Dw考试简答题及答案

Dw考试简答题及答案

姓名：__________考号：__________一、单选题(共10题)1.以下哪项不是Dw考试的基本原则？()A.数据质量优先B.数据一致性C.数据安全性D.数据冗余2.在Dw设计中，什么是星型模型的核心？()A.维度表B.事实表C.关联表D.数据仓库3.Dw中，粒度级别指的是什么？()A.数据的存储方式B.数据的聚合程度C.数据的更新频率D.数据的来源4.在Dw中，什么是事实表中的关键列？()A.主键列B.外键列C.度量列D.说明列5.以下哪项不是Dw中维度表的特点？()A.包含业务实体的属性B.包含业务实体的历史数据C.包含业务实体的当前数据D.包含业务实体的未来数据6.在Dw中，什么是雪花模型？()A.一个包含多个事实表的模型B.一个包含多个维度表的模型C.一个包含星型模型和雪花模型特征的模型D.一个包含事实表和维度表的模型7.Dw中，什么是数据仓库的ETL过程？()A.数据提取、转换、加载B.数据提取、转换、存储C.数据提取、传输、加载D.数据提取、传输、存储8.在Dw中，什么是数据仓库的数据一致性？()A.数据的准确性B.数据的完整性C.数据的实时性D.数据的可用性9.以下哪项不是Dw设计的目标？()A.提高数据质量B.提高数据安全性C.提高数据访问速度D.降低数据存储成本二、多选题(共5题)10.在数据仓库设计中，以下哪些是影响数据仓库性能的因素？()A.数据量大小B.数据仓库的架构C.数据更新频率D.数据查询复杂性E.硬件性能11.以下哪些是维度表的关键特征？()A.包含业务实体的属性B.包含业务实体的历史数据C.包含业务实体的当前数据D.包含业务实体的未来数据E.与事实表相关联12.在ETL过程中，以下哪些操作是必要的？()A.数据清洗B.数据转换C.数据加载D.数据验证E.数据压缩13.以下哪些是数据仓库设计时需要遵循的原则？()A.第三范式原则B.星型模式原则C.雪花模式原则D.模块化原则E.实时性原则14.在数据仓库中，以下哪些是事实表可能包含的内容？()A.业务度量值B.业务事件的时间戳C.业务事件的描述D.业务实体的属性E.业务实体的历史数据三、填空题(共5题)15.在Dw中，用于存储业务数据的表称为__________。16.Dw设计中，用于存储业务实体的属性和描述的表称为__________。17.数据仓库中，从源系统到数据仓库的过程通常称为__________。18.Dw设计中，数据从原始粒度到更细粒度转换的过程称为__________。19.数据仓库中，将数据从不同的来源合并到一个数据集中的过程称为__________。四、判断题(共5题)20.在数据仓库中，事实表只包含业务度量值。()A.正确B.错误21.Dw的ETL过程不需要考虑数据的清洗和转换。()A.正确B.错误22.维度表可以无限扩展，不受任何限制。()A.正确B.错误23.雪花模型比星型模型更加复杂。()A.正确B.错误24.数据仓库中的数据是实时更新的。()A.正确B.错误五、简单题(共5题)25.请简述数据仓库与数据库的主要区别。26.在Dw设计中，如何处理数据质量问题？27.为什么数据仓库通常采用星型模式或雪花模式设计？28.请解释什么是ETL过程，并说明其重要性。29.在数据仓库中，如何进行数据粒度的管理？

