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数据仓库

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        数 据 仓 库 数 据 仓 库 技 术 H o m e H o m e 面 试 真 题 面 试 真 题 基 础 知 识 基 础 知 识 专 题 专 题 A b o u t A b o u t G i t H u b G i t H u b ( o p e n s i n a n e w t a b ) L i g h t 数 据 仓 库 技 术 序 数 据 仓 库 技 术 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 是 作 者 晨 曦 十 数 年 从 事 数 据 仓 库 相 关 岗 位 积 累 下 来 的 各 种 知 识 、 经 验 的 非 系 统 总 结 ， 作 为 知 识 库 也 分 享 给 大 家 ， 希 望 能 够 帮 助 新 手 快 速 入 门 ， 大 佬 查 漏 补 缺 。 
 数 据 仓 库 概 念 由 数 据 仓 库 之 父 比 尔 · 英 蒙 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 于 1 9 9 0 年 提 出 。 
 但 是 数 据 仓 库 概 念 更 多 的 在 描 述 、 总 结 。 
 常 见 定 义 如 下 ： 维 基 百 科 ： 数 据 仓 库 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 是 一 种 信 息 系 统 的 数 据 存 储 理 论 ， 此 理 论 强 调 利 用 某 些 特 殊 数 据 存 储 方 式 ， 让 所 包 含 的 数 据 ， 特 别 有 利 于 分 析 处 理 ， 以 产 生 有 价 值 的 信 息 并 依 此 作 决 策 。 
 O r a c l e ： 数 据 仓 库 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 是 一 种 面 向 商 务 智 能 ( B I ) 活 动 （ 尤 其 是 分 析 ） 的 数 据 管 理 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 系 统 ， 它 仅 适 用 于 查 询 和 分 析 ， 通 常 涉 及 大 量 的 历 史 数 据 。 
 在 实 际 应 用 中 ， 数 据 仓 库 中 的 数 据 一 般 来 自 应 用 日 志 文 件 和 事 务 应 用 等 广 泛 来 源 。 
 数 据 仓 库 能 够 集 中 、 整 合 多 个 来 源 的 大 量 数 据 ， 借 助 数 据 仓 库 的 分 析 功 能 ， 企 业 可 从 数 据 中 获 得 宝 贵 的 业 务 洞 察 ， 改 善 决 策 。 
 同 时 ， 随 着 时 间 推 移 ， 它 还 会 建 立 一 个 对 于 数 据 科 学 家 和 业 务 分 析 人 员 极 具 价 值 的 历 史 记 录 。 
 得 益 于 这 些 强 大 的 功 能 ， 数 据 仓 库 可 为 企 业 提 供 一 个 “ 单 一 信 息 源 ” 。 
 G o o g l e : 数 据 仓 库 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 是 一 种 企 业 系 统 ， 用 于 分 析 和 报 告 来 自 多 个 来 源 的 结 构 化 和 半 结 构 化 数 据 ， 例 如 销 售 终 端 交 易 、 营 销 自 动 化 、 客 户 关 系 管 理 等 。 
 数 据 仓 库 适 用 于 点 对 点 分 析 以 及 自 定 义 报 告 。 
 数 据 仓 库 可 以 将 当 前 数 据 和 历 史 数 据 都 存 储 在 一 个 地 方 ， 旨 在 提 供 长 期 数 据 视 图 ， 这 使 其 成 为 商 业 智 能 的 主 要 组 成 部 分 。 
 I B M : 数 据 仓 库 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 或 企 业 数 据 仓 库 ( E D W ) 是 一 种 系 统 ， 它 可 将 来 自 不 同 来 源 的 数 据 汇 聚 到 一 个 集 中 、 统 一 的 数 据 存 储 中 ， 从 而 为 数 据 分 析 、 数 据 挖 掘 、 人 工 智 能 ( A I ) ( o p e n s i n a n e w t a b ) 和 机 器 学 习 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 提 供 支 持 。 
 A W S : 数 据 仓 库 是 信 息 （ 对 其 进 行 分 析 可 做 出 更 明 智 的 决 策 ） 的 中 央 存 储 库 。 
 通 常 ， 数 据 定 期 从 事 务 系 统 、 关 系 数 据 库 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 和 其 他 来 源 流 入 数 据 仓 库 。 
 业 务 分 析 师 、 数 据 工 程 师 、 数 据 科 学 家 和 决 策 者 通 过 商 业 智 能 （ B I ） 工 具 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 、 S Q L 客 户 端 和 其 他 分 析 应 用 程 序 访 问 数 据 。 
 由 于 不 同 行 业 、 不 同 公 司 、 不 同 部 门 或 者 团 队 要 解 决 的 实 际 问 题 千 差 万 别 ， 所 以 建 设 数 据 仓 库 过 程 中 用 到 的 技 术 栈 、 建 模 方 法 各 不 相 同 ， 再 叠 加 各 家 数 据 仓 库 建 设 路 径 等 等 ， 无 法 单 纯 的 讲 述 什 么 方 法 好 、 什 么 方 法 不 好 ， 所 以 尽 可 能 减 少 空 对 空 的 讨 论 。 
 我 们 尽 快 能 少 的 脱 离 实 际 场 景 去 讨 论 方 法 论 ， 希 望 所 有 的 方 法 理 论 都 尽 可 能 落 实 到 一 条 条 S Q L 、 一 张 张 表 、 一 行 行 数 据 上 。 
 再 好 的 架 构 最 终 也 是 落 实 到 具 体 每 份 数 据 存 储 和 计 算 上 ， 所 以 我 们 尝 试 去 做 一 个 建 设 者 ， 从 方 法 论 如 无 特 殊 说 明 ， 数 据 仓 库 技 术 网 站 中 的 S Q L 使 用 h i v e 、 s p a r k s q l 完 成 ； 本 站 包 含 面 试 真 题 、 基 础 知 识 、 数 仓 建 模 ， 数 据 分 析 等 模 块 。 
 面 试 真 题 ： 给 部 分 整 理 常 见 面 试 题 目 及 各 大 公 司 实 际 面 试 中 出 现 的 S Q L 题 目 。 
 面 试 S Q L 尤 其 是 互 联 网 大 厂 的 面 试 S Q L ， 通 常 是 将 实 际 业 务 问 题 抽 象 简 化 之 后 ， 考 察 某 类 问 题 的 核 心 解 决 方 案 ， 刷 面 试 真 题 是 提 升 S Q L 水 平 的 一 个 简 便 、 快 速 的 方 法 。 
 刷 面 试 真 题 不 但 可 以 提 高 面 试 能 力 ， 还 能 够 实 际 提 高 自 己 解 决 实 际 问 题 的 能 力 ， 希 望 你 能 真 真 实 实 的 去 思 考 、 去 编 写 、 去 执 行 这 些 S Q L ， 去 理 解 这 些 题 目 。 
 基 础 知 识 ： 为 对 各 类 基 础 知 识 点 的 汇 总 ， 例 如 如 何 取 出 分 位 数 、 如 何 抽 样 、 排 序 函 数 的 区 别 、 时 间 类 型 转 换 等 等 ， 将 各 类 基 础 知 识 汇 总 整 个 ， 方 便 系 统 性 的 学 习 和 查 阅 ， 并 给 出 经 常 考 察 这 些 知 识 点 内 容 的 面 试 题 目 的 考 察 方 式 及 连 接 。 
