数据仓库设计师面试题及案例分析含答案

2026年数据仓库设计师面试题及案例分析含答案一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）题目1：在数据仓库设计中，以下哪种模型最适合处理星型模式的缓慢变化维度（SCD）问题？A.SCD类型1B.SCD类型2C.SCD类型3D.SCD类型4题目2：在数据仓库ETL过程中，以下哪种技术最适合用于大规模数据清洗和转换？A.MapReduceB.SparkC.FlinkD.Kafka题目3：假设某电商公司需要实时分析用户行为数据，以下哪种存储引擎最适合？A.HDFSB.HiveC.RedisD.ClickHouse题目4：在数据仓库分层设计中，以下哪一层主要负责存储细粒度、历史数据？A.ODS层B.DWD层C.DWS层D.ADS层题目5：以下哪种指标最适合用于评估数据仓库查询性能？A.数据量B.查询响应时间C.数据增长率D.磁盘使用率二、简答题（共5题，每题4分，合计20分）题目6：简述数据仓库与关系型数据库的主要区别。题目7：解释什么是“维度表”和“事实表”，并说明其在星型模型中的作用。题目8：列举三种常见的ETL工具，并说明其适用场景。题目9：简述数据仓库性能优化的主要方法。题目10：什么是“数据冗余”？简述其在数据仓库设计中的影响。三、案例分析题（共2题，每题10分，合计20分）题目11：背景：某大型零售企业（如京东或天猫）希望构建一个数据仓库，用于分析用户购买行为和库存管理。现有数据源包括：-用户订单表（ODS层，每日更新）-库存表（ODS层，每日更新）-用户画像表（ODS层，每周更新）-促销活动表（ODS层，实时更新）要求：1.设计星型模型，包括至少3个维度表和1个事实表。2.说明每个表的关键字段及其作用。3.描述ETL过程中需要处理的业务逻辑（如去重、关联、聚合）。题目12：背景：某金融机构（如工行或建行）需要构建一个实时数据仓库，用于监控交易风险和客户信用评分。数据源包括：-交易流水表（每小时更新）-客户信息表（每日更新）-风险规则表（实时更新）要求：1.说明实时数据仓库与离线数据仓库的设计区别。2.设计一个适合该场景的数仓模型（如增量模型或流式模型）。3.描述如何通过数据仓库支持实时风险监控和信用评分计算。答案及解析一、选择题答案及解析题目1：答案：B解析：SCD类型2（渐变维）适合缓慢变化维度，通过增加历史记录来跟踪变化，适用于需要保留历史数据的场景。SCD类型1仅覆盖当前状态，SCD类型3和类型4较少使用。题目2：答案：B解析：Spark适合大规模数据处理，支持内存计算，效率高于MapReduce。Flink适合流式处理，但本题侧重批处理；Flink和Kafka不适合数据清洗。题目3：答案：D解析：ClickHouse支持高并发和实时查询，适合实时分析场景。HDFS仅存储，Hive适合离线分析，Redis适合缓存。题目4：答案：B解析：DWD层（明细数据层）存储原始数据但经过清洗和转换，适合细粒度历史数据存储。ODS层是原始数据层，DWS层是轻度汇总，ADS层是应用数据层。题目5：答案：B解析：查询响应时间是衡量数据仓库性能的核心指标，直接影响用户体验。数据量不直接反映性能，数据增长率和磁盘使用率是资源指标。二、简答题答案及解析题目6：答案：1.数据模型不同：关系型数据库支持OLTP（事务处理），数据仓库支持OLAP（分析处理）。2.数据更新频率不同：关系型数据库实时更新，数据仓库周期性更新（如每日）。3.数据结构不同：数据仓库采用星型或雪花模型，关系型数据库采用规范化结构。4.目的不同：关系型数据库用于业务操作，数据仓库用于决策分析。题目7：答案：-事实表：存储可度量的事实数据（如销售额、数量），如订单表。-维度表：存储描述性上下文信息（如时间、地区），如产品表、用户表。作用：事实表支持聚合计算，维度表提供分析维度。题目8：答案：1.Informatica：适合大型企业，支持复杂ETL。2.Talend：开源工具，适合中小企业。3.Kettle：开源工具，适合自定义ETL。适用场景：Informatica适合金融、零售等复杂业务；Talend/Kettle适合中小型或敏捷项目。题目9：答案：1.索引优化：为查询字段加索引。2.分区表：按时间或业务维度分区，提高查询效率。3.物化视图：预计算常用聚合结果，减少实时计算。题目10：答案：数据冗余指同一数据在多个地方存储。影响：1.增加存储成本。2.更新不一致风险。数据仓库通过维度和事实表设计减少冗余，但允许必要冗余以支持快速查询。三、案例分析题答案及解析题目11：答案：1.星型模型设计：-事实表：订单事实表（OrderFact）-字段：订单ID、用户ID、产品ID、订单金额、订单时间、促销ID。-维度表：-用户维度表（DimUser）：用户ID、姓名、地区、注册时间。-产品维度表（DimProduct）：产品ID、品类、价格。-促销维度表（DimPromotion）：促销ID、活动类型、折扣率。-时间维度表（DimTime）：订单时间、年、季、月、日。2.ETL逻辑：-去重：去除订单表中的重复记录。-关联：通过用户ID、产品ID、促销ID关联维度表。-聚合：按用户、产品、时间汇总订单金额。题目12：答案：1.实时与离线区别：-实时数据仓库使用流式处理（如Kafka+Flink），离线使用批处理（如Spark）。-实时支持秒级分析，离线支持小时级或日级。2.模型设计：-增量模型：仅处理新