柚子快報(bào)邀請(qǐng)碼778899分享：數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)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(chǔ)上 存在唯一主鍵

第三范式：在遵循第二范式的基礎(chǔ)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(jī)分析處理，OLTP是聯(lián)機(jī)事務(wù)處理。

這兩個(gè)系統(tǒng)的主要區(qū)別在于它們的名稱：分析型與事務(wù)型。每個(gè)系統(tǒng)都針對(duì)該類型的處理進(jìn)行了優(yōu)化。

OLAP 經(jīng)過優(yōu)化，可進(jìn)行復(fù)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(xué)家、業(yè)務(wù)分析師和知識(shí)工作者使用而設(shè)計(jì)，它們支持商業(yè)智能 (BI)、數(shù)據(jù)挖掘和其他決策支持應(yīng)用程序。

另一方面，OLTP 針對(duì)處理大量事務(wù)進(jìn)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(tái)職員）或客戶自助服務(wù)應(yīng)用程序（例如網(wǎng)上銀行、電子商務(wù)、旅行預(yù)訂）而設(shè)計(jì)。

3、維度建模是什么？

維度建模是根據(jù)實(shí)體事實(shí)之間的關(guān)系來進(jìn)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(shí)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(shí)表周圍不止一層維度，有可能存在多層維度，相對(duì)于星型模型，減少了數(shù)據(jù)冗余，但同時(shí)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(shí)體事實(shí)之間的關(guān)系來進(jìn)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(jìn)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(chǎng)景不同。維度建模常用于分析處理場(chǎng)景。

5、什么是事實(shí)表？什么是維度表？

事實(shí)表是維度建模中的概念，事實(shí)表有記錄著業(yè)務(wù)核心真實(shí)的數(shù)據(jù)，一般粒度較細(xì)，包含著各個(gè)維度的外鍵。

維度表它包含了與業(yè)務(wù)過程相關(guān)的維度信息。維度是描述業(yè)務(wù)過程的屬性，例如時(shí)間、地點(diǎn)、產(chǎn)品等。維度表中的每一行都對(duì)應(yīng)著一個(gè)唯一的維度值，例如某一天、某一地點(diǎn)、某一產(chǎn)品等。維度表通常包含了維度的屬性信息，例如時(shí)間維度表中包含了年、月、日等屬性

6、數(shù)倉(cāng)建模方法：

典型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模方法論

?ER 模型

ER模型即為實(shí)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(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的出發(fā)點(diǎn)是整合數(shù)據(jù)，將各個(gè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)以整個(gè)企業(yè)角度按主題進(jìn)行相似性組合和合并，并進(jìn)行一致性處理，為數(shù)據(jù)分析決策服務(wù)，但是并不能直接用于分析決策。

ER 模型在實(shí)踐中最典型的代表是 Teradata 公司基于金融業(yè)務(wù)發(fā)布 的 FS-LDM（Financial Services Logical Data Model），它通過對(duì)金融業(yè)務(wù)的高度抽象和總結(jié)，將金融業(yè)務(wù)劃分為10大主題，并以設(shè)計(jì)面向金融倉(cāng)庫(kù)模型的核心為基礎(chǔ)，企業(yè)基于此模型做適當(dāng)調(diào)整和擴(kuò)展就能快速落地實(shí)施。

維度模型

維度建模從分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，為分析需求服務(wù)，因此它重點(diǎn)關(guān)注用戶如何更快速地完成需求分析，同時(shí)具有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)性能。其典型的代表是星形模型，以及在一些特殊場(chǎng)景下使用的雪花模型。設(shè)計(jì)步驟通常如下：

1. 卻定主題; 2. 聲明粒度; 3. 確認(rèn)維度; 4. 確認(rèn)事實(shí)

選擇需要進(jìn)行分析決策的業(yè)務(wù)過程。業(yè)務(wù)過程可以是單個(gè)業(yè)務(wù)事件，比如交易的支付、退款等；也可以是某個(gè)事件的狀態(tài)，比如當(dāng)前的賬戶余額等；還可以是一系列相關(guān)業(yè)務(wù)事件組成的業(yè)務(wù)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(dāng)前狀態(tài)，或是事件流轉(zhuǎn)效率。

選擇粒度。在事件分析中，我們要預(yù)判所有分析需要細(xì)分的程度，從而決定選擇的粒度。粒度是維度的一個(gè)組合。

識(shí)別維表。選擇好粒度之后，就需要基于此粒度設(shè)計(jì)維表，包括維度屬性，用于分析時(shí)進(jìn)行分組和篩選。

選擇事實(shí)。確定分析需要衡量的指標(biāo) ?

4、SQL執(zhí)行順序：

1、from；

2、where

3、group by:

4、聚合函數(shù)計(jì)算；

5、having;

6、select；

7；order by;

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