柚子快報邀請碼778899分享:數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫基礎常用問答
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1、范式建模中三范式分別是什么?
第一范式:列不可再分
第二范式:在遵循第一范式的基礎上 存在唯一主鍵
第三范式:在遵循第二范式的基礎上 不存在傳遞函數(shù)依賴 。傳遞函數(shù)依賴是指出現(xiàn)非主屬性決定非主屬性。
2、OLAP和OLTP分別是什么,有什么區(qū)別?
OLAP是聯(lián)機分析處理,OLTP是聯(lián)機事務處理。
這兩個系統(tǒng)的主要區(qū)別在于它們的名稱:分析型與事務型。每個系統(tǒng)都針對該類型的處理進行了優(yōu)化。
OLAP 經過優(yōu)化,可進行復雜的數(shù)據(jù)分析,從而做出更明智的決策。OLAP 系統(tǒng)專為數(shù)據(jù)科學家、業(yè)務分析師和知識工作者使用而設計,它們支持商業(yè)智能 (BI)、數(shù)據(jù)挖掘和其他決策支持應用程序。
另一方面,OLTP 針對處理大量事務進行了優(yōu)化。OLTP 系統(tǒng)專為一線工作人員(例如收銀員、銀行出納員、酒店前臺職員)或客戶自助服務應用程序(例如網(wǎng)上銀行、電子商務、旅行預訂)而設計。
3、維度建模是什么?
維度建模是根據(jù)實體事實之間的關系來進行建模,通常組成星型模型或雪花模型。所謂星型模型是指的事實表外圍只有一層維度表,數(shù)據(jù)冗余度較大;雪花模型指的是事實表周圍不止一層維度,有可能存在多層維度,相對于星型模型,減少了數(shù)據(jù)冗余,但同時也降低了查詢效率。
4、維度建模與范式建模的區(qū)別?
區(qū)別一:建模方式不同 ,維度建模是根據(jù)實體事實之間的關系來進行建模,通常組成星型模型或雪花模型;范式建模使用的是范式建模理論進行建模;
區(qū)別二:數(shù)據(jù)冗余不同。維度建模數(shù)據(jù)冗余較大,范式建模冗余較小
區(qū)別三:查詢效率不同。維度建模查詢效率優(yōu)于范式建模
區(qū)別四:常用場景不同。維度建模常用于分析處理場景。
5、什么是事實表?什么是維度表?
事實表是維度建模中的概念,事實表有記錄著業(yè)務核心真實的數(shù)據(jù),一般粒度較細,包含著各個維度的外鍵。
維度表它包含了與業(yè)務過程相關的維度信息。維度是描述業(yè)務過程的屬性,例如時間、地點、產品等。維度表中的每一行都對應著一個唯一的維度值,例如某一天、某一地點、某一產品等。維度表通常包含了維度的屬性信息,例如時間維度表中包含了年、月、日等屬性
6、數(shù)倉建模方法:
典型的數(shù)據(jù)倉庫建模方法論
?ER 模型
ER模型即為實體聯(lián)系模型:按照不同的主題與主題之間的聯(lián)系
采用 ER模型建設數(shù)據(jù)倉庫模型的出發(fā)點是整合數(shù)據(jù),將各個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)以整個企業(yè)角度按主題進行相似性組合和合并,并進行一致性處理,為數(shù)據(jù)分析決策服務,但是并不能直接用于分析決策。
ER 模型在實踐中最典型的代表是 Teradata 公司基于金融業(yè)務發(fā)布 的 FS-LDM(Financial Services Logical Data Model),它通過對金融業(yè)務的高度抽象和總結,將金融業(yè)務劃分為10大主題,并以設計面向金融倉庫模型的核心為基礎,企業(yè)基于此模型做適當調整和擴展就能快速落地實施。
維度模型
維度建模從分析決策的需求出發(fā)構建模型,為分析需求服務,因此它重點關注用戶如何更快速地完成需求分析,同時具有較好的大規(guī)模復雜查詢的響應性能。其典型的代表是星形模型,以及在一些特殊場景下使用的雪花模型。設計步驟通常如下:
1. 卻定主題; 2. 聲明粒度; 3. 確認維度; 4. 確認事實
選擇需要進行分析決策的業(yè)務過程。業(yè)務過程可以是單個業(yè)務事件,比如交易的支付、退款等;也可以是某個事件的狀態(tài),比如當前的賬戶余額等;還可以是一系列相關業(yè)務事件組成的業(yè)務流程,具體需要看我們分析的是某些事件發(fā)生情況,還是當前狀態(tài),或是事件流轉效率。
選擇粒度。在事件分析中,我們要預判所有分析需要細分的程度,從而決定選擇的粒度。粒度是維度的一個組合。
識別維表。選擇好粒度之后,就需要基于此粒度設計維表,包括維度屬性,用于分析時進行分組和篩選。
選擇事實。確定分析需要衡量的指標 ?
4、SQL執(zhí)行順序:
1、from;
2、where
3、group by:
4、聚合函數(shù)計算;
5、having;
6、select;
7;order by;
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