Table of Contents

מושג בסיסי של Data Warehousing

תפיסה מוצקה של יסודות של לוחמה בנתונים היא הדבר הראשון שרואיינים מעריכים.אתה צריך לא רק להגדיר תנאים אלא גם להסביר כיצד הם חלים בתרחישים בעולם האמיתי.

מהו מחסן נתונים?

מחסן נתונים הוא מאגר מרכזי המאחסן את כמויות גדולות של נתונים ממערכות מקור מרובות.זה מותאם עבור שאילתה וניתוח ולא עיבוד עסקאות.מחסני נתונים תומכים בפעילויות מודיעין עסקי כגון דיווח, לוחות נתונים, וניתוח אד-הוק. בניגוד למסד נתונים תפעולי, מחסן נתונים מכיל משולב, מונחה, זמן, ונתונים לא-וולגנטיים.

מהם המאפיינים העיקריים של מחסן נתונים?

  • (FLT:0)Subject-oriented:FLT:1Builded Around major נבדקים גדולים (למשל, לקוחות, מוצרים, מכירות) ולא תהליכי יישום.
  • (ב) כרך 1:0) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [15] לא-וולטאיל: "המידע של ה-FLT:1" הוא קורא רק פעם טעון; שינויים היסטוריים הם במעקב באמצעות גרסאות, לא חתימות.
  • (FLT:0)Time-variantrated:FLT:1 נתונים מכילים תכונות ממד זמן (למשל, חותמות תאריך, תקופות) כדי לתמוך בניתוח היסטורי.

כיצד מחסן נתונים שונה מאגם נתונים?

אגם נתונים מאחסן נתונים גולמיים, לא מעובדים בפורמט Native שלה (מבנים, חצי מובנים, או לא ממוסדים) מחסן נתונים מעובדים, מנקה והנתונים המובנים לעתים קרובות משתמשים הן: האגם לניתוחים ולמידה מכונה, ואת המחסן לדיווח מובנה.ראיינים עשויים לשאול על המקרים שבהם אדם מעדיף על פני האחר.

מהו חנות נתונים תפעולית (ODS)?

ODS הוא מסד נתונים שנועד לשלב נתונים ממערכות הפעלה מרובות עבור דיווח כמעט-מציאותי.בניגוד למחסן נתונים, ה- ODS מעודכנת לעתים קרובות (לעתים קרובות בזמן אמת) ובדרך כלל אינה שומרת על תמונות היסטוריות.זה פועל כאזור ממריץ לדיווח תפעולי לפני שהנתונים מועברים למחסן הנתונים.

איסוף נתונים ב-Data Warehousing

מודל נתונים הוא טביעת האצבע הכחולה של מחסן נתונים. שתי גישות נפוצות הן הכוכב סכימה ואת סכמת פתית השלג.

מה זה כוכב סכימה?

יש סכימה כוכב שיש לו שולחן עבודה מרכזי הקשור לטבלאות ממד אחד או יותר באמצעות מפתחות זרים.מדת הם denormalized (למשל, שולחן ממד מוצר יחיד המכיל קטגוריה, מותג, ו subcategory) מבנה זה מפשט שאילתות ומשפר את הביצועים לקרוא.זה המודל הנפוץ ביותר בחלוקת נתונים.

מה זה schema פתית שלג?

שקתקת שלג מתקנת טבלאות ממד לטבלאות קשורות מרובות.לדוגמה, ממד מוצר עשוי להיות מחולק למוצר נפרד, מותג וטבלאות קטגוריה. בעוד זה מקטין את הנתונים אדמוניות, זה מגביר את מספר ההצטרפות ויכול להאט את ביצועי השאילתה.זה משמש כאשר יעילות האחסון היא לפני מהירות השאילתה.

מהו שולחן עבודה?מה הם סוגי העובדות?

למעשה, שולחן חוצות אמצעים כמותיים (למשל, כמות המכירות, כמות, רווח) ומפתחות זרים המקשרים לטבלאות ממד.

  • (ב) ,0) ,(ה) ,(ה) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) ,התקב"ה, ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

ראיונות עשויים לבקש ממך לבחור את סוג המציאות המתאים לתרחיש עסקי נתון.

מה הם טבלאות ממד?סבירו ממדים תואמים

טבלאות ממדיות מכילות תכונות תיאוריות (למשל, שם לקוחות, צבע המוצר, מיקום החנות) ממדים מפורנים משותפים בטבלאות עובדות מרובות בתוך מחסן נתונים או על פני מרט נתונים שונים.הם מבטיחים עקביות כך שניתן לשלב דוחות באופן משמעותי. לדוגמה, ממד תאריך המשמש הן בטבלאות מכירות והן בטבלאות עובדה חייב להיות אותו מבנה וגבינותנות.

