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数据仓库测试题库及答案
一、单选题（本题型共15题，每题1分，共15分）
1.数据仓库（Data Warehouse）的概念最早由谁提出？（）A.E.F.CoddB.Bill InmonC.Ralph KimballD.Howard Dresner
2.以下哪项是数据仓库区别于操作型数据库（OLTP）的最核心特点？（）A.支持联机事务处理B.数据面向主题C.数据实时更新D.数据结构与业务系统高度一致
3.数据仓库中的数据通常不具备以下哪个特性？（）A.面向主题B.集成性C.易失性D.随时间变化
4.ETL是数据仓库建设中的关键环节，以下哪项不属于ETL的主要步骤？（）A.数据抽取（Extract）B.数据转换（Transform）C.数据加载（Load）D.数据建模（Modeling）第1页共14页
5.“数据集市”的主要特点是？（）A.面向企业级全局数据B.面向特定业务部门需求C.数据量极大且结构复杂D.支持实时查询和修改
6.在数据仓库分层架构中，“DWD”指的是？（）A.数据集市层（Application DataStore）B.数据服务层（Data WarehouseService）C.数据明细层（Data WarehouseDetail）D.操作数据存储层（Operational DataStore）
7.以下哪种数据模型常用于数据仓库设计，以清晰展示业务过程和维度？（）A.星型模型B.关系型模型C.网状模型D.层次模型
8.数据仓库中，“元数据”（Metadata）的主要作用是？（）A.存储原始业务数据B.描述数据的数据，帮助理解和管理数据C.直接执行用户查询操作D.优化数据库性能
9.数据清洗（Data Cleansing）的主要目的是？（）A.加速数据加载速度B.消除数据中的错误、重复和不一致C.压缩数据存储空间第2页共14页D.提升数据查询效率
10.以下哪项不属于数据仓库的典型应用场景？（）A.企业报表统计B.实时交易处理C.用户行为分析D.销售趋势预测
11.数据仓库中的“快照（Snapshot）”数据指的是？（）A.实时更新的最新数据B.某个时间点的数据副本，用于历史分析C.经过清洗后的原始数据D.聚合后的汇总数据
12.以下哪种数据仓库设计方法更注重业务部门需求，通过维度建模快速响应特定分析？（）A.Inmon的“自上而下”企业级数据仓库B.Kimball的“自下而上”数据集市C.混合架构D.以上都不是
13.数据仓库中的“事实表”（Fact Table）主要存储的是？（）A.业务过程的度量值和维度键B.描述数据的属性信息C.数据的元数据信息D.数据清洗规则
14.以下哪项不是数据仓库的技术优势？（）A.支持复杂历史数据分析B.多源数据整合能力强第3页共14页C.高并发实时事务处理D.面向决策支持
15.数据仓库中，“分区表”（Partitioning Table）的主要作用是？（）A.减少数据存储量B.提高数据查询和管理效率C.确保数据安全性D.加速数据加载速度
二、判断题（本题型共15题，每题1分，共15分）
1.数据仓库中的数据只能从操作型数据库中抽取（）
2.数据仓库支持对历史数据的查询和分析（）
3.ETL过程中，数据转换（Transform）阶段是最耗时的环节（）
4.数据仓库中的数据是可以被直接修改的（）
5.数据集市一定是独立于企业级数据仓库存在的（）
6.数据仓库的查询操作通常是批量处理，而非实时响应（）
7.维度表（Dimension Table）中存储的是业务过程的具体数值（）
8.数据仓库的“非易失性”意味着数据一旦进入就永远不会被删除（）
9.星型模型中，中心表是事实表，周围表是维度表（）
10.元数据不包含数据的来源和转换规则信息（）
11.数据仓库的数据集成（Integration）阶段需要处理数据格式、编码和单位的统一（）
12.数据仓库与数据挖掘技术结合可以实现预测分析（）第4页共14页
13.雪花模型是星型模型的扩展，维度表可以进一步规范化为多个子维度表（）
14.数据仓库的用户通常包括业务分析师、数据科学家和管理层（）
15.数据仓库的分层架构（如ODS、DWD等）会增加数据处理的复杂度，必须采用（）
三、填空题（本题型共15题，每题1分，共15分）
1.数据仓库的四大核心特点是面向主题、集成性、______和随时间变化
2.ETL的中文全称是数据抽取、______与加载
3.数据仓库中，存储业务过程具体数值的表称为______表
4.Ralph Kimball提出的“______”方法强调以业务过程为中心，快速构建数据集市
5.数据仓库的分层架构中，“ODS”指的是______
6.数据仓库中的“数据集市”可以分为独立型数据集市和______数据集市
7.数据清洗中，处理缺失值的常用方法包括删除、______和插补
8.与操作型数据库（OLTP）相比，数据仓库更关注______分析
9.数据仓库的设计流程通常包括需求分析、______、数据模型设计和实施
10.元数据可以分为技术元数据（如数据结构）、业务元数据（如数据定义）和______元数据（如数据质量）
11.数据仓库中的“增量加载”指的是仅抽取和加载______的数据
12.星型模型中，连接事实表和维度表的关键字段称为______第5页共14页
13.数据仓库的“面向主题”特性强调数据围绕______组织，而非具体业务流程