Dw考试简答题及答案一、单选题(共10题)1.【答案】D【解析】数据冗余不是Dw考试的基本原则，因为冗余数据可能会导致数据不一致和存储空间的浪费。2.【答案】B【解析】事实表是星型模型的核心，它包含了业务数据的基本度量信息。3.【答案】B【解析】粒度级别指的是数据的聚合程度，它决定了数据在数据仓库中的细化程度。4.【答案】C【解析】度量列是事实表中的关键列，它包含了业务数据的基本度量信息。5.【答案】D【解析】维度表不包含业务实体的未来数据，它主要包含实体的历史和当前数据。6.【答案】C【解析】雪花模型是星型模型和雪花模型特征的结合，它将维度表进一步规范化。7.【答案】A【解析】ETL是数据仓库中的数据提取、转换、加载过程的缩写，它确保了数据从源系统到数据仓库的准确性和一致性。8.【答案】B【解析】数据仓库的数据一致性指的是数据的完整性，确保了数据在数据仓库中的准确性和一致性。9.【答案】D【解析】Dw设计的目标不包括降低数据存储成本，因为数据仓库需要存储大量的历史数据。二、多选题(共5题)10.【答案】ABCDE【解析】数据量大小、数据仓库的架构、数据更新频率、数据查询复杂性和硬件性能都是影响数据仓库性能的重要因素。11.【答案】ABCE【解析】维度表包含业务实体的属性、历史和当前数据，以及与事实表相关联，但不包含未来数据。12.【答案】ABCD【解析】数据清洗、数据转换、数据加载和数据验证是ETL过程中的必要操作，数据压缩虽然可以优化性能，但不是必须的。13.【答案】BCD【解析】数据仓库设计时需要遵循星型模式原则、雪花模式原则和模块化原则，第三范式原则更多应用于关系型数据库设计，实时性原则并不是数据仓库设计的主要原则。14.【答案】ABCD【解析】事实表包含业务度量值、业务事件的时间戳、业务事件的描述和业务实体的属性，但不包含业务实体的历史数据，这些数据通常存储在维度表中。三、填空题(共5题)15.【答案】事实表【解析】事实表是数据仓库中存储业务度量值和业务事件的详细信息的地方。16.【答案】维度表【解析】维度表包含了描述业务实体的属性和描述信息，为数据分析提供上下文。17.【答案】ETL【解析】ETL代表数据提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），它是数据仓库数据处理流程的核心。18.【答案】粒度细化【解析】粒度细化是指将原始粒度的数据转换为更细粒度的数据，以便进行更详细的分析。19.【答案】数据集成【解析】数据集成是将来自不同来源的数据合并为一个统一的数据集，以便进行集中式管理和分析。四、判断题(共5题)20.【答案】错误【解析】事实表除了包含业务度量值外，还包含与度量相关的描述性信息。21.【答案】错误【解析】ETL过程中，数据的清洗和转换是至关重要的步骤，确保数据的质量和准确性。22.【答案】错误【解析】维度表虽然可以包含大量属性，但设计时需要考虑性能和存储效率，避免过度设计。23.【答案】正确【解析】雪花模型将维度表进一步规范化，引入了更多的表连接，因此相比星型模型更为复杂。24.【答案】错误【解析】数据仓库中的数据通常不是实时更新的，而是按一定周期进行批量更新。五、简答题(共5题)25.【答案】数据仓库与数据库的主要区别在于它们的用途和设计目的。数据库主要用于存储、管理和查询交易数据，支持日常的业务操作。而数据仓库则是为了支持复杂的分析和决策制定而设计的，它存储的是历史数据，通过ETL过程从多个源系统中提取、转换和加载数据，以便进行数据分析和报告。【解析】这一问题的答案涵盖了数据仓库与数据库在用途、数据类型和设计目的上的主要区别。26.【答案】在Dw设计中，处理数据质量问题通常包括以下步骤：1)数据清洗，去除重复、错误和缺失的数据；2)数据转换，将数据转换为统一的标准格式；3)数据验证，确保数据符合预定义的业务规则和约束；4)数据监控，持续监控数据质量，及时发现并解决问题。【解析】这个问题考察了处理数据质量问题的方法和步骤，强调了数据清洗、转换、验证和监控的重要性。27.【答案】数据仓库采用星型模式或雪花模式设计主要是为了提高查询性能和简化数据模型。星型模式通过减少表连接来提高查询效率，而雪花模式通过规范化维度表来减少数据冗余，同时保持了查询性能。【解析】这个问题解释了星型模式和雪花模式设计的原因，包括提高查询性能和简化数据模型。28.【答案】ETL是数据仓库数据处理流程的缩写，代表数据提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。ETL过程的重要性在于它将来自不同源系统的原始数据转换为统一格式，确保数据质量和准确性，为数据分