2025年超星尔雅学习通《数据仓库架构与优化设计》考试备考题库及答案解析

2025年超星尔雅学习通《数据仓库架构与优化设计》考试备考题库及答案解析就读院校：________姓名：________考场号：________考生号：________一、选择题1.数据仓库的架构中，通常负责数据存储和管理的部分是（）A.ETL工具B.数据挖掘引擎C.数据库管理系统D.业务智能平台答案：C解析：数据库管理系统是数据仓库架构的核心组件，负责数据的存储、查询和管理。ETL工具用于数据的抽取、转换和加载，数据挖掘引擎用于数据分析和模式识别，业务智能平台用于数据的展示和决策支持。2.在数据仓库设计中，星型模式的主要优点是（）A.数据冗余度高B.维度表数量少C.提高查询效率D.实现复杂的数据关系答案：B解析：星型模式的主要优点是维度表数量少，结构简单，易于理解和实现。这种模式通过一个中心事实表和多个维度表来组织数据，简化了查询操作，提高了查询效率。3.数据仓库中的数据加载通常采用（）A.交互式加载B.批量加载C.实时加载D.按需加载答案：B解析：数据仓库中的数据加载通常采用批量加载的方式，因为数据仓库的数据通常是历史数据，不需要实时更新。批量加载可以在非高峰时段进行，减少对生产系统的影响。4.数据仓库的性能优化通常包括（）A.索引优化B.查询优化C.分区表D.以上都是答案：D解析：数据仓库的性能优化通常包括索引优化、查询优化和分区表等多种手段。索引优化可以提高查询速度，查询优化可以减少查询时间，分区表可以简化数据管理，提高查询效率。5.数据仓库中的数据清洗主要目的是（）A.提高数据质量B.增加数据量C.减少数据存储空间D.简化数据处理流程答案：A解析：数据清洗的主要目的是提高数据质量，通过去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等手段，确保数据的准确性和完整性。6.数据仓库中的数据归档通常采用（）A.在线归档B.离线归档C.按需归档D.定期归档答案：B解析：数据仓库中的数据归档通常采用离线归档的方式，将长时间不访问的数据转移到磁带或其他存储介质上，以节省存储空间和降低维护成本。7.数据仓库中的数据模型设计通常采用（）A.关系模型B.层次模型C.网状模型D.以上都是答案：A解析：数据仓库中的数据模型设计通常采用关系模型，因为关系模型具有严格的结构和丰富的查询功能，适合用于数据仓库的数据组织和管理。8.数据仓库中的数据安全通常采用（）A.访问控制B.数据加密C.审计日志D.以上都是答案：D解析：数据仓库中的数据安全通常采用访问控制、数据加密和审计日志等多种手段，确保数据的机密性、完整性和可用性。9.数据仓库中的数据更新通常采用（）A.增量更新B.全量更新C.按需更新D.以上都是答案：A解析：数据仓库中的数据更新通常采用增量更新的方式，只更新发生变化的数据，以减少数据更新的量和提高更新效率。10.数据仓库中的数据集成通常采用（）A.ETL工具B.数据同步工具C.数据虚拟化工具D.以上都是答案：D解析：数据仓库中的数据集成通常采用ETL工具、数据同步工具和数据虚拟化工具等多种手段，实现不同数据源的数据整合和统一管理。11.数据仓库中，通常用于描述业务过程或事件的结构化数据是（）A.维度数据B.事实数据C.指标数据D.关系数据答案：B解析：事实数据是数据仓库中的核心数据，通常用于描述业务过程或事件，包含可度量的事实和与之相关的时间、地点等维度信息。维度数据用于描述业务背景，指标数据是度量业务的结果。12.在数据仓库设计中，雪花模式相比星型模式的主要缺点是（）A.维度表数量少B.查询效率低C.数据冗余度低D.结构复杂答案：B解析：雪花模式相比星型模式的主要缺点是查询效率低和结构复杂。雪花模式将维度表进一步规范化，形成多个层次的结构，虽然减少了数据冗余，但增加了查询的复杂性和路径长度。13.数据仓库中的数据抽取通常采用（）A.实时抽取B.批量抽取C.按需抽取D.以上都是答案：B解析：数据仓库中的数据抽取通常采用批量抽取的方式，因为数据仓库的数据通常是历史数据，不需要实时更新。