# Data Modeling (Data Analytics) > Star schema, bảng fact và dimension, chuẩn hóa, phi chuẩn hóa, SCD, grain - 20 câu hỏi phỏng vấn - Mid-Level - [Câu hỏi phỏng vấn: Data Analytics](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van.md) ## 1. Star schema trong data modeling là gì? **Câu trả lời** Star schema là kiến trúc mô hình hóa chiều trong đó một fact table trung tâm được bao quanh bởi các dimension table kết nối trực tiếp. Cấu trúc này đơn giản hóa các truy vấn phân tích và tối ưu hóa hiệu suất bằng cách tránh nhiều join giữa các dimension. Tên gọi xuất phát từ hình dạng trực quan của sơ đồ, trong đó fact table trung tâm giống thân của một ngôi sao và các dimension là các nhánh. ## 2. Vai trò của fact table trong mô hình chiều là gì? **Câu trả lời** Fact table lưu trữ các thước đo định lượng (doanh thu, số lượng bán, số lượt nhấp) và các foreign key đến các dimension table. Nó đại diện cho các sự kiện hoặc giao dịch kinh doanh. Mỗi hàng tương ứng với một sự kiện có thể đo lường được ở mức granularity xác định. Các cột số (measures) là dữ liệu mà các nhà phân tích tổng hợp trong truy vấn của họ. ## 3. Dimension table trong mô hình chiều là gì? **Câu trả lời** Dimension table chứa các thuộc tính mô tả để định tính các thước đo trong fact table. Ví dụ, dimension Sản phẩm chứa tên, danh mục, thương hiệu và đơn giá. Dimension cho phép lọc, nhóm và phân chia dữ liệu trong quá trình phân tích. Chúng thường được phi chuẩn hóa để đơn giản hóa truy vấn và tránh các join bổ sung. ## Còn 17 câu hỏi nữa - Grain (granularity) của một fact table là gì? - Sự khác biệt giữa thước đo cộng được và thước đo bán cộng được là gì? Đăng ký miễn phí: https://sharpskill.dev/vi/login ## Các chủ đề phỏng vấn Data Analytics khác - [Google Sheets - Kiến thức cơ bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/google-sheets-basics.md): 20 câu hỏi, Junior - [Google Sheets - Công thức nâng cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/google-sheets-advanced.md): 20 câu hỏi, Junior - [SQL - Cơ bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-basics.md): 25 câu hỏi, Junior - [SQL - Tổng hợp và nhóm](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-aggregations.md): 20 câu hỏi, Junior - [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-joins.md): 20 câu hỏi, Junior - [BigQuery - Kiến thức cơ bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/bigquery-fundamentals.md): 20 câu hỏi, Junior - [Data Cleaning - Làm sạch dữ liệu](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/data-cleaning.md): 20 câu hỏi, Junior - [KPI và chỉ số kinh doanh](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/kpis-metrics.md): 20 câu hỏi, Junior - [Thống kê mô tả](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/descriptive-statistics.md): 20 câu hỏi, Junior - [Zapier và tự động hóa No-Code](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/zapier-automation.md): 20 câu hỏi, Junior - [Nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/data-viz-principles.md): 20 câu hỏi, Junior - [Python & Pandas - Cơ bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/python-pandas-basics.md): 20 câu hỏi, Junior - [Google Sheets - Dashboard tự động](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/google-sheets-dashboards.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [SQL - Truy vấn con và CTE](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-subqueries-ctes.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-window-functions.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [BigQuery - Tính năng nâng cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/bigquery-advanced.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Phân tích Funnel và Chuyển đổi](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/funnel-analysis.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Phân tích Cohort và Retention](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/cohort-retention.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Google Tag Manager và Tracking](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/gtm-tracking.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [API và Webhook](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/apis-webhooks.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [dbt - Kiến thức cơ bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/dbt-fundamentals.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [AB Testing và Thống kê Ứng dụng](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/ab-testing.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/looker-studio.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Power BI - Kiến Thức Cơ Bản](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/power-bi-fundamentals.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [SQL - Truy Vấn Phân Tích Nâng Cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/sql-advanced-analytics.md): 20 câu hỏi, Senior - [dbt - Tính năng nâng cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/dbt-advanced.md): 20 câu hỏi, Senior - [Power BI - DAX và Dashboard Nâng Cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/power-bi-dax.md): 20 câu hỏi, Senior - [Python Analytics - Phân tích nâng cao và ML](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/python-analytics-advanced.md): 20 câu hỏi, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-analytics/cau-hoi-phong-van/data-modeling