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网站快照数 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
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委内瑞拉瓜雷纳斯天气预报分享根据委内瑞拉国家气象台的监测和报告,瓜雷纳斯地区的天气预报在近期的准确性方面有所变化,具体地说,未来一周的天气预报中,前三天预报较为准确,而后四天的预报可能存在误差,仅供参考,为了帮助大家更好地了解和安排行程,以下将详细分享瓜雷纳斯未来一周的天气预报情况,一、瓜雷纳斯天气预报概述瓜雷纳斯地区的气候特点多变,...。
企业品牌 2025-01-28 21:51:48
NBA赛场动态,雷迪克的回归与湖人挑战76人的赛前准备直播时间,北京时间1月29日今日NBA常规赛迎来一场备受瞩目的对决,洛杉矶湖人队客场挑战费城76人队,在这场引人瞩目的比赛之前,一场赛前新闻发布会吸引了众多球迷和媒体的关注,其中,著名球员雷迪克的赛前采访成为焦点话题,他透露了自己即将复出并首发出战的消息,引发了广泛讨论,接下来,让...。
企业品牌 2025-01-29 07:39:51
十四五规划下的沪苏湖高铁,便捷长三角,一日行的美好体验在不久前正式开通运营的十四五规划工程沪苏湖高铁,为春节期间的长三角地区带来了一股便捷之风,记者跟访沪苏湖高铁乘客,感受到了这条线路带来的出行便利和顺畅,大年初一的上午,记者在湖州南浔站登上了C3798次列车,一上车就感受到了浓厚的年味儿,车厢里人头攒动,很多都是家人同行,前往上海游...。
企业品牌 2025-01-31 16:42:21
锦绣太原,非遗春节的独特魅力与无尽游玩乐趣随着时代的发展,春节的形式也在不断地变化,到了2025年,春节不再只是传统的家庭聚会和红包礼物,而是融入了更多的非遗元素,成为了一个全新的体验,这一年,太原因其浓厚的年味受到各地游客的青睐,成为了一个热闹非凡的旅游胜地,一、非遗春节的独特氛围随着首个非遗版春节的到来,太原的假日氛围越来越浓厚,...。
企业品牌 2025-01-31 19:06:41
英伟达免费开放技术课程,赋能开发者与爱好者,引领AI与数据科学领域的新浪潮随着人工智能与数据科学的飞速发展,英伟达作为全球知名的计算技术巨头,一直致力于推动相关领域的技术进步和人才培养,近日,英伟达宣布将向公众免费开放共计19门自主进度的技术课程,这些课程的原价最高可达90美元,约合人民币656元,作为英伟达开发者计划的重要组成部分...。
企业品牌 2025-02-02 20:35:33
文章标题,蒂姆·库克对未来iPhone创新的乐观态度,iPad的成功和更薄的iPhone预示着产品线的蓬勃生机正文,IT之家于近日发布的消息表明,苹果首席执行官蒂姆·库克,TimCook,在2025财年第1财季的财报电话会议中对苹果的产品线表现出了乐观的态度,他指出,苹果的产品系列仍有巨大的创新空间,这一观点引发了全球科技行业的广泛关...。
企业品牌 2025-02-02 23:29:14
三星GalaxyS25系列手机正式发布,拆解细节曝光,内部结构与技术一览无余IT之家报道,随着预购用户陆续收到新机,近日关于三星GalaxyS25系列手机的热议不断,其中,备受瞩目的GalaxyS25,的拆解视频正式曝光,这款新旗舰手机的技术细节与设计令无数技术爱好者为之疯狂,此次拆解为我们揭示了GalaxyS25,的内部结构,同时也...。
企业品牌 2025-02-03 21:19:00
奇迹之春,电影市场的辉煌盛况据网络平台数据记录,历史的见证者,再一次被刷新,截至2月4日0时,令人瞩目的2025年春节档总观影人次,含预售,已经突破1.68亿大关,超越此前2024年的纪录,刷新了中国影史春节档观影人次的新纪录!中国电影市场正在以惊人的速度崛起,成为全球电影市场的领头羊,短短几天内,中国的电影市场就呈现出一种欣欣向荣的...。
企业品牌 2025-02-04 08:40:52
杨建成,一生献身于电化教育的卓越专家本文图片均来自复旦大学新闻学院微信公众号,近日,复旦大学新闻学院微信公众号发布了一则讣告,宣布了一位令人敬仰的老同志的逝世,这位名叫杨建成的老先生,因病医治无效,于XXXX年XX月XX日,在上海逝世,享年XX岁,这位曾为复旦大学的电化教育和新闻事业做出重要贡献的专家,永远离开了我们,今天,让我们来回...。
互联网资讯 2025-02-06 11:56:07
人工智能技术的未来革命,从局限到超越的挑战IT之家报道,据英国,卫报,最新消息,Meta首席AI科学家杨立昆,YannLeCun,预测,未来十年人工智能,AI,技术将迎来一次新的革命,他对当前AI系统的局限性和未来的技术突破进行了深入探讨,强调了在理解并互动与物理世界方面的挑战,杨立昆的见解,为我们揭示了AI发展的未来路径以及我们如何...。
互联网资讯 2025-02-10 10:06:46