Die 88 wichtigsten Fragen und Antworten im Vorstellungsgespräch zur Datenmodellierung (2025)

Hier finden Sie Fragen und Antworten zu Vorstellungsgesprächen im Bereich Datenmodellierung für neue und erfahrene Kandidaten, die ihren Traumjob bekommen möchten.

Fragen und Antworten zum Datenmodellierungsinterview für Studienanfänger

1) Was ist Datenmodellierung?

Unter Datenmodellierung versteht man den Prozess der Erstellung eines Modells für die Daten, die in einer Datenbank gespeichert werden sollen. Es handelt sich um eine konzeptionelle Darstellung von Datenobjekten, der Zuordnung zwischen verschiedenen Datenobjekten und den Regeln.

2) Erklären Sie verschiedene Arten von Datenmodellen

Es gibt im Wesentlichen drei verschiedene Arten von Datenmodellen:

Konzeptionell: Das konzeptionelle Datenmodell definiert, was das System enthalten soll. Dieses Modell wird normalerweise von Geschäftspartnern und Datenarchitekten erstellt. Der Zweck besteht darin, Geschäftskonzepte und -regeln zu organisieren, abzugrenzen und zu definieren.

Logisch: Definiert, wie das System unabhängig davon implementiert werden soll DBMS. Dieses Modell wird normalerweise von Datenarchitekten und Businessanalysten erstellt. Ziel ist die Entwicklung einer technischen Karte von Regeln und Datenstrukturen.

Physikalisch: Dieses Datenmodell beschreibt, wie das System mithilfe eines bestimmten DBMS-Systems implementiert wird. Dieses Modell wird normalerweise von DBAs und Entwicklern erstellt. Der Zweck ist die eigentliche Implementierung der Datenbank.

3) Erklären Sie die Fakten und die Faktentabelle

Die Tatsache stellt quantitative Daten dar. Beispielsweise der fällige Nettobetrag. Eine Faktentabelle enthält numerische Daten sowie Fremdschlüssel aus Dimensionstabellen.

4) Listen Sie verschiedene Entwurfsschemata für die Datenmodellierung auf

Es gibt zwei verschiedene Arten von Datenmodellierungsschemata: 1) Sternschema und 2) Schneeflockenschema

5) Wann sollten Sie über eine Denormalisierung nachdenken?

Die Denormalisierung wird verwendet, wenn die Tabelle beim Abrufen von Daten stark involviert ist. Es wird zum Aufbau eines Data Warehouse verwendet.

6) Erklären Sie Dimension und Attribut

Dimensionen stellen qualitative Daten dar. Zum Beispiel Produkt, Klasse, Plan usw. Eine Dimensionstabelle verfügt über Text- oder Beschreibungsattribute. Beispielsweise sind die Produktkategorie und der Produktname zwei Attribute der Produktdimensionstabelle.

7) Was ist Fakt weniger Fakt?

Fakt weniger Fakt ist eine Tabelle ohne Faktenmessung. Es enthält nur die Dimensionsschlüssel.

8) Was ist In-Memory-Analyse?

Bei der In-Memory-Analyse handelt es sich um einen Prozess, bei dem die Datenbank im RAM zwischengespeichert wird.

9) Was ist der Unterschied zwischen OLTP und OLAP?

Unten ist die Unterschied zwischen OLAP und OLTP:

OLTP	OLAP
OLTP ist ein Online-Transaktionssystem.	OLAP ist ein Online-Analyse- und Datenabrufprozess.
Es zeichnet sich durch eine große Anzahl kurzer Online-Transaktionen aus.	Es zeichnet sich durch ein großes Datenvolumen aus.
OLTP verwendet traditionelles DBMS.	OLAP verwendet ein Data Warehouse.
Tabellen in der OLTP-Datenbank sind normalisiert.	Die Tabellen in OLAP sind nicht normalisiert.
Die Reaktionszeit beträgt eine Millisekunde.	Die Reaktionszeit beträgt Sekunden bis Minuten.
OLTP ist für Geschäftsabläufe in Echtzeit konzipiert.	OLAP ist für die Analyse von Geschäftskennzahlen nach Kategorie und Attributen konzipiert.

10) Was ist ein Tisch?

Die Sammlung von Zeilen und Spalten wird als Tabelle bezeichnet. Jede einzelne Spalte hat einen Datentyp. Die Tabelle enthält verwandte Daten in tabellarischer Form.