שינוי איטי (SCDs)

שינויים בתכונות ממד לאורך זמן הוא מיומנות קריטית בעיצוב ETL. ראיונות שואלים לעתים קרובות על סוגי SCD.

הסבר סוג 1, סוג 2, וטיפוס 3 משתנה לאט לאט.

  • (ה) [ה]ה' [ה']'[דרוש מקור]', הוא בעל ערך ישן עם הערך החדש.אין היסטוריה מתאימה כאשר הדיוק ההיסטורי אינו נדרש (למשל, תיקון הקלדה בשם מוצר).
  • (FLT:0)Type 2:FLT:1 מוסיף שורה חדשה לעקוב אחר השינוי, עם טווחי תאריך יעילים (תאריך משחק, תאריך סיום) ודגל נוכחי זה משמר היסטוריה מלאה.
  • (FLT:0)Type 3:FLT:1 מוסיף עמודה חדשה לאחסון הערך הקודם תוך שמירה על הערך הנוכחי.זה מאפשר היסטוריה מוגבלת (בדרך כלל גרסה קודמת אחת) המשמשת לתכונות שמשנות באופן בלתי צפוי (למשל, נדל"ן של קטגוריות המוצר).

להיות מוכן לדון במסחר: סוג 2 מגביר ספירת שורות אבל נותן שביל ביקורת מלא; סוג 1 הוא פשוט אבל מאבד היסטוריה.

ETL Process Review

תהליך ETL הוא עמוד השדרה של אינטגרציה נתונים. הבנה מעמיקה של כל שלב ואתגרים משותפים היא חיונית.

הסבר כל צעד של ETL בפירוט.

(FLT:0)Extract: ההרחבה: נתונים של מקור שונים - מסדי נתונים יחסיים, קבצים שטוחים (CSV, JSON, XML), APIs, אחסון בענן או פלטפורמות הזרמה יכול להיות מלא (כל הנתונים) או incremental (רק רשומות חדשות / ממותרות מאז הפעלת אחרון).

(ב) ויקרא י"ד): "ה' (ב"ד): "ה' (ב) ויקרא י"ד) ויקרא ויקרא י"ד, ו"ה' (ב) ויקרא י"ד) ו"ה' (ב) ויקרא י"ד) ויקרא י"ד: "ו' ויקרא י"ד) ו'"כ"כ"ד, ו"ד).

(FLT:0)Load:BuildFLT:1) מוכנס נתונים למחסן נתונים של מטרה.טעילת אסטרטגיות: רענון מלא (מחדש ועומס), נספח מצטבר, ולמעלה (merge) שקול מחדש אינדקס, החלפת, החלפת, וניהול עסקאות במהלך עומס.

מה ההבדל בין ETL ו- ELT?

ETL משנה נתונים לפני טעינה לתוך המחסן. ELT (Extract, לטעון, Transform) עומסים נתונים גולמיים קודם ולאחר מכן משנה אותו באמצעות כוח העיבוד של מחסני המידע (למשל, SQL או MapReduce) ELT נפוץ במחסני נתונים מודרניים כמו Snowflake, BigQuery, ו Redshift, שבו אחסון ו-Computer decoup decouped.

מה הם כלים ETL נפוצים?

כלים פופולריים כוללים Informatica PowerCenter, Talend, IBM DataStage, Microsoft SSIS, Apache NiFi, ו- Cloud-native שירותים כמו AWS Glue, Azure Data Factory ו-Google Dataflow. Open-source Options: Pentaho (Kettle), Apache Airflow (או צ'סטרציה), ו- dbt (נתונים בונים כלי לטרנספורמציה).

שאלות משותפות ותשובות מפורטות

מה האתגרים העיקריים העומדים בפני תהליכי ETL וכיצד אתה מקטין אותם?

