数据仓库开发笔试题

数据仓库开发笔试题是一种常见的技术面试试题，主要考察应聘者对数据仓库开发的掌握程度和实际应用能力。本文将从以下几个方面进行解析：数据仓库概念和架构、ETL流程、常见DW/BI工具、SQL语句优化和调优等。

一、数据仓库概念和架构 数据仓库是指用于支持业务决策的数据库系统，它集成了来自多个数据源的数据，并进行了加工、清洗、转换和建模，最终供企业或组织中的决策者使用。如下图所示：

从架构上看，数据仓库一般包括数据源层、ETL层、数据存储层和数据应用层。其中，数据源层用于存储原始数据，ETL层用于进行数据抽取、转换和加载，数据存储层则是数据仓库的核心，用于存储经过加工的数据，最终的数据应用层则用于提供数据查询、分析和报告等功能。

二、ETL流程 ETL是数据仓库开发中最核心的流程之一，它包括数据抽取、数据转换和数据加载三个环节。数据抽取通常包括从多个数据源中获取数据并进行过滤、排序和集成等操作；数据转换则包括对源数据的加工、清洗、规范化和维度建模等；数据加载则是将经过转换后的数据加载到数据存储层中。

以下示例展示了如何使用Python进行数据抽取操作的代码：

import pandas as pd
# 使用pandas库读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 过滤指定列
df = df[['col1', 'col2', 'col3']]
# 过滤指定行
df = df[df['col1'] > 100]
# 排序
df = df.sort_values(by='col1')
# 去重
df = df.drop_duplicates()
# 输出到CSV文件