14.数据仓库的“非易失性”意味着数据主要通过______方式进入，且一旦加载后不允许随意修改
15.数据仓库性能优化的常用手段包括分区表、索引优化和______
四、多选题（本题型共10题，每题2分，共20分）
1.以下属于数据仓库特点的有（）A.面向主题B.集成性C.易失性D.随时间变化E.面向应用
2.数据仓库的典型技术组件包括（）A.ETL工具B.OLAP服务器C.数据挖掘工具D.关系型数据库E.操作系统
3.数据集市的优势包括（）A.建设周期短B.成本低C.直接面向特定业务需求D.数据冗余度高E.与企业级数据仓库完全独立
4.数据仓库分层架构（ODS、DWD、DWS、ADS）的优势有（）第6页共14页A.数据管理清晰，便于维护B.提高数据复用性C.支持不同粒度的数据需求D.降低数据处理复杂度E.加速数据加载速度
5.ETL过程中，数据转换阶段可能涉及的操作有（）A.数据格式转换（如日期格式统一）B.数据清洗（如去重、补全缺失值）C.数据计算（如求和、平均值）D.数据加密（如敏感字段脱敏）E.数据合并（如多源数据关联）
6.以下属于数据仓库维度表特点的有（）A.包含描述性信息B.数据量通常较大C.数据相对稳定D.包含业务过程的度量值E.可以有多个层级（如国家-省份-城市）
7.数据仓库中，星型模型的缺点包括（）A.数据冗余度较高B.复杂查询效率低C.维度表规范化程度低D.扩展性差E.难以理解业务关系
8.数据仓库的应用价值体现在（）A.整合多源数据，消除信息孤岛第7页共14页B.支持复杂历史数据分析和趋势预测C.为管理层决策提供数据支持D.通过数据挖掘发现隐藏业务规律E.实时处理高并发交易
9.以下属于数据质量维度的有（）A.准确性B.完整性C.一致性D.及时性E.可扩展性
10.数据仓库设计中，“自下而上”（Kimball）方法的步骤包括（）A.识别业务过程B.构建数据集市C.创建企业级数据模型D.实施数据仓库E.验证业务需求
五、简答题（本题型共5题，每题5分，共25分）
1.简述数据仓库与操作型数据库（OLTP）在设计目标、数据内容、访问模式和用户类型上的主要区别
2.请详细描述ETL过程中“数据转换（Transform）”阶段的核心任务（至少列举3项）
3.数据仓库分层设计（如ODS层、DWD层、DWS层、ADS层）的具体含义是什么？每层的主要作用是什么？
4.什么是空值（Null Value）？在数据仓库中，处理空值的常用方法有哪些？请简述每种方法的适用场景第8页共14页
5.星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的主要区别是什么？在什么情况下更适合使用雪花模型？
六、案例分析题（本题型共3题，每题10分，共30分）
1.场景某零售企业计划构建数据仓库，用于分析各门店的销售情况，包括销售额、客流量、商品分类等指标，并支持管理层按区域（华东、华南等）、商品类别（食品、家电等）和时间（日、周、月）进行多维度分析该企业现有数据来源包括门店信息表（门店ID、门店名称、区域、地址）、商品信息表（商品ID、商品名称、类别、价格）、销售明细表（销售ID、门店ID、商品ID、销售时间、销售数量、销售金额）问题
（1）请用文字描述该数据仓库的星型模型架构，明确指出维度表和事实表的名称及主要字段
（2）该星型模型的优点是什么？可能存在哪些潜在问题？
2.场景某电商平台数据仓库在日常运行中发现，用户查询历史订单数据时响应速度较慢（平均耗时超过10秒），严重影响用户体验该数据仓库采用分层架构，其中DWD层存储订单明细数据，DWS层存储订单汇总数据，ADS层提供用户查询的聚合结果问题
（1）请分析可能导致查询慢的3个主要原因
（2）针对每个原因，提出至少一种优化方案
3.场景某银行计划建设企业级数据仓库，初期需要支持信贷业务分析（如贷款申请量、审批通过率、逾期率等），后期扩展到理财、保险等业务分析数据仓库团队提出两种设计方案第9页共14页-方案一（Inmon架构）先建设企业级数据仓库，再从数据仓库中抽取数据到各业务部门的数据集市-方案二（Kimball架构）先针对信贷业务快速建设数据集市，再逐步扩展到其他业务问题
（1）对比两种方案的优缺点
（2）如果你是项目负责人，在项目初期（仅考虑信贷业务）会选择哪种方案？并说明理由答案汇总
一、单选题
1.B
2.B
3.C
4.D
5.B
6.C
7.A
8.B
9.B
10.B
2.B
12.B
13.A
14.C
15.B
二、判断题
1.×（数据仓库数据主要来自OLTP，也可来自文件、日志等）
2.√
3.√（数据转换涉及格式、清洗等复杂处理）
4.×（数据仓库数据通常不可直接修改）
5.×（独立型数据集市可能依赖企业级数据仓库基础）
6.√
7.×（维度表存储描述性信息，事实表存储度量值）
8.×（“非易失性”指不允许随意修改，历史数据可追加）
9.√
10.×（元数据包含数据来源和转换规则）
11.√
12.√第10页共14页
13.√
14.√
15.×（分层架构可按需采用，非必须）
三、填空题
1.非易失性
2.转换
3.事实
4.总线架构
5.操作数据存储
6.从属型
7.替换
8.决策支持/分析型
9.概念模型设计
10.业务
11.新增或变化
12.外键/维度键
13.业务主题
14.追加（Append）
15.数据压缩
四、多选题
1.ABD
2.ABC
3.ABC
4.ABC
5.ABCDE
2.ACE
7.AC
8.ABCD
9.ABCD
3.ABDE
五、简答题第11页共14页
1.
