2026年大数据技术与应用数据仓库设计高频试题集及解析

2026年大数据技术与应用数据仓库设计高频试题集及解析一、单选题（每题2分，共20题）1.在数据仓库设计中，星型模型的优点不包括以下哪一项？A.查询效率高B.维度表独立C.数据冗余度高D.易于扩展2.以下哪种方法不属于数据清洗中的重复数据处理技术？A.基于唯一键去重B.基于模糊匹配去重C.基于哈希值去重D.基于人工审核去重3.数据仓库中的ETL过程，T（Transform）阶段的主要任务是什么？A.数据抽取B.数据加载C.数据转换D.数据验证4.在数据仓库中，以下哪种指标适合用于趋势分析？A.离散指标B.稳定指标C.趋势指标D.静态指标5.以下哪种分区方式最适合数据仓库中的时间序列数据？A.范围分区B.哈希分区C.散列分区D.频道分区6.数据仓库中的维度表通常具有哪种特性？A.高度稀疏B.高度密集C.稀疏且维度固定D.动态变化7.在数据仓库设计中，以下哪种方法不属于数据归一化？A.第一范式（1NF）B.第二范式（2NF）C.第三范式（3NF）D.BCNF8.数据仓库中的汇总表（AggregationTable）主要用于什么场景？A.提高查询效率B.减少数据冗余C.增强数据一致性D.优化数据加载9.在数据仓库中，以下哪种工具最适合用于数据质量监控？A.ETL工具B.数据探针（DataProfiler）C.数据仓库元数据管理工具D.BI报表工具10.数据仓库中的缓慢变化维度（SCD）处理方法不包括以下哪种？A.SCD类型1（直接覆盖）B.SCD类型2（新增历史维度）C.SCD类型3（混合类型）D.SCD类型4（增量更新）二、多选题（每题3分，共10题）1.数据仓库设计中的常见模型有哪些？A.星型模型B.雪flake模型C.箱型模型D.螺旋模型2.数据清洗的主要步骤包括哪些？A.数据格式化B.数据去重C.数据验证D.数据转换3.数据仓库中的维度表通常包含哪些属性？A.事实度量B.时间属性C.销售金额D.客户名称4.数据仓库中的分区技术有哪些优势？A.提高查询效率B.优化数据加载C.增强数据安全性D.简化数据管理5.数据仓库中的度量值（Metrics）通常具有哪些特征？A.可加性B.汇总性C.可比性D.时序性6.数据仓库中的ETL过程，E（Extract）阶段的主要任务是什么？A.从源系统抽取数据B.数据过滤C.数据转换D.数据加载7.数据仓库中的维度表设计原则包括哪些？A.维度属性独立B.维度层次清晰C.维度表扁平化D.维度表动态扩展8.数据仓库中的数据质量评估指标有哪些？A.完整性B.一致性C.准确性D.及时性9.数据仓库中的汇总表设计方法包括哪些？A.预定义汇总B.动态汇总C.多层次汇总D.单一层次汇总10.数据仓库中的数据安全策略包括哪些？A.数据加密B.访问控制C.审计日志D.数据脱敏三、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据仓库与关系型数据库的主要区别。2.简述数据仓库中维度表的设计步骤。3.简述数据仓库中数据清洗的主要方法。4.简述数据仓库中分区技术的应用场景。5.简述数据仓库中数据质量监控的重要性。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际案例，论述数据仓库中星型模型的设计优势与适用场景。2.结合大数据技术，论述数据仓库中数据治理的重要性及实施方法。答案及解析一、单选题答案及解析1.C解析：星型模型的优点包括查询效率高、维度表独立、易于扩展，但数据冗余度较高，这是其缺点，不属于优点。2.D解析：数据清洗中的重复数据处理技术通常基于唯一键、模糊匹配或哈希值去重，人工审核不属于自动化技术。