批量抽取可以在非高峰时段进行，减少对生产系统的影响。14.数据仓库的性能优化中，对查询语句进行优化通常包括（）A.优化查询逻辑B.添加索引C.重构查询计划D.以上都是答案：D解析：数据仓库的性能优化中，对查询语句进行优化通常包括优化查询逻辑、添加索引和重构查询计划等多种手段。优化查询逻辑可以减少不必要的计算，添加索引可以提高查询速度，重构查询计划可以简化查询操作。15.数据仓库中的数据校验通常采用（）A.数据比对B.数据审计C.数据验证规则D.以上都是答案：D解析：数据仓库中的数据校验通常采用数据比对、数据审计和数据验证规则等多种手段，确保数据的准确性和完整性。数据比对可以检查数据的一致性，数据审计可以跟踪数据的变更历史，数据验证规则可以检查数据的格式和范围。16.数据仓库中的数据分区通常采用（）A.范围分区B.品牌分区C.整体分区D.以上都是答案：A解析：数据仓库中的数据分区通常采用范围分区的方式，根据数据的关键属性值将数据划分为不同的分区，例如按时间范围分区。范围分区可以提高查询效率和管理便利性。17.数据仓库中的数据聚合通常采用（）A.聚合函数B.索引C.分区D.以上都是答案：A解析：数据仓库中的数据聚合通常采用聚合函数的方式，例如SUM、COUNT、AVG等，对数据进行汇总和统计。聚合函数可以简化复杂的查询操作，提高查询效率。18.数据仓库中的数据模型设计通常采用（）A.星型模型B.雪花模型C.混合模型D.以上都是答案：D解析：数据仓库中的数据模型设计通常采用星型模型、雪花模型或混合模型，根据具体业务需求选择合适的模型。星型模型结构简单，查询效率高；雪花模型数据冗余度低，但查询复杂；混合模型结合了星型模型和雪花模型的特点。19.数据仓库中的数据血缘通常采用（）A.数据映射关系B.数据流图C.数据字典D.以上都是答案：D解析：数据仓库中的数据血缘通常采用数据映射关系、数据流图和数据字典等多种方式来描述，追踪数据的来源和去向，帮助理解数据的流动和处理过程。20.数据仓库中的数据生命周期管理通常包括（）A.数据归档B.数据清理C.数据备份D.以上都是答案：D解析：数据仓库中的数据生命周期管理通常包括数据归档、数据清理和数据备份等多种环节，确保数据的长期保存、可用性和安全性。数据归档可以减少活跃数据的量，数据清理可以去除无效数据，数据备份可以防止数据丢失。二、多选题1.数据仓库常见的架构模式包括（）A.单层架构B.双层架构C.三层架构D.N层架构E.混合架构答案：BCE解析：数据仓库常见的架构模式包括双层架构、三层架构和混合架构。双层架构由数据源和数据仓库两层组成；三层架构由数据源、数据集成层和数据仓库层三层组成；混合架构结合了双层架构和三层架构的特点，根据实际需求进行设计。单层架构和N层架构不是数据仓库常见的架构模式。2.数据仓库中的事实表通常包含（）A.度量值B.外键C.时间属性D.维度属性E.业务键答案：ABCE解析：数据仓库中的事实表通常包含度量值、外键、时间属性和业务键。度量值是事实表的核心，外键用于连接维度表，时间属性记录业务发生的时间，业务键是事实表的主键。维度属性通常包含在维度表中。3.数据仓库的设计原则包括（）A.非规范化B.一致性C.简洁性D.可扩展性E.实时性答案：ABCD解析：数据仓库的设计原则包括非规范化、一致性、简洁性和可扩展性。非规范化可以提高查询效率，一致性保证数据的准确性，简洁性使数据模型易于理解和管理，可扩展性适应业务的发展变化。实时性不是数据仓库的主要设计原则，数据仓库通常采用批量加载，不需要实时更新。4.数据仓库中的数据清洗方法包括（）A.去重B.缺失值处理C.异常值处理D.数据格式转换E.数据归档答案：ABCD解析：数据仓库中的数据清洗方法包括去重、缺失值处理、异常值处理和数据格式转换。去重可以消除重复数据，缺失值处理可以填补缺失数据，异常值处理可以识别和处理异常数据，数据格式转换可以统一数据格式。数据归档是数据生命周期管理的一部分，不属于数据清洗方法。5.数据仓库的性能优化手段包括（）A.索引优化B.查询优化C.