

4.B

5.A

6.B

7.A

8.B

9.C

10.C

11.D

12.B

13.D

14.A

15.B

二、判断题答案

1.×

2.√

3.×

4.×

5.√

6.×

7.×

8.×

9.√

10.×

三、简答题答案

1.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

2.OLTP主要用于实时事务处理，存储当前业务数据；数据仓库主要用于分析决策，存储历史数据，支持复杂查询和决策支持

3.面向主题（围绕分析需求组织数据）、集成性（整合多个数据源数据）、相对稳定（数据进入后不被修改或删除）、随时间变化（存储历史数据，反映时间序列变化）

4.ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的缩写，是数据从数据源到数据仓库的过程；抽取是从不同数据源获取原始数据；转换是对数据进行清洗、转换、标准化处理；加载是将处理后的数据加载到数据仓库中

5.事实表存储与业务过程相关的度量值和关联的维度关键字，如订单金额、销售数量；维度表存储描述性属性，如客户信息、产品信息；区别事实表以度量值为主，记录业务事件；维度表以描述性数据为主，用于解释事实表中的数据第7页共11页

6.数据集市是面向特定业务部门或用户群体的小型数据仓库，是数据仓库的子集；关系数据集市依赖数据仓库（或直接从数据源抽取数据），用于满足特定部门的分析需求

7.元数据是描述数据的数据，记录数据仓库的结构、来源、转换规则、访问权限等信息；作用帮助理解数据仓库结构、管理数据质量、支持查询优化、辅助数据仓库维护

8.星型模型以事实表为中心，维度表直接连接事实表，结构简单，查询效率高，适合快速分析，冗余数据多；雪花模型维度表存在层级关系，结构更规范，数据冗余少，但查询效率较低，适合复杂维度分析，需详细数据的场景

9.需求分析阶段（明确业务目标和需求）、数据模型设计阶段（设计星型/雪花模型等）、ETL设计与开发阶段（设计数据抽取、转换、加载流程）、数据仓库构建与部署阶段（搭建存储环境，部署数据）、数据测试与优化阶段（验证数据质量，优化性能）、数据维护与监控阶段（数据更新、问题排查）

10.面向主题是指数据仓库围绕特定分析主题（如销售、客户、库存）组织数据，而非面向具体业务流程，方便用户针对主题进行分析

四、填空题答案

1.决策

2.查询

3.加载

4.星型模型

5.事实表，维度表

6.ODS（操作数据存储），DWD（数据明细层），DWS（数据汇总层）

7.维度，事实

8.不完整，重复，错误

9.ETL（或数据集成），数据存储与管理

10.维度

11.随时间变化

12.转换，加载

13.独立型，从属型

14.事务型，周期快照型

15.业务需求

五、论述题答案（要点）第8页共11页

1.从数据组织方式（OLTP按流程/实体，DWH按主题）、操作类型（OLTP以写为主，DWH以读为主）、访问模式（OLTP小批量频繁，DWH大批量低频）、时效性（OLTP实时更新，DWH周期更新）、冗余策略（OLTP允许冗余，DWH低冗余）、应用场景（OLTP事务处理，DWH决策支持）展开对比

2.主题域划分是按业务领域（如销售、客户）确定主题边界；重要性明确边界避免混乱，结构清晰；便于用户理解，减少跨主题查询复杂度；为ETL、模型设计提供方向，提升开发效率和数据一致性

3.数据质量影响分析结果可靠性；保障措施ETL数据清洗（处理缺失/错误/统一格式）、数据验证（校验完整性/准确性）、元数据记录质量问题、建立监控机制（定期检查质量指标）

4.Kimball架构（总线架构）以业务过程驱动，快速构建数据集市，敏捷性强；优点周期短、贴近业务；缺点缺乏整体规划可能导致冗余Inmon架构（企业级DWH）以企业级DWH为核心，自上而下构建，数据一致性高；优点规划性强、冗余少；缺点周期长、初期投入大适用Kimball适合中小型/快速上线项目；Inmon适合大型/数据量大/一致性要求高场景

5.SCD是维度表属性随时间变化时记录变化的技术；类型SCD1（覆盖变化，不保留历史，适用于状态标识）、SCD2（新增行保留历史，适用于需追溯变化的场景）、SCD3（新增列保留最近版本，适用于简单变化场景）

六、案例分析题答案（要点）

1.问题数据源异构（格式/结构不同）、数据孤岛、缺乏统一标识（如商品/用户ID不统一）；建议星型模型，以销售事实表为中第9页共11页心，关联商品、客户、时间维度表；ETL阶段数据清洗和标准化（统一ID）

2.原因数据未清洗标准化，同一实体ID不同；措施ETL转换增加数据清洗（匹配算法统一用户ID）、建立ID映射表、关键字段标准化确保唯一性

3.原因数据量大未分区/分层、全表扫描无索引、模型复杂表连接多；优化数据分层（明细/汇总）、按时间分区、索引常用字段、简化模型用星型模型、数据压缩

4.问题全量加载无法满足实时需求；改进增量加载（CDC技术捕获变化）、引入实时处理工具（Kafka+Flink）、设计高频查询数据集市+缓存

5.核心事实表就诊交易事实表（就诊ID、患者ID、科室ID、医生ID、就诊时间、诊断ID、药品ID、数量、金额）；维度表患者维度表（患者ID、姓名、年龄、病史ID）、科室维度表（科室ID、名称、位置）、医生维度表（医生ID、姓名、职称）、诊断维度表（诊断ID、名称、ICD编码）、药品维度表（药品ID、名称、规格、价格）、时间维度表（日期、星期、月份）；设计思路以就诊交易为核心业务过程，关联多维度表描述事实，满足多维度分析

七、综合应用题答案（要点）

1.实施步骤需求分析（访谈业务，明确目标，输出需求规格说明书）→模型设计（概念/逻辑/物理模型，输出ER图/表结构）→ETL开发（设计规则，开发脚本，输出ETL文档/测试报告）→构建部署（搭建环境，加载数据，输出环境配置/加载报告）→测试优化（一致性校验/性能测试，输出测试报告/优化方案）→上线维护（定期更新/监控，输出更新日志/维护报告）第10页共11页

2.常用ETL工具Informatica PowerCenter（优点功能强、可视化友好；缺点成本高、部署复杂；适用大型企业复杂整合）；Talend（优点开源、组件丰富；缺点性能一般；适用中小型企业快速开发）；Kettle（优点开源、易学习；缺点大数据量性能低；适用中小规模ETL）；DataStage（优点并行处理强；缺点成本高；适用大规模数据ETL）

3.核心内容组织架构（数据治理委员会，明确角色）、制度流程（数据标准/质量/安全规范）、技术工具（数据资产/质量/主数据管理工具）、生命周期管理（采集/存储/使用/归档/销毁）；作用确保数据一致性/准确性，提升质量；保障安全合规；优化资源利用，降低成本；支持决策，提升竞争力第11页共11页。