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【数据仓库系列文章 - 传送门】 

一篇文章搞懂数据仓库：三种事实表（设计原则，设计方法）

一篇文章搞懂数据仓库：元数据分类、元数据管理  

一篇文章搞懂数据仓库：总线架构、一致性维度、一致性事实 

一篇文章搞懂数据仓库：数据应用--OLAP  

一篇文章搞懂数据仓库：数据仓库架构-Lambda和Kappa  

一篇文章搞懂数据仓库：数据仓库规范设计 

一篇文章搞懂数据仓库：常用ETL工具、方法 

一篇文章搞懂数据仓库：四种常见数据模型  

一篇文章搞懂数据仓库：数据治理（目的、方法、流程）

一篇文章搞懂数据仓库：维度表（设计原则、设计方法）

一篇文章搞懂数据仓库：数据仓库的8个发展阶段 

一篇文章搞懂数据仓库：三范式与反范式   

目录

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光阴似箭，岁月如刀。小编已经从刚毕业时堤上看风的白衣少年，变成了一个有五年开发经验的半老程序员。五年——是一个非常重要的时间节点，意味你见过很多套技术构架，学过很多技术组件，写过很多行代码，有了自己的技术理解、知识体系和编码风格。这个时候我们对待技术的态度已经从扩宽广度，慢慢转变成沉淀深度为主了。

也是刚刚面试了北京各大厂，顺利拿到4个offer，趁热打铁，呕（dao）心（chu）沥（fu）血（zhi）总结了一些数据仓库的面试基础知识，希望能帮到大家，有需要内推的小伙伴加文末微信。

数据仓库面试基础知识

1、什么是数据仓库？

权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；

2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改

2、数据仓库和数据库的区别？

从目标、用途、设计来说

1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策

2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据

3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询

3、如何构建数据仓库？

数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本

1）调研：业务调研、需求调研、数据调研

2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域

3）构建总线矩阵、维度建模

总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）

4）设计数仓分层架构

5）模型落地

6）数据治理

4、什么是数据中台？

数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。

数据中台是通过整合公司开发工具、打通全域数据、让数据持续为业务赋能，实现数据平台化、数据服务化和数据价值化。数据中台更加侧重于“复用”和“业务”。

5、数据中台、数据仓库、大数据平台、数据湖的关键区别是什么？

1）基础能力上的区别

数据平台：提供的是计算和存储能力

数据仓库：利用数据平台提供的计算和存储能力，在一套方法论的指导下建设的一整套的数据表

数据中台：包含了数据平台和数据仓库的所有内容，将其打包，并且以更加整合以及更加产品化的方式对外提供服务和价值

数据湖：一个存储企业各种各样原始数据的大型仓库，包括结构化和非结构化数据，其中湖里的数据可供存取、处理、分析和传输

2）业务能力上的区别

数据平台：为业务提供数据主要方式是提供数据集

数据仓库：相对具体的功能概念是存储和管理一个或多个主题数据的集合，为业务提供服务的方式主要是分析报表

数据中台：企业级的逻辑概念，体现企业数据产生价值的能力，为业务提供服务的主要方式是数据API

数据湖：数据仓库的数据来源

总的来说，数据中台距离业务更近，数据复用能力更强，能为业务提供速度更快的服务，数据中台在数据仓库和数据平台的基础上，将数据生产为一个个数据API服务，以更高效的方式提供给业务。数据中台可以建立在数据仓库和数据平台之上，是加速企业从数据到业务价值的过程的中间层。

6、大数据有哪些相关的系统？

数仓设计中心：按照主题域、业务过程，分层的设计方式，以维度建模作为基本理论依据，按照维度、度量设计模型，确保模型、字段有统一的命名规范

数据资产中心：梳理数据资产，基于数据血缘，数据的访问热度，做成本的治理

数据质量中心：通过丰富的稽查监控系统，对数据进行事后校验，确保问题数据第一时间被发现，避免下游的无效计算，分析数据的影响范围。

指标系统：管理指标的业务口径、计算逻辑和数据来源，通过流程化的方式，建立从指标需求、指标开发、指标发布的全套协作流程

数据地图：提供元数据的快速索引，数据字典、数据血缘、数据特征信息的查询，相当于元数据中心的门户。

7、如何建设数据中台？

数据中台在企业落地实践时，结合技术、产品、数据、服务、运营等方面，逐步开展相关工作

1）理现状：了解业务现状、数据现状、IT现状、现有的组织架构

2）定架构：确认业务架构、技术架构、应用架构、组织架构

3）建资产：建立贴近数据层、统一数仓层、标签数据层、应用数据层

4）用数据：对数据进行输出、应用

5）数据运营：持续运营、持续迭代

中台建设需要有全员共识，由管理层从上往下推进，由技术和业务人员去执行和落地是一个漫长的过程，在实施数据中台时，最困难的地方就是需要有人推动。

8、数据仓库最重要的是什么？

个人认为是数据集成和数据质量

企业的数据通常存储在多个异构数据库中，要进行分析，必须对数据进行一致性整合，整合后才能对数据进行分析挖掘出潜在的价值；

数据质量必须有保障，数据质量不过关，别人怎么会使用你的数据？

9、概念模型、逻辑模型、物理模型分别介绍一下？

1）概念模型CDM：概念模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，以数据类的方式描述企业级的数据需求

概念模型的内容包括重要的实体与实体之间的关系，在概念模型中不包含实体的属性，也不包含定义实体的主键

概念模型的目的是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间的沟通桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系

2）逻辑模型LDM：逻辑模型反映的是系统分析人员对数据存储的观点，是对概念模型的进一步分解和细化，逻辑模型是根据业务规则确定的，关于业务对象，业务对象的数据项以及业务对象之间关系的基本蓝图