אתגרים כוללים:

  • (FLT:0) סוגיות איכות נתונים ,3) - ערכים חסרים, לשכפלים, פורמטים לא עקביים. Mitigation: ליישם כללים של פרופיל ואימות מוקדם; השתמש בטבלאות ממריצים לרשומות רעות quarantine.
  • (FLT:0) צבעי בקבוק פורפורנס 1R) - מיצוי איטי ממערכות מקור, שינויים כבדים, או עומסים לא יעילים. Mitigation: שימוש במיצוי, עיבוד מקביל, חלוקת אצווה ואופטימיזציה של SQL להצטרף אסטרטגיות.
  • (FLT:0Data נפח GrowthFLT:1) - טעינה טרה-בייט מדי יום. Mitigation: ליישם את חלוקת צנרת, דחיסה ותשתיות ענן מדרגות.
  • דרישות שקיפות נתונים (FLT:0) דרישות שקיפות נתונים 1 (FLT:1) - צורך בעדכונים במשרה חלקית. Mitigation: שימוש בשינוי נתונים לכידת (CDC) וכלים בישבן (Kafka, Kinesis).
  • (FLT:0) ניהול ניהול עתירות (Dependency ManagementFLT:1) - משרות ETL שלא צלחו עקב בעיות משאבים או התנגשויות תזמון.

כיצד אתה מייעל את תהליכי ETL לביצועים?

אופטימיזציה של ביצועים משתרעת על מספר תחומים:

  • (FLT:0) Extraction: FLT:1 השתמש במיצוי במקום עומסים מלאים; יישום CDC (למשל, מבוסס על יינות או בעתות), השתמש בכלים מרובים של העתק.
  • (FLT:0) Transformation: FLT:1 Pushטרנספורמציות שבו ניתן (למשל, שימוש ב-SQL במסד הנתונים); להימנע מפעולות של פרי-בי-ר-ב-row; השתמש בלוגיקה מבוססת-בסיס; במקביל למשימות עצמאיות.
  • (ב) ,0) ל"לאד: ⁇ " 1 (ה) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) ,Infrastructure:FLT:1 השתמש ב- SSDs, משאבים בקנה מידה גבוה, ולהשתמש בשכבות צ'נג. Monitor עם כלים פרופילים לזהות צווארי בקבוק.

מה ההבדל בין מערכות OLAP ו- OLTP?

OLTP (Online Investment) מיועד למגוון רחב של עסקאות קצרות ואטומיות (למשל, כניסה הזמנה, עדכוני מלאי) נתונים הוא נורמלי, ושאילתות נוגעות במספר קטן של רשומות לוחיות OLAP (עלליין אנליטית עיבוד) מיועד לשאילתות מורכבות המצמציינות כמויות גדולות של נתונים היסטוריים.OLAP הם בדרך כלל denormalized (starschema) וניתוח רב-ממדי (על-ידי ATP), על מסד נתונים טיפוסי, לדוגמה, ATP, לדוגמה, ATP, ATP).

הסבר את הרעיון של מפתחות חלופיים לעומת מפתחות טבעיים בחלוקת נתונים.

מפתח פונדקאי הוא מזהה ייחודי מלאכותי, מערכתי (למשל, רצף integer) המשמש את המפתח העיקרי בטבלה ממד.מפתח טבעי הוא מזהה עסקי ממקור (למשל, קוד מוצר, מזהה לקוחות) מפתחות כירורגיים (מפתחי ביקורת) מומלץ כי הם יציבים (מפתחי עסקים יכולים לשנות, גרימת אפקטים קרוע), תמיכה מסוג 2CD (שורה טבעית) לתפקודים חיוניים (reativesentreative Performances) ו-reative Performances to keepic Performance for acertreative Performance) יש עדיין תכונות).

איך מטפלים בטעויות בצנרת ETL?

יישום מסגרת טעייה חזקה:

  • השתמש בלוקים לנסות ולטעון שגיאות יומן בטבלה נפרדת עם מזהה עבודה, פעמיםטאמפ, נתונים שורות ותיאור שגיאות.
  • Define Data Quality Rules ו-Desert רשומות שלא תקפים לתיקיה או בטבלה.
  • הגדר התראות (דואר, Slack) עבור תקלות קריטיות.
  • יישום לוגיקה עבור שגיאות טרנסיות (בעיות בזמן עבודה).
  • שמור על שולחן היסטוריה לרוץ לעקוב אחר הצלחה / מצב בטוח עבור כל שלב עבודה.

מה זה שינוי לכידת נתונים (CDC)?

(ב) (הופנה מהדף ⁇ ) (הופנה מהדף ⁇ ) (הופנה מהדף ⁇ ) היא טכניקה ללכידת שינויים (הכוללת מהדורות של מהדורות של מהדורות של ה- CDC) ו-(לדוגמה, Oracle GoldenGate, Debezium)FLT:2FLT 3Timestamp-Timestamp (באמצעות טורים אחרונים)Digdigddddddddddd (D)

שאלות ראיון מתקדמות

כיצד אתה מעצב תהליך ETL עבור מחסן נתונים התומכים הן אצות אצווה והן בזמן אמת?