11) Was ist eine Spalte?

Eine Spalte oder ein Feld ist eine vertikale Anordnung von Daten, die verwandte Informationen enthalten.

12) Definieren Sie die Datensparsität

Datensparsität ist ein Begriff, der angibt, wie viele Daten Sie für die Entität/Dimension des Modells haben.

13) Was ist ein zusammengesetzter Primärschlüssel?

Unter einem zusammengesetzten Primärschlüssel versteht man den Fall, dass mehr als eine Tabellenspalte als Teil des Primärschlüssels verwendet wird.

14) Was ist ein Primärschlüssel?

Primärschlüssel ist eine Spalte oder eine Gruppe von Spalten, die jede einzelne Zeile in der Tabelle unterschiedlich identifizieren. Der Wert des Primärschlüssels darf nicht null sein. Jede Tabelle muss einen Primärschlüssel enthalten.

15) Erklären Sie den Fremdschlüssel

Unbekannter Schlüssel ist eine Gruppe von Attributen, die zum Verknüpfen von übergeordneten und untergeordneten Tabellen verwendet wird. Der Wert der Fremdschlüsselspalte, der in der untergeordneten Tabelle verfügbar ist, wird auf den Wert des Primärschlüssels in der übergeordneten Tabelle bezogen.

16) Was sind Metadaten?

Metadaten beschreiben die Daten über Daten. Es zeigt, welche Art von Daten tatsächlich im Datenbanksystem gespeichert sind.

17) Was ist Data Mart?

A Datamart ist eine komprimierte Version eines Data Warehouse und ist für die Verwendung durch eine bestimmte Abteilung, Einheit oder Gruppe von Benutzern in einer Organisation konzipiert. Zum Beispiel Marketing, Vertrieb, Personalwesen oder Finanzen.

18) Was ist OLTP?

Online-Transaktionsverarbeitung, kurz bekannt als OLTP, unterstützt transaktionsorientierte Anwendungen in einer 3-Schichten-Architektur. OLTP verwaltet die täglichen Transaktionen eines Unternehmens oder einer Organisation.

19) Welche Beispiele gibt es für das OLTP-System?

Beispiele für OLTP-Systeme sind:

Senden einer SMS
Fügen Sie ein Buch zum Warenkorb hinzu
Online-Buchung von Flugtickets
Online-Banking
Auftragserfassung

20) Was ist Check Constraint?

Check Constraint wird verwendet, um einen Wertebereich in einer Spalte zu überprüfen.

21) Nennen Sie die Arten der Normalisierung?

Arten von Normalisierungen sind: 1) erste Normalform, 2) zweite Normalform, 3) dritte Normalformen, 4) vierte Boyce-Codd-Form und 5) fünfte Normalform.

22) Was ist Forward Data Engineering?

Forward Engineering ist ein Fachbegriff, der den Prozess der automatischen Übersetzung eines logischen Modells in ein physisches Gerät beschreibt.

23) Was ist PDAP?

Es handelt sich um einen Datenwürfel, der Daten als Zusammenfassung speichert. Es hilft dem Benutzer, Daten schnell zu analysieren. Die Daten in PDAP werden so gespeichert, dass die Berichterstellung problemlos erfolgen kann.

24) Erklären Sie das Design der Snowflake-Schema-Datenbank

Ein Snowflake-Schema ist eine Anordnung einer Dimensionstabelle und einer Faktentabelle. Im Allgemeinen werden beide Tabellen weiter in weitere Dimensionstabellen unterteilt.

25) Erklären Sie den Analysedienst

Der Analysedienst bietet eine kombinierte Ansicht der Daten, die im Data Mining oder OLAP verwendet werden.

26) Was ist ein Sequenzclusterungsalgorithmus?

Der Sequenzclusteralgorithmus sammelt Pfade, die einander ähneln oder miteinander in Beziehung stehen, sowie Datensequenzen mit Ereignissen.

27) Was sind diskrete und kontinuierliche Daten?

Diskrete Daten sind endliche oder definierte Daten. Z. B. Geschlecht, Telefonnummern. Kontinuierliche Daten sind Daten, die sich kontinuierlich und geordnet ändern. Z. B. Alter.

28) Was ist der Zeitreihenalgorithmus?