逻辑模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理

逻辑模型的目标是尽可能详细的描述数据，并不考虑物理上如何实现

3）物理模型PDM：物理模型是在逻辑模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据体系结构设计，真正实现数据在数据仓库中的存放

物理模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用确认表之间的关系，基于用户的需求可能要进行反范式化等内容

10、SCD常用的处理方式有哪些？

slowly changing dimensions 缓慢变化维度

常见的缓慢变化维处理方式有三种：

1）直接覆盖：不记录历史数据，薪数据覆盖旧数据

2）新加一行数据（纵向扩展）：使用代理主键+生效失效时间或者是代理主键+生效失效标识（保存多条记录，直接新添一条记录，同时保留原有记录，并用单独的专用字段保存）

3）新加两个字段（横向扩展）：一个是previous，一个是current，每次更新只更新这两个值，但是这样职能保留最近两次的变化（添加历史列，用不同的字段保存变化痕迹，因为只保存两次变化记录，使用与变化不超过两次的维度）

11、怎么理解元数据？

传送门：一篇文章搞懂数据仓库：元数据分类、元数据管理 ——

狭义来讲就是：元数据就用来描述数据的数据

广义来讲，除了业务逻辑直接读写处理的业务数据，所有其他用来维护整个系统运转所需要的数据，都可以认为是元数据

在数仓中，元数据可以帮助数仓人员方便找到他们所关系的数据，是描述数仓内部数据的结构和建立方法的数据。按照用途可分为：技术元数据、业务员数据

• 技术元数据：存储关于数据仓库技术细节的数据，用于开发和管理数仓使用的数据
• 业务元数据：从业务角度描述了数据仓库中的数据，提供介于使用者和实际系统之间的语义层，使不懂计算机技术的业务人员也能读懂数仓中的数据

元数据管理功能

• 数据地图：以拓扑图的形式对数据系统的各类数据实体、数据处理过程元数据进行分层次的图形化展示，并通过不同层次的图形展现。
• 元数据分析：血缘分析、影响分析、实体关联分析、实体差异分析、指标一致性分析。
• 辅助应用优化：结合元数据分析功能，可以对数据系统的应用进行优化。
• 辅助安全管理：采用合理的安全管理机制来保障系统的数据安全；对数据系统的数据访问和功能使用进行有效监控。
• 基于元数据的开发管理：通过元数据管理系统规范日常开发的工作流程（包括任务调度系统）。

12、数仓如何确定主题域？

主题是在较高层次上将数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域，在逻辑意义上，他是对企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。

面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据的一个完整并且一致的描述，能刻画各个分析对象所涉及的企业各项数据，以及数据之间的联系。

主题域通常是联系较为机密的数据主题的集合，可以根据业务的关注度，将这些数据主题划分到不同的主题域（也就是说对某个主题进行分析后确定的主题的边界）。

关于主题域的划分，可以考虑几方面：

1、按照业务或者业务过程划分：比如一个靠销售广告位置的门户网站主题域可能会有广告域，客户域等，而广告域可能就会有广告的库存，销售分析、内部投放分析等主题；

2、根据需求方划分：比如需求方为财务部，就可以设定对应的财务主题域，而财务主题域里面可能就会有员工工资分析，投资回报比分析等主题；

3、按照功能或者应用划分：：比如微信中的朋友圈数据域、群聊数据域等，而朋友圈数据域可能就会有用户动态信息主题、广告主题等；

4、按照部门划分：比如可能会有运营域、技术域等，运营域中可能会有工资支出分析、活动宣传效果分析等主题；

总而言之，切入的出发点逻辑不一样，就可以存在不同的划分逻辑。在建设过程中可采用迭代方式，不纠结于一次完成所有主题的抽象，可先从明确定义的主题开始，后续逐步归纳总结成自身行业的标准模型。

13、如何控制数据质量？

传送门：一篇文章搞懂数据仓库：数据治理（目的、方法、流程）——  

1）校验机制，每天对比数据量，比如count(*)，早发现，早修复

2）数据内容的比对，抽样对比

3）复盘、每月做一次全量

14、模型设计的思路？业务驱动？数据驱动？

构建数据仓库有两种方式：自上而下、自下而上

Bill Inmon推崇自上而下的方式，一个企业建立唯一的数据中心，数据是经过整合、清洗、去掉脏数据、标准的、能够提供统一的视图。要从整个企业的环境入手，建立数据仓库，要做很全面的设计。偏数据驱动

Ralph Kimball推崇自下而上的方式，认为数据仓库应该按照实际的应用需求，架子啊需要的数据，不需要的数据不要加载到数据仓库中。这种方式建设周期短，用户能很快看到结果。偏业务驱动

15、为什么需要数据仓库建模？

数仓建模需要按照一定的数据模型，对整个企业的数据进行采集，整理，提供跨部门、完全一致的报表数据。

合适的数据模型，对于大数据处理来讲，可以获得得更好的性能、成本、效率和质量。良好的模型可以帮助我们快速查询数据，减少不必要的数据冗余，提高用户的使用效率。

数据建模进行全方面的业务梳理，改进业务流程，消灭信息孤岛，更好的推进数仓系统的建设。

16、数据仓库建模方法有哪些？

传送门：一篇文章搞懂数据仓库：四种常见数据模型 —— 

17、数仓架构为什么要分层？

1. 分层可以清晰数据结构，使用时更好的定位和理解
2. 方便追踪数据的血缘关系
3. 规范数据分层，可以开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算
4. 把复杂的问题简单化
5. 屏蔽原始数据的异常，下游任务没有感知异常

 

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【参考文献】

1. 《数据中台：让数据用起来》   
2. 《华为数据之道》
3. 《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》   
4.   csdn博客大牛、知乎大佬文章

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