# Data Modeling สำหรับ Data Engineering (Data Engineering)

> Star schema, snowflake, Data Vault, การ normalize, ประเภท SCD, grain, additive metrics

- 20 คำถามสัมภาษณ์
- Mid-Level
- [คำถามสัมภาษณ์: Data Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions.md)

## 1. Star schema คืออะไร?

**คำตอบ**

Star schema คือโมเดลข้อมูลแบบ dimensional ที่ fact table ตรงกลางถูกล้อมรอบด้วย dimension tables โดย fact table จะมี metrics และ foreign keys ไปยัง dimensions ซึ่งเก็บ attributes เชิงพรรณนา โครงสร้างที่เรียบง่ายและ denormalized นี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการ query เชิงวิเคราะห์โดยลดจำนวน joins

## 2. ความแตกต่างระหว่าง fact table และ dimension table คืออะไร?

**คำตอบ**

Fact table จะมีการวัดเชิงปริมาณ (metrics) และ foreign keys ไปยัง dimensions ใช้บันทึกเหตุการณ์หรือธุรกรรม Dimension table จะมี attributes เชิงพรรณนา (ใคร อะไร ที่ไหน เมื่อไร) ที่ช่วยให้กรองและจัดกลุ่ม facts ได้ Facts เป็นตัวเลขและรวมได้ ส่วน dimensions เป็นข้อความและเชิงพรรณนา

## 3. Grain ของ fact table คืออะไร?

**คำตอบ**

Grain กำหนดระดับรายละเอียดของหนึ่งแถวใน fact table โดยตอบคำถามว่า: หนึ่งแถวแทนสิ่งใดกันแน่? ตัวอย่างเช่น หนึ่งการขายต่อแถว, หนึ่งการขายต่อวันต่อสินค้า, หรือหนึ่งการขายต่อชั่วโมง การกำหนด grain คือขั้นตอนแรกของ dimensional modeling เพราะมันกำหนดว่า dimensions ใดบ้างที่จำเป็นและจัดเก็บที่ระดับการรวมใด

## มีอีก 17 คำถาม

- ความแตกต่างระหว่าง star schema และ snowflake schema คืออะไร?
- Conformed dimension คืออะไร?

สมัครฟรี: https://sharpskill.dev/th/login

## หัวข้อสัมภาษณ์ Data Engineering อื่นๆ

- [Linux & Shell - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/linux-shell-basics.md): 20 คำถาม, Junior
- [Git & GitHub - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/git-github-fundamentals.md): 20 คำถาม, Junior
- [Python ขั้นสูงสำหรับ Data Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/python-advanced-de.md): 25 คำถาม, Junior
- [Docker - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-fundamentals.md): 25 คำถาม, Junior
- [Google Cloud Platform - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/gcp-fundamentals.md): 20 คำถาม, Junior
- [CI/CD และคุณภาพโค้ด](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/ci-cd-code-quality.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Docker Compose](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-compose.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [FastAPI - Data API](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/fastapi.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [SQL ขั้นสูงสำหรับ Data Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/sql-advanced-de.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Data Lake - สถาปัตยกรรมและการนำเข้าข้อมูล](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/data-lake.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [BigQuery สำหรับ Data Engineering](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/bigquery-de.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [PostgreSQL - การดูแลระบบ](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/postgresql-admin.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Fivetran & Airbyte - การนำเข้าข้อมูล](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/fivetran-airbyte.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [dbt - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-fundamentals-de.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Apache Airflow - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-fundamentals.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [Kubernetes - พื้นฐาน](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-fundamentals.md): 20 คำถาม, Mid-Level
- [dbt - ฟีเจอร์ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-advanced-de.md): 20 คำถาม, Senior
- [รูปแบบ ETL / ELT / ETLT](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/etl-elt-patterns.md): 20 คำถาม, Senior
- [Apache Airflow - ขั้นสูง](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-advanced.md): 20 คำถาม, Senior
- [Airflow + dbt - การจัดการ Pipeline](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-dbt-integration.md): 20 คำถาม, Senior
- [PySpark - การประมวลผลขนาดใหญ่](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/pyspark.md): 20 คำถาม, Senior
- [Google Pub/Sub - การสตรีมข้อมูล](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/pubsub-streaming.md): 20 คำถาม, Senior
- [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/apache-beam-dataflow.md): 20 คำถาม, Senior
- [Kubernetes - Production และ Scaling](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-advanced.md): 20 คำถาม, Senior
- [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/terraform.md): 20 คำถาม, Senior
- [ฐานข้อมูล NoSQL](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/nosql-databases.md): 20 คำถาม, Senior
- [Data Architecture สมัยใหม่](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/data-architecture.md): 20 คำถาม, Senior
- [การมอนิเตอร์และการสังเกตการณ์](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/monitoring-observability.md): 20 คำถาม, Senior
- [IAM และความปลอดภัยของข้อมูล](https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/iam-security-de.md): 20 คำถาม, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/th/technologies/data-engineering/interview-questions/data-modeling-de