Der Zeitreihenalgorithmus ist eine Methode zur Vorhersage kontinuierlicher Datenwerte in einer Tabelle. Beispielsweise kann die Leistung eines Mitarbeiters den Gewinn prognostizieren oder beeinflussen.

29) Was ist Business Intelligence?

BI (Business Intelligence) ist eine Reihe von Prozessen, Architekturen und Technologien, die Rohdaten in aussagekräftige Informationen umwandeln, die profitable Geschäftsaktivitäten ermöglichen. Es handelt sich um eine Suite aus Software und Diensten zur Umwandlung von Daten in verwertbare Informationen und Wissen.

30) Was ist ein Bitmap-Index?

Bitmap-Indizes sind ein spezieller Typ von Datenbankindex, der Bitmaps (Bit-Arrays) verwendet, um Abfragen durch die Ausführung bitweiser Operationen zu beantworten.

Fragen und Antworten zum Datenmodellierungsinterview für Erfahrene

31) Erklären Sie Data Warehousing im Detail

Data Warehousing ist ein Prozess zum Sammeln und Verwalten von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Es bietet aussagekräftige Einblicke in das Unternehmen. Data Warehousing wird normalerweise verwendet, um Daten aus heterogenen Quellen zu verbinden und zu analysieren. Es ist der Kern des BI-Systems, das für die Datenanalyse und Berichterstattung entwickelt wurde.

32) Was ist Junk-Dimension?

Die Junk-Dimension kombiniert zwei oder mehr verwandte Kardinalitäten in einer Dimension. Normalerweise handelt es sich um boolesche Werte oder Flag-Werte.

33) Erklären Sie das Datenschema

Datenschema ist eine schematische Darstellung, die Datenbeziehungen und -strukturen veranschaulicht.

34) Erklären Sie die Häufigkeit der Datenerfassung

Die Datenerfassungshäufigkeit ist die Rate, mit der die Daten erfasst werden. Es durchläuft auch verschiedene Phasen. Diese Phasen sind: 1) Extrahieren aus verschiedenen Quellen, 3) Umwandeln, 4) Reinigen und 5) Speichern.

35) Was ist Datenbankkardinalität?

Kardinalität ist ein numerisches Attribut der Beziehung zwischen zwei Entitäten oder Entitätsmengen.

36) Welche verschiedenen Arten von Kardinalbeziehungen gibt es?

Verschiedene Arten wichtiger Kardinalbeziehungen sind:

Eins-zu-Eins-Beziehungen
Eins-zu-viele-Beziehungen
Viele-zu-Eins-Beziehungen
Many-to-Many-Beziehungen

37) Definieren Sie den kritischen Erfolgsfaktor und listen Sie seine vier Typen auf

Der kritische Erfolgsfaktor ist ein positives Ergebnis aller Aktivitäten, die eine Organisation zum Erreichen ihres Ziels benötigt.

Vier Arten kritischer Erfolgsfaktoren sind:

Branchen-CSFs
Strategie-CSFs
Umwelt-CSFs
Zeitliche CSFs

38) Was ist Data Mining?

Data Mining ist eine multidisziplinäre Fähigkeit, die maschinelles Lernen, Statistik, KI und Datenbanktechnologie nutzt. Es geht darum, ungeahnte/bisher unbekannte Zusammenhänge zwischen den Daten zu entdecken.

39) Was ist der Unterschied zwischen Star-Schema und Snowflake-Schema?

Folgendes ist ein wesentlicher Unterschied zwischen Sternschema vs. Snowflake-Schema:

Sternschema	Schneeflockenschema
Hierarchien für die Dimensionen werden in der Dimensionstabelle gespeichert.	Hierarchien werden in separate Tabellen aufgeteilt.
Es enthält eine Faktentabelle, die von Dimensionstabellen umgeben ist.	Eine Faktentabelle, umgeben von einer Dimensionstabelle, die wiederum von einer Dimensionstabelle umgeben ist
In einem Sternschema erstellt nur ein einzelner Join die Beziehung zwischen der Faktentabelle und etwaigen Dimensionstabellen.	Ein Snowflake-Schema erfordert viele Joins, um die Daten abzurufen.
Es verfügt über ein einfaches Datenbankdesign	Es verfügt über ein komplexes Datenbankdesign
Denormalisierte Datenstrukturen und Abfragen werden ebenfalls schneller ausgeführt.	Normalisierte Datenstruktur.
Hohe Datenredundanz	Sehr geringe Datenredundanz
Bietet leistungsstärkere Abfragen mithilfe der Star Join Query Optimization. Tabellen können mit mehreren Dimensionen verbunden werden.	Das Snow Flake-Schema wird durch eine zentralisierte Faktentabelle dargestellt, die wahrscheinlich nicht mit mehreren Dimensionen verbunden ist.

