数据仓库面试选择题
在数据仓库领域，作为面试官常常会问到一些选择题，以检验面试者对数据仓库的理解和经验。本文将介绍一些常见的数据仓库面试选择题，并为每个问题提供相应的代码示例。
问题一：什么是数据仓库？
数据仓库是一个用于集成和管理企业中各种数据源的集中式存储系统。它的主要目的是支持企业的决策制定和分析需求。数据仓库通常包含多个数据源的数据，并通过ETL（抽取、转换和加载）过程将数据转换成易于理解和查询的形式。
代码示例：
CREATE TABLE customers (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
age INT,
address VARCHAR(200)
);
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY,
customer_id INT,
order_date DATE,
total_amount DECIMAL(10, 2),
FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(id)
);
问题二：什么是维度表和事实表？
维度表包含用于描述业务过程中各种维度的数据，如时间、产品、地理位置等。维度表通常具有一些描述性的属性，如名称、描述和层次结构。事实表包含与业务过程相关的数值指标，如销售金额、数量等。维度表和事实表之间通过主键和外键建立关联。
代码示例：
CREATE TABLE dim_time (
id INT PRIMARY KEY,
date DATE,
year INT,
month INT,
day INT
);
CREATE TABLE dim_product (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
category VARCHAR(50),
price DECIMAL(10, 2)
);
CREATE TABLE fact_sales (
id INT PRIMARY KEY,
time_id INT,
product_id INT,
quantity INT,
amount DECIMAL(10, 2),
FOREIGN KEY (time_id) REFERENCES dim_time(id),
FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES dim_product(id)
);
问题三：什么是事实表的粒度？
事实表的粒度是指事实表中每个记录与业务过程的关联程度。事实表可以具有不同的粒度，例如，每天的销售总额、每个订单的销售总额等。粒度的选择取决于业务需求和查询分析的目的。
代码示例：
SELECT time_id, SUM(amount) AS total_amount
FROM fact_sales
GROUP BY time_id;
问题四：什么是OLAP和OLTP？
OLAP（联机分析处理）是一种用于分析和查询的数据处理方法。它通常用于数据仓库中，支持复杂的多维分析，例如钻取（drill-down）、切片（slice-and-dice）和透视（pivot）等。OLAP系统对于处理大量数据和复杂查询非常有效。
OLTP（联机事务处理）是一种用于处理日常业务事务的数据处理方法。它通常用于关系型数据库中，支持事务的处理和查询。OLTP系统对于处理大量并发的交易和实时查询非常有效。
代码示例：
-- OLAP查询示例
SELECT dim_product.category, SUM(fact_sales.amount) AS total_sales
FROM dim_product
JOIN fact_sales ON dim_product.id = fact_sales.product_id
GROUP BY dim_product.category;
-- OLTP查询示例
SELECT *
FROM customers
WHERE age > 30;
问题五：什么是星型模式和雪花模式？
星型模式是一种常用的数据仓库模式，其中一个事实表与多个维度表直接关联。这种模式简单直观，易于查询和分析。雪花模式是星型模式的扩展，其中维度表之间可以有层次结构，形成一个树状结构。雪花模式相对复杂，对查询性能有一定的影响，但能够更好地支持维度表之间的关系。
代码示例：
-- 星型模式查询示例
SELECT dim_product.category, SUM(fact_sales.amount) AS total_sales
FROM dim
