2026年数据仓库性能优化实践试题

2026年数据仓库性能优化实践试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年数据仓库性能优化实践试题考核对象：数据仓库工程师、数据分析师、数据库管理员（中等级别）题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---一、判断题（共10题，每题2分，总分20分）请判断下列说法的正误。1.数据仓库的性能优化主要关注查询响应时间，而数据加载性能通常不作重点考虑。2.星型模式比雪花模式具有更好的查询性能，因为其结构更简单。3.数据分区可以有效提升数据仓库的查询效率，但会增加数据管理复杂度。4.索引在数据仓库中普遍适用，可以为所有维度表和事实表创建索引以提升性能。5.数据仓库的ETL过程优化可以通过并行处理来加速数据加载。6.物化视图可以替代所有复杂的SQL查询，从而显著提升数据仓库性能。7.数据仓库的性能瓶颈通常出现在存储层，而非计算层。8.使用聚合表可以优化特定查询，但会牺牲数据新鲜度。9.数据仓库的索引设计应优先考虑查询频率最高的列。10.数据仓库的性能优化不需要考虑数据冗余问题。二、单选题（共10题，每题2分，总分20分）请选择最符合题意的选项。1.以下哪种数据模型最适合数据仓库的查询优化？A.雪花模式B.星型模式C.反星型模式D.混合模式2.在数据仓库中，以下哪种索引类型最适用于维度表？A.B树索引B.哈希索引C.全文索引D.GIN索引3.数据分区中，以下哪种策略最适合时间序列数据的查询优化？A.范围分区B.哈希分区C.散列分区D.路径分区4.以下哪种工具最适合用于数据仓库的并行ETL处理？A.ApacheSparkB.ApacheFlinkC.ApacheKafkaD.ApacheHadoop5.物化视图的刷新策略中，以下哪种方式最适用于实时性要求高的场景？A.完全刷新B.增量刷新C.滚动刷新D.按需刷新6.数据仓库中，以下哪种方法可以有效减少查询中的数据扫描量？A.索引覆盖B.数据压缩C.聚合表D.数据分区7.以下哪种技术最适合用于数据仓库的在线分析处理（OLAP）优化？A.离线计算B.在线计算C.内存计算D.分布式计算8.数据仓库的索引维护成本最高的场景是？A.数据加载阶段B.数据查询阶段C.索引创建阶段D.索引重建阶段9.以下哪种数据仓库设计原则最能提升查询性能？A.数据冗余B.数据规范化C.数据去重D.数据聚合10.数据仓库的性能监控中，以下哪个指标最能反映查询效率？A.数据加载速度B.查询响应时间C.磁盘I/OD.CPU使用率三、多选题（共10题，每题2分，总分20分）请选择所有符合题意的选项。1.数据仓库性能优化的常见方法包括？A.索引优化B.数据分区C.并行处理D.聚合表E.数据压缩2.星型模式中，以下哪些组件会影响查询性能？A.事实表B.维度表C.聚合表D.连接键E.索引3.数据仓库的ETL过程优化可以包括？A.数据清洗B.并行加载C.数据转换D.增量加载E.索引创建4.物化视图的优缺点包括？A.提升查询性能B.增加存储成本C.降低数据新鲜度D.减少计算负载E.增加维护复杂度5.数据仓库的索引设计应考虑？A.查询频率B.数据类型C.数据量D.维度表结构E.并发量6.数据分区可以提高？A.查询性能B.数据加载速度C.索引维护效率D.数据安全性E.存储利用率7.数据仓库的并行处理技术包括？A.MapReduceB.SparkC.FlinkD.HiveE.HBase8.数据仓库的索引失效场景包括？A.数据更新B.索引重建C.查询重写D.数据分区E.系统重启9.数据仓库的聚合表设计应考虑？A.聚合粒度B.查询频率C.数据新鲜度D.存储成本E.维度表关联10.数据仓库的性能监控指标包括？A.查询响应时间B.磁盘I/OC.内存使用率D.CPU使用率E.网络延迟四、案例分析（共3题，每题6分，总分18分）案例1：某电商平台的数据仓库采用星型模式设计，包含一个事实表（sales）和三个维度表（customer、product、time）。事实表包含每日销售数据，维度表包含客户、产品和时间信息。近期用户反馈查询响应时间过长，尤其是涉及跨维度表的连接查询。问题：1.分析可能导致查询性能问题的原因。2.提出至少三种优化方案。案例2：某金融机构的数据仓库需要处理每日交易数据，数据量约10GB，查询频率高且涉及大量聚合计算。当前系统采用单节点Hadoop集群，查询响应时间较长。问题：1.分析可能存在的性能瓶颈。2.提出并行处理方案。案例3：某零售企业的数据仓库使用物化视图缓存热门销售报表，但物化视图的刷新策略导致数据新鲜度不足，影响决策效率。问题：1.分析当前物化视图刷新策略的优缺点。2.提出改进方案。五、论述题（共2题，每题11分，总分22分）1.论述数据仓库索引设计的最佳实践，并说明不同索引类型（如B树、哈希、全文）在数据仓库中的应用场景。2.结合实际场景，论述数据仓库性能优化的关键步骤，并分析如何平衡查询性能与数据新鲜度。---标准答案及解析一、判断题1.×（数据仓库的性能优化需兼顾加载和查询）2.√（星型模式结构简单，连接路径短）3.√（分区提升查询效率，但管理复杂）4.×（索引并非万能，维度表通常无需全表索引）5.√（并行处理可加速ETL）6.×（物化视图不能替代所有查询，需结合场景）7.×（性能瓶颈可能出现在计算或存储层）8.√（聚合表牺牲新鲜度，但提升查询性能）9.√（高频查询列优先索引）10.×（数据冗余需避免，但合理冗余可提升性能）二、单选题1.B（星型模式查询效率高）2.A（B树索引适合范围查询）3.A（范围分区适合时间序列）4.A（Spark适合并行ETL）5.B（增量刷新适合实时场景）6.A（索引覆盖减少数据扫描）7.C（内存计算适合OLAP）8.D（索引重建成本高）9.D（数据聚合提升查询效率）10.B（查询响应时间最反映效率）三、多选题1.A,B,C,D,E2.A,B,D,E3.A,B,C,D,E4.A,B,C,D,E5.A,B,C,D,E6.A,B,C,E7.A,B,C,D,E8.A,B,C,D9.A,B,C,D,E10.A,B,C,D,E四、案例分析案例1：1.原因：-跨维度表连接开销大-事实表数据量大，未分区-索引缺失或不当-查询重写未优化2.优化方案：-为事实表和维度表创建索引（如时间、客户ID）-对事实表按时间或客户分区-重写查询使用星型连接优化-使用物化视图缓存热门查询案例2：1.瓶颈：-单节点计算能力不足-数据未分区-查询未并行化2.并行处理方案：-升级为分布式集群（如Hadoop/Spark）-数据分区（如按日期分区）-使用Spark进行并行查询-优化ETL并行加载案例3：1.优缺点：-优点：提升查询性能，减少计算负载-缺点：数据新鲜度低，维护复杂2.改进方案：-采用增量刷新结合实时流处理-设置合理的时间窗口（如每小时刷新）-使用触发器自动刷新五、论述题1.索引设计最佳实践：-高频查询列优先索引（如时间、主键）-使用B树索引（范围查询）-哈希索引（精确匹配）-全文索引（文本搜索）-避免过度索引（