数据仓库开发与维护人员技术测试试题及真题

数据仓库开发与维护人员技术测试试题及真题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：数据仓库开发与维护人员技术测试试题及真题考核对象：数据仓库开发与维护岗位从业者、相关专业学生题型分值分布：-判断题（10题，每题2分）总分20分-单选题（10题，每题2分）总分20分-多选题（10题，每题2分）总分20分-案例分析（3题，每题6分）总分18分-论述题（2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.数据仓库的OLTP（在线事务处理）系统是数据仓库开发的基础支撑。2.星型模型中，事实表包含维度信息，而维度表包含事实信息。3.数据仓库的ETL过程必须保证100%的数据完整性，不能有丢失。4.数据仓库的分区可以提高查询性能，但会增加数据管理复杂度。5.数据仓库的维度表通常包含时间维度，时间粒度可以是年、季、月、日等。6.数据仓库的聚合表可以提高复杂查询的效率，但会占用更多存储空间。7.数据仓库的ETL工具必须支持并行处理才能满足大数据量需求。8.数据仓库的ODS（运营数据存储）是数据仓库的直接数据源。9.数据仓库的维度表必须有主键，且主键不能为空。10.数据仓库的索引优化可以提高查询速度，但会降低数据写入性能。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪种数据模型最适合数据仓库的星型结构？（）A.关系型模型B.层次型模型C.网状型模型D.对象型模型2.数据仓库的ETL过程中，哪个阶段通常最先执行？（）A.数据清洗B.数据抽取C.数据转换D.数据加载3.数据仓库的维度表通常采用哪种数据类型？（）A.数值型B.字符串型C.日期型D.以上都是4.数据仓库的聚合表主要用于提高哪种查询效率？（）A.实时查询B.批量查询C.聚合查询D.事务处理5.数据仓库的ODS与数据仓库的主要区别在于？（）A.数据存储量B.数据更新频率C.数据结构D.数据用途6.数据仓库的分区策略中，哪种分区方式最适合时间序列数据？（）A.范围分区B.哈希分区C.散列分区D.全表分区7.数据仓库的ETL工具中，哪种工具最适合实时数据加载？（）A.InformaticaB.TalendC.KettleD.Flink8.数据仓库的维度表中的“属性”通常指的是？（）A.事实数据B.维度描述C.关系数据D.聚合数据9.数据仓库的索引优化中，哪种索引最适合查询过滤？（）A.B树索引B.哈希索引C.全文索引D.GIN索引10.数据仓库的元数据管理主要用于？（）A.数据质量管理B.数据模型管理C.数据安全管理D.以上都是三、多选题（每题2分，共20分）1.数据仓库的星型模型中，哪些是常见的维度表属性？（）A.产品名称B.客户地址C.销售金额D.销售日期E.销售渠道2.数据仓库的ETL过程中，数据清洗的常见任务包括？（）A.去除重复数据B.填充缺失值C.校验数据格式D.检测异常值E.转换数据类型3.数据仓库的聚合表设计时，需要注意哪些问题？（）A.聚合粒度B.聚合键C.聚合函数D.聚合存储空间E.聚合更新频率4.数据仓库的分区策略中，哪些是常见的分区方式？（）A.范围分区B.哈希分区C.散列分区D.日期分区E.范围+哈希分区5.数据仓库的ETL工具中，哪些功能可以提高数据处理效率？（）A.并行处理B.缓存机制C.事务管理D.数据压缩E.错误处理6.数据仓库的维度表设计时，哪些是常见的维度类型？（）A.事实维度B.时间维度C.地理维度D.产品维度E.客户维度7.数据仓库的索引优化中，哪些是常见的索引类型？（）A.B树索引B.哈希索引C.全文索引D.GIN索引E.BRIN索引8.数据仓库的元数据管理中，哪些是常见的元数据类型？（）A.数据模型元数据B.数据血缘元数据C.数据质量元数据D.数据安全元数据E.数据操作元数据9.数据仓库的ODS与数据仓库的主要区别在于？（）A.数据更新频率B.数据存储量C.数据结构D.数据用途E.数据完整性10.数据仓库的ETL过程中，数据转换的常见任务包括？（）A.数据格式转换B.数据计算C.数据合并D.数据过滤E.数据加密四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某电商公司需要构建一个数据仓库，用于分析用户行为和销售数据。