分区表D.数据压缩E.并行处理答案：ABCDE解析：数据仓库的性能优化手段包括索引优化、查询优化、分区表、数据压缩和并行处理。索引优化可以提高查询速度，查询优化可以减少查询时间，分区表可以简化数据管理，数据压缩可以节省存储空间，并行处理可以提高处理效率。6.数据仓库中的维度表通常包含（）A.维度属性B.时间属性C.度量值D.外键E.业务键答案：ABD解析：数据仓库中的维度表通常包含维度属性、时间属性和外键。维度属性描述业务的背景信息，时间属性记录业务发生的时间，外键用于连接事实表。度量值是事实表的内容，业务键是事实表的主键。7.数据仓库中的数据集成工具包括（）A.ETL工具B.数据同步工具C.数据虚拟化工具D.数据仓库管理系统E.编程语言答案：ABC解析：数据仓库中的数据集成工具包括ETL工具、数据同步工具和数据虚拟化工具。ETL工具用于数据的抽取、转换和加载，数据同步工具用于数据的实时同步，数据虚拟化工具用于数据的虚拟化访问。数据仓库管理系统是数据仓库的运行环境，编程语言可以用于数据处理的开发，但不是专门的数据集成工具。8.数据仓库中的数据安全措施包括（）A.访问控制B.数据加密C.审计日志D.数据脱敏E.网络隔离答案：ABCDE解析：数据仓库中的数据安全措施包括访问控制、数据加密、审计日志、数据脱敏和网络隔离。访问控制可以限制数据的访问权限，数据加密可以保护数据的机密性，审计日志可以记录数据的操作历史，数据脱敏可以隐藏敏感数据，网络隔离可以防止未授权访问。9.数据仓库中的数据模型设计方法包括（）A.星型模型B.雪花模型C.数据立方体D.逻辑模型E.物理模型答案：ABCD解析：数据仓库中的数据模型设计方法包括星型模型、雪花模型、数据立方体和逻辑模型。星型模型和雪花模型是常用的数据仓库模型，数据立方体是数据仓库的数据结构，逻辑模型和物理模型是数据库设计的不同阶段。物理模型更偏向于数据库的实现细节。10.数据仓库中的数据维护工作包括（）A.数据更新B.数据备份C.数据恢复D.数据清理E.数据归档答案：ABCDE解析：数据仓库中的数据维护工作包括数据更新、数据备份、数据恢复、数据清理和数据归档。数据更新可以保证数据的时效性，数据备份可以防止数据丢失，数据恢复可以在数据丢失后恢复数据，数据清理可以去除无效数据，数据归档可以减少活跃数据的量。11.数据仓库中，星型模式的主要优点有（）A.查询效率高B.结构简单C.维度表数量少D.易于理解E.数据冗余度高答案：ABCD解析：星型模式的主要优点包括查询效率高、结构简单、维度表数量少和易于理解。这种模式通过一个中心事实表和多个维度表来组织数据，简化了查询操作，提高了查询效率，并且模型结构清晰，易于理解和实现。数据冗余度高是星型模式的缺点，高数据冗余度会导致存储空间浪费和维护困难。12.数据仓库中的数据ETL过程通常包括（）A.数据抽取B.数据转换C.数据加载D.数据清洗E.数据验证答案：ABCD解析：数据仓库中的数据ETL（Extract,Transform,Load）过程通常包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据清洗。数据抽取是从各种数据源中抽取数据，数据转换是对数据进行清洗、转换和整合，数据加载是将处理后的数据加载到数据仓库中，数据清洗是去除数据中的错误和重复信息。数据验证通常也是ETL过程的一部分，用于确保数据的准确性和完整性。13.数据仓库中的数据分区技术可以带来（）A.提高查询效率B.减少存储空间C.简化数据管理D.增加数据复杂性E.提高数据安全性答案：ABC解析：数据仓库中的数据分区技术可以带来提高查询效率、减少存储空间和简化数据管理的好处。通过将数据按照某种规则划分为不同的分区，可以提高查询特定分区数据的效率，减少不必要的数据扫描，从而提高查询性能。分区还可以将数据分散存储，减少单个数据文件的大小，简化数据的管理和维护。数据分区会增加数据管理的复杂性，但不会直接提高数据安全性。14.数据仓库中的数据指标通常具有（）A.可度量性B.可加性C.维度性D.聚合性E.