Data Engineering

Data Modeling для Data Engineering

Star schema, snowflake, Data Vault, нормалізація, типи SCD, grain, адитивні метрики

20 питань зі співбесід·
Mid-Level
1

Що таке star schema?

Відповідь

Star schema — це вимірна модель даних, де центральна fact table оточена dimension table. Fact table містить метрики та foreign key до вимірів, які містять описові атрибути. Ця проста, денормалізована структура оптимізує продуктивність аналітичних запитів, мінімізуючи join.

2

У чому різниця між fact table та dimension table?

Відповідь

Fact table містить кількісні показники (метрики) та foreign key до вимірів. Вона записує події або транзакції. Dimension table містить описові атрибути (хто, що, де, коли), що дозволяють фільтрувати та групувати факти. Факти числові та агрегуються, виміри текстові та описові.

3

Що таке grain fact table?

Відповідь

Grain визначає рівень деталізації одного рядка у fact table. Він відповідає на питання: що саме представляє один рядок? Наприклад, один продаж на рядок, один продаж на день на продукт або один продаж на годину. Визначення grain є першим кроком вимірного моделювання, оскільки воно визначає, які виміри потрібні та який рівень агрегації зберігається.

4

У чому різниця між star schema та snowflake schema?

5

Що таке conformed dimension?

+17 питань зі співбесід

Інші теми співбесід Data Engineering

Linux & Shell - Основи

Junior
20 запитань

Git & GitHub - Основи

Junior
20 запитань

Просунутий Python для Data Engineering

Junior
25 запитань

Docker - Основи

Junior
25 запитань

Google Cloud Platform - Основи

Junior
20 запитань

CI/CD та якість коду

Mid-Level
20 запитань

Docker Compose

Mid-Level
20 запитань

FastAPI - API даних

Mid-Level
20 запитань

Просунутий SQL для Data Engineering

Mid-Level
20 запитань

Data Lake - Архітектура та завантаження даних

Mid-Level
20 запитань

BigQuery для Data Engineering

Mid-Level
20 запитань

PostgreSQL - Адміністрування

Mid-Level
20 запитань

Fivetran & Airbyte - Завантаження даних

Mid-Level
20 запитань

dbt - Основи

Mid-Level
20 запитань

Apache Airflow - Основи

Mid-Level
20 запитань

Kubernetes - Основи

Mid-Level
20 запитань

dbt - Розширені можливості

Senior
20 запитань

Патерни ETL / ELT / ETLT

Senior
20 запитань

Apache Airflow - Просунутий

Senior
20 запитань

Airflow + dbt - Оркестрація пайплайнів

Senior
20 запитань

PySpark - Великомасштабна обробка

Senior
20 запитань

Google Pub/Sub - Стрімінг даних

Senior
20 запитань

Apache Beam & Dataflow

Senior
20 запитань

Kubernetes - Продакшн та масштабування

Senior
20 запитань

Terraform - Infrastructure as Code

Senior
20 запитань

Бази даних NoSQL

Senior
20 запитань

Сучасна Data Architecture

Senior
20 запитань

Моніторинг та спостережуваність

Senior
20 запитань

IAM та безпека даних

Senior
20 запитань

Опануй Data Engineering для наступної співбесіди

Отримай доступ до всіх питань, flashcards, технічних тестів, вправ code review та симуляторів співбесід.

Почни безкоштовно