现有以下数据源：-用户订单表（包含订单ID、用户ID、商品ID、订单金额、订单时间等字段）-用户信息表（包含用户ID、用户名、注册时间、用户等级等字段）-商品信息表（包含商品ID、商品名称、商品类别、商品价格等字段）请回答：（1）设计一个星型模型，包含事实表和至少3个维度表，并说明每个表的主键和外键关系。（2）如果需要分析不同时间粒度（日、周、月）的用户购买行为，应该如何设计聚合表？案例2：某金融机构需要构建一个数据仓库，用于分析客户资产和交易数据。现有以下数据源：-客户交易表（包含交易ID、客户ID、交易金额、交易时间、交易类型等字段）-客户信息表（包含客户ID、客户姓名、客户年龄、客户职业等字段）-资产信息表（包含资产ID、资产类型、资产价值等字段）请回答：（1）设计一个星型模型，包含事实表和至少3个维度表，并说明每个表的主键和外键关系。（2）如果需要分析不同交易类型（存款、取款、转账）的客户资产分布，应该如何设计聚合表？案例3：某零售公司需要构建一个数据仓库，用于分析门店销售和库存数据。现有以下数据源：-门店销售表（包含销售ID、门店ID、商品ID、销售数量、销售金额、销售时间等字段）-门店信息表（包含门店ID、门店名称、门店地址、门店类型等字段）-商品信息表（包含商品ID、商品名称、商品类别、商品价格等字段）请回答：（1）设计一个星型模型，包含事实表和至少3个维度表，并说明每个表的主键和外键关系。（2）如果需要分析不同门店类型（超市、便利店）的销售业绩，应该如何设计聚合表？五、论述题（每题11分，共22分）1.请论述数据仓库的ETL过程的设计原则，并说明每个原则的具体含义和应用场景。2.请论述数据仓库的索引优化策略，并说明每种策略的适用场景和优缺点。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×（事实表包含事实信息，维度表包含维度信息）3.×（ETL过程允许一定比例的数据丢失，但需记录日志）4.√5.√6.√7.×（实时数据加载可以使用流处理工具，如Flink）8.√9.√10.√二、单选题1.A2.B3.D4.C5.B6.A7.D8.B9.A10.D三、多选题1.A,B,E2.A,B,C,D3.A,B,C,D,E4.A,B,C,D,E5.A,B,D,E6.B,C,D,E7.A,B,C,D,E8.A,B,C,D,E9.A,B,C,D10.A,B,C,D四、案例分析案例1：（1）-事实表：订单事实表（订单ID为主键，包含用户ID、商品ID、订单金额、订单时间等外键）-维度表：-用户维度表（用户ID为主键，包含用户名、注册时间、用户等级等属性）-商品维度表（商品ID为主键，包含商品名称、商品类别、商品价格等属性）-时间维度表（时间ID为主键，包含日期、星期、月份、年份等属性）（2）聚合表设计：-聚合粒度：按日、周、月聚合-聚合键：用户ID、商品ID、时间ID-聚合函数：SUM(订单金额)、COUNT(订单数量)案例2：（1）-事实表：交易事实表（交易ID为主键，包含客户ID、资产ID、交易金额、交易时间、交易类型等外键）-维度表：-客户维度表（客户ID为主键，包含客户姓名、客户年龄、客户职业等属性）-资产维度表（资产ID为主键，包含资产类型、资产价值等属性）-时间维度表（时间ID为主键，包含日期、星期、月份、年份等属性）（2）聚合表设计：-聚合粒度：按交易类型、时间聚合-聚合键：客户ID、交易类型、时间ID-聚合函数：SUM(交易金额)、COUNT(交易数量)案例3：（1）-事实表：销售事实表（销售ID为主键，包含门店ID、商品ID、销售数量、销售金额、销售时间等外键）-维度表：-门店维度表（门店ID为主键，包含门店名称、门店地址、门店类型等属性）-商品维度表（商品ID为主键，包含商品名称、商品类别、商品价格等属性）-时间维度表（时间ID为主键，包含日期、星期、月份、年份等属性）（2）聚合表设计：-聚合粒度：按门店类型、时间聚合-聚合键：门店类型、时间ID-聚合函数：SUM(销售金额)、COUNT(销售数量)五、论述题1.数据仓库的ETL过程的设计原则：-数据一致性原则：确保ETL过程中数据的准确性和一致性，通过数据校验和清洗实现。-数据完整性原则：确保ETL过程中数据的完整性，通过数据补全和去重实现。-数据性能原则：优化ETL过程，提高数据处理效率，通过并行处理和缓存机制实现。-数据安全性原则：确保ETL过程中的数据安全，通过数据加密和权限控制实现。-数据可扩展性原则：确保ETL过程可以扩展，通过模块化设计和参数化配置实现。2.数据仓库的索引优化策略：-B树索引：适用于范围查询和排序查询，但占用存储空间较大。-哈希索引：适用于精确查询，但无法支持范围查询。-全文索引：适用于文本搜索，但计算开销较大。-GIN索