 数 仓 建 模 ： 包 含 数 据 仓 库 中 各 种 建 模 方 法 及 方 法 论 、 原 则 等 等 ， 通 过 一 个 个 实 际 场 景 的 例 子 ， 给 出 从 建 模 思 考 、 分 层 、 落 地 的 表 及 处 理 s q l ； 数 据 分 析 ： 给 出 常 见 的 分 析 方 式 方 法 ； 面 试 真 题 字 节 跳 动 最 高 峰 同 时 直 播 人 数 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 每 分 钟 最 大 直 播 人 数 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 股 票 波 峰 波 谷 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 合 并 日 期 重 叠 的 活 动 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 查 询 最 近 一 笔 有 效 订 单 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 共 同 使 用 i p 用 户 检 测 问 题 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 美 团 每 分 钟 最 大 直 播 人 数 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 拼 多 多 累 加 刚 好 超 过 各 省 G D P 4 0 % 的 地 市 名 称 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 求 连 续 段 的 起 始 位 置 和 结 束 位 置 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 求 连 续 段 的 最 后 一 个 数 及 每 个 连 续 段 的 个 数 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 小 红 书 品 牌 营 销 活 动 天 数 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 用 户 商 品 购 买 收 藏 行 为 特 征 加 工 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 查 询 每 个 用 户 的 第 一 条 和 最 后 一 条 记 录 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 快 手 最 高 峰 同 时 直 播 人 数 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 用 户 中 两 人 一 定 认 识 的 组 合 数 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 腾 讯 向 用 户 推 荐 好 友 喜 欢 的 音 乐 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 占 据 好 友 封 面 个 数 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 合 并 连 续 支 付 订 单 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 连 续 5 天 涨 幅 超 过 5 % 的 股 票 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 连 续 登 陆 超 过 N 天 的 用 户 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 微 信 运 动 步 数 在 好 友 中 的 排 名 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 百 度 股 票 波 峰 波 谷 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 合 并 用 户 浏 览 行 为 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 无 效 搜 索 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 京 东 合 并 数 据 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 滴 滴 取 出 累 计 值 与 1 0 0 0 差 值 最 小 的 记 录 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 截 止 目 前 登 陆 用 户 数 及 登 陆 用 户 列 表 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 三 一 重 工 1 . 部 门 人 员 数 据 分 析 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 华 为 合 并 日 期 重 叠 的 活 动 ( o p e n s i n a n e w t a b ) m e t a 计 算 每 个 用 户 的 受 欢 迎 程 度 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 常 见 每 年 成 绩 都 有 所 提 升 的 学 生 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 连 续 点 击 三 次 用 户 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 去 掉 最 大 最 小 值 的 部 门 平 均 薪 水 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 当 前 活 跃 用 户 连 续 活 跃 天 数 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 销 售 额 连 续 3 天 增 长 的 商 户 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 不 及 格 课 程 数 大 于 2 的 学 生 的 平 均 成 绩 及 其 排 名 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 计 算 次 日 留 存 率 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 按 照 顺 序 进 行 行 转 列 拼 接 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 所 有 考 试 科 目 的 成 绩 都 大 于 对 应 学 科 平 均 成 绩 的 学 生 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 用 户 行 为 路 径 分 析 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 查 询 每 个 产 品 每 年 总 销 售 额 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 查 询 前 2 大 和 前 2 小 用 户 并 有 序 拼 接 ( o p e n s i n a n e w t a b ) 加 入 社 群 扫 码 备 注 “ 数 据 仓 库 ” 加 入 数 据 仓 库 技 术 交 流 群 关 注 公 众 号 「 数 据 仓 库 技 术 」 获 取 数 据 仓 库 技 术 面 试 S Q L L i g h t 备 案 号 : 京 I C P 备 2 0 2 4 0 4 3 3 8 7 号 1 京 公 网 安 备 1 1 0 1 1 4 0 2 0 5 3 8 1 3 号 p r i v a c y