时变性答案：ABD解析：数据仓库中的数据指标通常具有可度量性、可加性和聚合性。可度量性指指标可以通过数值进行量化，可加性指指标可以在不同维度上进行聚合计算，聚合性指指标可以通过聚合函数进行汇总统计。指标通常不直接具有维度性，维度性是维度表的特征，指标通常反映业务的结果，具有一定的时间属性，但不一定具有时变性。15.数据仓库中的数据模型设计需要考虑（）A.业务需求B.数据量C.查询模式D.技术实现E.数据来源答案：ABCDE解析：数据仓库中的数据模型设计需要综合考虑业务需求、数据量、查询模式、技术实现和数据来源等多个因素。业务需求是数据模型设计的出发点，数据量决定了模型的规模和复杂度，查询模式影响了模型的优化方向，技术实现需要考虑现有技术和工具的限制，数据来源决定了数据的结构和内容。只有全面考虑这些因素，才能设计出符合实际需求的数据模型。16.数据仓库中的数据质量问题主要包括（）A.数据不准确B.数据不完整C.数据不一致D.数据不唯一E.数据不timely答案：ABCDE解析：数据仓库中的数据质量问题主要包括数据不准确、数据不完整、数据不一致、数据不唯一和数据不timely（数据不及时）。数据不准确指数据的值与实际业务情况不符，数据不完整指数据缺少必要的字段或记录，数据不一致指同一数据在不同地方存在不同的值，数据不唯一指存在重复的记录，数据不及时指数据的更新滞后于业务发生的时间。17.数据仓库中的数据安全策略包括（）A.访问控制策略B.数据加密策略C.审计策略D.数据脱敏策略E.网络安全策略答案：ABCDE解析：数据仓库中的数据安全策略包括访问控制策略、数据加密策略、审计策略、数据脱敏策略和网络安全策略。访问控制策略用于限制数据的访问权限，数据加密策略用于保护数据的机密性，审计策略用于记录数据的操作历史，数据脱敏策略用于隐藏敏感数据，网络安全策略用于防止网络攻击。这些策略共同构成了数据仓库的安全防护体系。18.数据仓库中的数据生命周期管理包括（）A.数据创建B.数据存储C.数据更新D.数据归档E.数据销毁答案：ABCDE解析：数据仓库中的数据生命周期管理包括数据创建、数据存储、数据更新、数据归档和数据销毁。数据创建是数据的起点，数据存储是数据的保存过程，数据更新是数据的变更过程，数据归档是将长期不访问的数据转移到低成本存储介质上，数据销毁是彻底删除不再需要的数据。数据生命周期管理涵盖了数据从产生到消亡的整个过程。19.数据仓库中的数据集成方法包括（）A.ETLB.数据同步C.数据虚拟化D.数据复制E.编程开发答案：ABCD解析：数据仓库中的数据集成方法包括ETL（Extract,Transform,Load）、数据同步、数据复制和数据虚拟化。ETL是常用的数据集成工具，数据同步用于保持不同系统之间的数据一致性，数据复制是将数据从一个系统复制到另一个系统，数据虚拟化是创建数据的虚拟视图，供用户查询使用。编程开发可以用于数据集成，但不是专门的数据集成方法。20.数据仓库中的数据优化技术包括（）A.索引优化B.查询优化C.分区表D.数据压缩E.并行处理答案：ABCDE解析：数据仓库中的数据优化技术包括索引优化、查询优化、分区表、数据压缩和并行处理。索引优化可以提高查询速度，查询优化可以减少查询时间，分区表可以简化数据管理，数据压缩可以节省存储空间，并行处理可以提高处理效率。这些技术可以综合使用，以提高数据仓库的性能和效率。三、判断题1.数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。（）答案：正确解析：数据仓库的定义正是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，其核心目标是支持管理决策。面向主题意味着数据仓库围绕特定的业务主题进行组织，集成性要求将来自不同数据源的数据整合在一起，稳定性要求数据仓库中的数据是相对稳定的，不经常发生改变，反映历史变化则强调数据仓库存储的是历史数据，用于分析趋势和模式。2.星型模式是一种常见的数据仓库模型，其中事实表位于中心，维度表围绕事实表呈星状分布。