2026年数据工程师数据仓库构建实操题库

2026年数据工程师数据仓库构建实操题库一、选择题（每题2分，共10题）1.在构建数据仓库时，以下哪种方法最适合处理大规模、高维度的数据？A.星型模式B.雪flake模式C.简单关系型数据库表D.NoSQL数据库2.以下哪个工具最适合用于数据仓库的ETL（抽取、转换、加载）过程？A.ApacheSparkB.TensorFlowC.OpenCVD.Flask3.在数据仓库中，以下哪个指标最能反映数据质量？A.数据量B.数据完整性C.数据存储时间D.数据传输速度4.以下哪种分区方式最适合用于数据仓库中的时间序列数据？A.基于哈希的分区B.基于范围的分区C.基于列表的分区D.基于聚类的分区5.在数据仓库中，以下哪个概念指的是将多个事实表通过维度表连接起来？A.数据湖B.数据集市C.星型模型D.雪flake模型二、填空题（每空1分，共5题）1.数据仓库的三大范式分别是：范式1、范式2、范式3。2.在数据仓库中，维度表存储描述性信息，而事实表存储度量值。3.数据仓库的ETL过程包括抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）三个步骤。4.数据仓库的数据建模通常采用星型模型或雪花模型。5.数据聚合是数据仓库中常用的操作，用于提高查询效率。三、简答题（每题5分，共4题）1.简述数据仓库与数据湖的区别。-答案：数据仓库是结构化的数据存储，用于分析和报告；数据湖是非结构化或半结构化数据的存储，灵活但查询效率较低。2.解释什么是数据仓库的“维度表”和“事实表”。-答案：维度表存储描述性信息（如时间、地点、产品），事实表存储度量值（如销售额、销量）。3.数据仓库中常用的数据建模方法有哪些？-答案：星型模型、雪花模型、星座模型等。4.在数据仓库中，如何保证数据质量？-答案：通过数据清洗、数据验证、数据监控等方法。四、操作题（每题10分，共2题）1.假设你正在为一个电商公司构建数据仓库，请设计一个星型模型，包括至少3个维度表和1个事实表，并说明每个表的作用。-答案：-维度表：1.时间维度表（存储时间信息，如日期、月份、年份）。2.产品维度表（存储产品信息，如产品ID、名称、类别）。3.客户维度表（存储客户信息，如客户ID、姓名、地区）。-事实表：-销售事实表（存储销售数据，如销售ID、时间、产品ID、客户ID、销售额）。-作用：星型模型通过维度表和事实表的连接，简化查询并提高数据分析效率。2.假设你使用SQL对数据仓库进行查询，请写一条SQL语句，查询2023年1月所有地区的销售额总和。-答案：sqlSELECTSUM(sales_amount)AStotal_salesFROMsales_factJOINdim_timeONsales_fact.time_id=dim_time.time_idWHEREdim_time.year=2023ANDdim_time.month=1GROUPBYdim_time.year,dim_time.month,dim_time.region;五、论述题（每题15分，共2题）1.论述数据仓库在金融行业中的应用价值。-答案：金融行业需要处理大量交易数据，数据仓库可以整合多源数据，支持风险控制、客户分析、市场预测等业务需求。具体应用包括：-风险控制：通过数据仓库分析欺诈行为。-客户分析：通过客户维度表分析客户行为。-市场预测：通过历史数据预测市场趋势。2.论述数据仓库在零售行业中的构建要点。-答案：零售行业数据仓库需关注以下要点：-数据整合：整合POS系统、CRM系统等多源数据。-数据建模：采用星型模型优化查询效率。-数据质量：通过数据清洗保证数据准确性。-实时性需求：部分场景需支持近实时数据更新。答案与解析选择题1.A（星型模型最适合高维度数据，简化查询）。2.A（ApacheSpark支持大规模数据处理，适合ETL）。3.B（数据完整性是数据质量的核心指标）。4.B（时间序列数据适合基于范围的分区）。5.C（星型模型通过维度表和事实表连接数据）。填空题1.范式1、范式2、范式3（数据仓库通常遵循三范式以减少冗余）。2.维度表、事实表（维度表描述性，事实表度量值）。3.抽取、转换、加载（ETL是数据仓库的核心流程）。4.星型模型、雪花模型（常见的数据建模方法）。5.数据聚合（提高查询效率的常用操作）。简答题1.数据仓库与数据湖的区别：-数据仓库：结构化存储，用于分析；数据湖：非结构化存储，灵活但查询效率低。2.维度表与事实表：-维度表：描述性信息（如时间、地点），支持多维度分析；事实表：度量值（如销售额），存储业务核心数据。3.数据建模方法：-星型模型：简单高效；雪花模型：更规范但复杂；星座模型：多个星型模型的组合。4.保证数据质量的方法：-数据清洗（去除错误数据）、数据验证（确保数据符合规则）、数据监控（实时检测数据问题）。操作题1.星型模型设计：-维度表：时间、产品、客户；事实表：销售。通过维度表连接事实表，简化查询。2.SQL查询：-SQL语句通过连接时间维度表和销售事实表，筛选时间并计算销售额总和。论述题1.金融行业应用价值：-数据仓库支持风险控制（欺诈