（1）设计目标数据仓库面向决策支持，OLTP面向事务处理；
（2）数据内容数据仓库存储历史、汇总数据，OLTP存储当前、详细数据；
（3）访问模式数据仓库批量查询为主，OLTP实时联机操作为主；
（4）用户类型数据仓库用户为分析师/管理层，OLTP用户为业务人员（注每点
1.25分，共5分）
2.
（1）数据格式转换（如统一日期、编码格式）；
（2）数据清洗（去重、补全缺失值、处理异常值）；
（3）数据计算（如求和、平均值、比例计算）；
（4）数据脱敏（敏感字段加密处理）；
（5）数据合并（多源数据关联、关联维度表）（列举3项即可，每项
1.67分，共5分）
3.
（1）ODS层操作数据存储，临时存储原始数据，提供数据缓冲；
（2）DWD层数据明细层，存储经过清洗和标准化的明细数据；
（3）DWS层数据汇总层，存储按业务主题汇总的中间数据；
（4）ADS层应用数据服务层，为业务分析提供直接可用的聚合结果（每层
1.25分，共5分）
4.空值是指数据中缺失的、无意义的或未定义的值处理方法包括
（1）删除若空值比例低且不影响分析，直接删除含空值的记录；
（2）替换用固定值（如“未知”）或同类数据均值替换；
（3）插补基于业务规则或机器学习模型预测填充（如时间序列插值）；
（4）保留标记为特殊值（如“NULL”），用于后续分析判断数据质量（方法2分+适用场景
1.5分，共5分）
5.区别星型模型维度表非规范化，直接与事实表连接；雪花模型维度表进一步规范化，可拆分为多个子维度表适用雪花模型的情况
（1）维度数据结构复杂，有明显层级关系（如地区-国家-省份）；第12页共14页
（2）需要减少数据冗余；
（3）查询逻辑简单，维度层级固定（区别2分+适用场景3分，共5分）
六、案例分析题
1.
（1）维度表
①门店维度表（门店ID、门店名称、区域、地址）；
②商品维度表（商品ID、商品名称、类别、价格）；
③时间维度表（销售时间、年、季、月、周）事实表销售事实表（销售ID、门店ID、商品ID、销售时间、销售数量、销售金额）（维度表3分，事实表2分，共5分；字段列举正确即可）
（2）优点结构简单，易于理解；查询效率高（无复杂关联）；维度表直接与事实表连接，业务逻辑清晰潜在问题商品维度表中“类别”若为单一值（如仅“食品”），无冗余；若类别层级多（如食品-零食-薯片），可能导致维度表数据冗余（优点2分，问题3分，共5分）
2.
（1）可能原因
①DWD层订单明细数据量过大，未分区；
②DWS层汇总数据未预计算；
③ADS层查询未使用合适索引或缓存（每点2分，共6分）
（2）优化方案
①对DWD层按“销售时间”分区，仅查询历史数据时扫描指定分区；
②DWS层采用定时预计算（如T+1批量计算），替代实时汇总；
③ADS层对常用查询字段建立索引（如对“用户ID”“销售时间”建复合索引），并启用结果缓存（每原因对应方案2分，共4分，共6分）
3.
（1）方案一（Inmon）优点:架构统一，数据一致性高，支持企业级全局分析；缺点:建设周期长，成本高，初期业务响应慢方案二（Kimball）优点:建设周期短，能快速满足业务需求，用户参与度第13页共14页高；缺点:可能导致数据冗余，后期整合困难，需避免“烟囱式”建设（每方案
2.5分，共5分）
（2）选择方案二（Kimball）理由项目初期仅考虑信贷业务，采用“自下而上”数据集市可快速落地，验证业务价值，且信贷业务有明确边界，数据集市建设难度低；后期扩展到其他业务时，可逐步整合，避免初期大量投入却无法验证需求的风险（选择1分+理由4分，共5分）第14页共14页。
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