（）答案：正确解析：星型模式是数据仓库中一种非常常见且易于理解的数据模型。在该模型中，一个中心事实表包含业务流程中的度量值和外国键，多个维度表通过外国键与事实表连接，并围绕事实表呈星状分布。这种结构简化了查询操作，提高了查询效率，是许多商业智能应用的首选。3.数据仓库中的数据ETL过程是指数据的抽取、转换、加载和验证。（）答案：错误解析：数据仓库中的数据ETL过程主要是指数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），即从各种数据源中抽取数据，对数据进行清洗、转换和整合，然后将处理后的数据加载到数据仓库中。数据验证通常也是ETL过程的一部分，但不是ETL的三个核心字母所代表的步骤。4.数据分区是一种数据管理技术，可以提高数据仓库的查询性能和管理效率。（）答案：正确解析：数据分区是一种将数据根据特定规则划分为多个独立分区的数据管理技术。通过分区，可以将数据分散存储在不同的物理区域，从而提高查询特定分区数据的效率，减少不必要的数据扫描，简化数据的管理和维护，例如备份、恢复和删除操作。因此，数据分区可以有效提高数据仓库的查询性能和管理效率。5.数据仓库中的维度表通常包含大量的度量值。（）答案：错误解析：数据仓库中的维度表通常包含描述业务背景的维度属性和度量值的外键，但维度表本身主要存储的是维度属性，例如时间、地点、产品等，而度量值则存储在事实表中。维度表通常包含较少的记录数，但包含较多的属性字段。6.数据仓库的设计不需要考虑未来的业务发展。（）答案：错误解析：数据仓库的设计需要充分考虑未来的业务发展，具有一定的可扩展性和灵活性。随着业务的发展，数据量和业务需求可能会发生变化，数据仓库需要能够适应这些变化，支持新的业务分析和决策。因此，在设计数据仓库时，需要预留一定的扩展空间，并考虑未来的业务需求。7.数据仓库中的数据更新通常采用实时更新方式。（）答案：错误解析：数据仓库中的数据更新通常采用批量更新方式，而不是实时更新。数据仓库主要存储的是历史数据，并且数据更新频率相对较低。实时更新通常适用于需要快速响应数据变化的场景，而数据仓库更注重数据的完整性和一致性，以及长期趋势的分析。8.数据仓库中的数据血缘是指数据从源头到最终目标的流动路径。（）答案：正确解析：数据血缘是指数据在整个生命周期中从源头到最终目标的流动路径，包括数据的抽取、转换、加载等各个过程。在数据仓库中，数据血缘可以帮助用户理解数据的来源、处理过程和最终去向，对于数据质量管理、数据治理和数据安全等方面具有重要意义。9.数据仓库的性能优化只需要关注查询优化。（）答案：错误解析：数据仓库的性能优化需要关注多个方面，包括查询优化、数据加载优化、数据存储优化、索引优化、分区表优化等。查询优化只是性能优化的一部分，还需要考虑数据加载的效率、数据存储的结构、索引的创建和使用、分区表的划分和利用等因素。只有综合考虑这些因素，才能有效提高数据仓库的性能。10.数据仓库中的数据校验是为了提高数据的查询效率。（）答案：错误解析：数据仓库中的数据校验是为了保证数据的准确性和完整性，而不是为了提高数据的查询效率。数据校验通过一系列规则和方法，检查数据的格式、范围、一致性等方面，确保数据的正确性。数据校验是数据质量管理的重要环节，对于保证数据仓库中数据的可靠性和有效性至关重要。四、简答题1.简述数据仓库的概念及其主要特征。答案：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，主要用于支持管理决策。其主要特征包括：面向主题，即数据仓库围绕特定的业务主题进行组织；集成性，要求将来自不同数据源的数据整合在一起，消除冗余和不一致性；稳定性，要求数据仓库中的数据是相对稳定的，不经常发生改变，主要用于分析和决策，而不是事务处理；反映历史变化，则强调数据仓库存储的是历史数据，用于分析趋势和模式，而不是当前的业务操作数据。2.简述星型模式和雪花模式的特点及其适用场景。答案：星型模式是一种常见的数据仓库模型，其中事实表位于中心，维度表围绕事