אדריכלות היברידית היא נפוצה.עבור אצווה: לקבוע עבודות ערב באמצעות עומסים מצטברים.לזמן אמת: השתמש שכבת זרימה (למשל, קפקא) כדי ללכוד אירועים, ולאחר מכן ליישם שינויים קלים ולהעמיס לתוך שולחן עובדה בזמן אמת או שכבת דלה (למשל, בבית אגם).הנתיבים בזמן אמת צריכים לתכנס במחסנים באמצעות לוגיקה באמצעות שימוש ב-Flinking באופן עקבי או מערכת ההפעלה.

הסבר על קו הנתונים ומדוע חשוב.

קואז' נתונים עוקב אחר המקור, הטרנספורמציות והתנועה של נתונים ממקור למטרה.זה עוזר בניתוח השפעה (מה שדוחי מטה הזרם פורצים אם מקור משתנה), פיזור (מרוץ מדוע ערך אינו נכון), וביקורת (בהתאם לתקנות כמו GDPR או SOX) כלים כמו Apache, Marquez, או פתרונות מסחריים (Collebra, Alation) מספקים קו אוטומטי.

מה ההבדל בין מחסן נתונים לבין מרש"י?

מחסן נתונים הוא מאגר ממוקד של תחומי נושא מרובים. A Data Mart הוא תת-קבוצה המתמקדת בתפקוד עסקי יחיד (למשל, מכירות, מימון) ניתן לבנות על גבי המחסן (תלוי) או באופן עצמאי (בתלוי) בחירה ביניהם כרוכה במסחר בעלויות, ממשל, וגיליות.

כיצד מטפלים בהחלפת ממדים לאט לאט ב- ETL?

הגישה תלויה בסוג ה-SCD:

  • (ב) ויקרא י"א: "ה' י"א י"א י"א י"א י"א, ויקרא י"א, י"א)
  • (FLT:0)Type 2:FLT 1 השתמש ב-MeRGE (בקיצור) כדי לסגור את הגרסה הקודמת (תאריך סיום ראשון) ולהכניס שורה חדשה עם תאריך ההתחלה = עכשיו ודגל נוכחי = נכון.
  • (ב) ⁇ :0) ⁇ 3FLT:1 ,UPDATE את העמודה הנוכחית והזיז את הערך הישן לטור הקודם.

עבור ממדים גדולים, ליישם שפם של חיפוש כדי להפחית את נסיעות עגולות מסד הנתונים.בנוסף, לשקול גם שימוש בהשוואה ל- hash כדי לזהות שינויים בפועל ולהימנע מעדכונים מיותרים.

ETL Best Practices

ראיונות יחפשו ניסיון מעשי.למצו את התרגילים הטובים ביותר במהלך הדיונים:

  • (ב) ⁇ :0 (הופנה מהדף ⁇ ): ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) ,הכוח: ⁇ 1 (ה) להבטיח כי הפעלת עבודה מייצרת תוצאה דומה (ללא לשכפלות).
  • (ב) ניהול נתונים: 0 (ה) 1FLT) שומר על מילון נתונים וגרף תלות בעבודה.
  • (ב) ⁇ :0) ניטור פורפורמנטלי: 1 עקוב אחר מדדי מפתח: שורות מעובדות לדקה, משך, שיעורי שגיאות, ו-skew.
  • (FLT:0)Version controlהמחשה: 1FLT 1 Store ETL Code ב- Git יחד עם קובצי SQL וקבצי תצורה.
  • (ב) ,0) מבחנים יחידה של יחידות כתיבה עבור שינויים, בדיקות אינטגרציה עבור צינורות מקצה לקצה, ובדיקות השוואת נתונים נגד מקור והמטרה.

מקורות חיצוניים ללמידה עמוקה יותר: 0 (IBM on ETLFLT:1, 2Snowflake: ETL לעומת ELT 3, ו-FLT:4 Martin Fowler על נתונים אבולוציוניים:5).

מסקנה

ראיונות מאסטרינג על תהליכי לוחמה בנתונים ו- ETL דורשים גם ידע תיאורטי וניסיון מעשי. להתמקד במושגים הליבה - מאפייני מחסני נתונים, מודלים ממדיים, SCDs ו- ETL אופטימיזציה - ולהיות מוכנים לדון באתגרים בעולם האמיתי עם פתרונות ספציפיים.תרגול להסביר את תהליך המחשבה שלך בבירור. על ידי הכנת שאלות נפוצות ומתקדמים אלה, אתה תפגין את המומחיות הנדרשת עבור תפקידים ניהול נתונים מוצלחים.