3.C解析：ETL中的T（Transform）阶段主要任务是对数据进行转换，如格式化、计算、合并等。4.C解析：趋势分析需要时间序列数据，趋势指标最适合用于此类分析。5.A解析：范围分区最适合时间序列数据，如按年、月、日分区。6.C解析：维度表通常是稀疏且维度固定的，如客户维度表包含多个属性但大部分组合值不存在。7.D解析：BCNF不属于数据归一化范式，通常到3NF即可。8.A解析：汇总表的主要作用是提高查询效率，通过预计算聚合数据。9.B解析：数据探针（DataProfiler）专门用于数据质量监控，ETL工具、元数据管理工具、BI报表工具功能较广。10.D解析：SCD类型4（增量更新）属于数据仓库中的历史数据管理方法，不属于SCD标准类型。二、多选题答案及解析1.A、B解析：星型模型和雪flake模型是数据仓库中常见的两种模型，箱型模型和螺旋模型不属于数据仓库模型。2.A、B、C、D解析：数据清洗的主要步骤包括格式化、去重、验证、转换等。3.B、D解析：维度表包含时间属性和客户名称等描述性属性，度量值属于事实表。4.A、B解析：分区技术的主要优势是提高查询效率和优化数据加载，安全性、数据管理简化不是其核心优势。5.A、B、C解析：度量值通常具有可加性、汇总性、可比性，时序性不是其基本特征。6.A解析：E（Extract）阶段的主要任务是抽取源系统数据，过滤、转换、加载属于后续步骤。7.A、B、C解析：维度表设计原则包括属性独立、层次清晰、扁平化，动态扩展不是设计原则。8.A、B、C解析：数据质量评估指标包括完整性、一致性、准确性，及时性属于数据时效性指标。9.A、B、C解析：汇总表设计方法包括预定义汇总、动态汇总、多层次汇总，单一层次汇总不够灵活。10.A、B、C、D解析：数据安全策略包括加密、访问控制、审计日志、脱敏等。三、简答题答案及解析1.数据仓库与关系型数据库的主要区别-目的不同：关系型数据库用于事务处理（OLTP），数据仓库用于分析查询（OLAP）。-数据结构不同：关系型数据库强调规范化，数据仓库采用非规范化或半规范化设计（如星型模型）。-数据更新频率不同：关系型数据库实时更新，数据仓库定期更新（如每日、每周）。-数据范围不同：关系型数据库面向业务操作，数据仓库面向主题域。2.数据仓库中维度表的设计步骤-识别业务主题：如客户、产品、时间等。-确定维度属性：如客户维度包含姓名、地址等。-设计维度层次：如时间维度可分为年→季→月→日。-创建维度表：确保属性独立且扁平化。3.数据仓库中数据清洗的主要方法-数据格式化：统一日期、数字格式。-数据去重：基于唯一键或模糊匹配删除重复记录。-数据验证：检查缺失值、异常值。-数据转换：如计算衍生指标。4.数据仓库中分区技术的应用场景-时间序列数据：按日期分区提高查询效率。-业务线数据：按业务部门分区便于管理。-大表优化：分区可减少全表扫描。5.数据仓库中数据质量监控的重要性-提高分析可靠性：确保决策基于准确数据。-降低维护成本：及时发现并修复数据问题。-增强用户信任：保证数据一致性。四、论述题答案及解析1.结合实际案例，论述数据仓库中星型模型的设计优势与适用场景优势：-查询效率高：维度表独立，减少连接操作。-易扩展：新增维度或度量值简单。-业务理解直观：符合业务人员思维习惯。案例：某电商公司采用星型模型，维度表包括时间、客户、商品，事实表记录销售数据，查询“2023年A类客户对B产品的销售额”仅需两表连接，效率远高于雪花模型。2.结合大数据技术，论述数据仓库中数据治理的重要性及实施方法重要性：-数据一致性：避免多源数据冲突。-合规性：满