40) Was ist eine identifizierende Beziehung?

Das Identifizieren von Entitätsbeziehungen in DBMS wird verwendet, um eine Beziehung zwischen zwei Entitäten zu identifizieren: 1) starke Entität und 2) schwache Entität.

41) Was ist eine selbstrekursive Beziehung?

Eine rekursive Beziehung ist eine eigenständige Spalte in einer Tabelle, die mit dem Primärschlüssel derselben Tabelle verbunden ist.

42) Erklären Sie die relationale Datenmodellierung

Bei der relationalen Datenmodellierung handelt es sich um die Darstellung von Objekten in einer relationalen Datenbank, die normalerweise normalisiert ist.

43) Was ist Predictive Modeling Analytics?

Der Prozess der Validierung oder des Testens eines Modells, das zur Vorhersage von Test- und Validierungsergebnissen verwendet wird. Es kann für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Statistiken verwendet werden.

44) Was ist der Unterschied zwischen logischem Datenmodell und physischem Datenmodell?

Logisches Datenmodell	Physikalisches Datenmodell
Ein logisches Datenmodell kann die Anforderungen des Geschäfts logisch gestalten.	Ein physisches Datenmodell stellt Informationen über die Zieldatenbankquelle und ihre Eigenschaften bereit.
Es ist für die eigentliche Umsetzung der in der Datenbank gespeicherten Daten verantwortlich.	Ein physisches Datenmodell hilft Ihnen, aus einem vorhandenen Datenbankmodell ein neues zu erstellen und die Einschränkung der referenziellen Integrität anzuwenden.
Es enthält eine Entität, Primärschlüsselattribute, Inversionsschlüssel, Alternativschlüssel, Regeln, Geschäftsbeziehungen, Definitionen usw.	Ein physisches Datenmodell enthält eine Tabelle, Schlüsseleinschränkungen, eindeutige Schlüssel, Spalten, Fremdschlüssel, Indizes, Standardwerte usw.

45) Welche verschiedenen Arten von Einschränkungen gibt es?

Eine andere Art von Einschränkung könnte eindeutig sein, Nullwerte, Fremdschlüssel, zusammengesetzte Schlüssel oder Prüfeinschränkungen usw.

46) Was ist ein Datenmodellierungstool?

Datenmodellierungs-Tool ist eine Software, die beim Aufbau des Datenflusses und der Beziehung zwischen Daten hilft. Beispiele für solche Tools sind Borland Together, Altova Database Spy, Casewise, Case Studio 2 usw.

47) Was ist ein hierarchisches DBMS?

In der hierarchischen Datenbank sind Modelldaten in einer baumartigen Struktur organisiert. Daten werden in einem hierarchischen Format gespeichert. Daten werden mithilfe einer Eltern-Kind-Beziehung dargestellt. In hierarchischen DBMS können übergeordnete Elemente viele untergeordnete Elemente haben, untergeordnete Elemente haben nur ein übergeordnetes Element.

48) Was sind die Nachteile des hierarchischen Datenmodells?

Die Nachteile des hierarchischen Datenmodells sind:

Es ist nicht flexibel, da es Zeit braucht, sich an die sich ändernden Anforderungen des Unternehmens anzupassen.
Die Struktur wirft das Problem in der abteilungsübergreifenden Kommunikation, der vertikalen Kommunikation sowie der behördenübergreifenden Kommunikation auf.
Hierarchische Datenmodelle können zu Uneinheitlichkeitsproblemen führen.

49) Erklären Sie den prozessgesteuerten Ansatz der Datenmodellierung

Der bei der Datenmodellierung verwendete prozessgesteuerte Ansatz folgt einer schrittweisen Methode zur Betrachtung der Beziehung zwischen dem Entitätsbeziehungsmodell und dem Organisationsprozess.

50) Welche Vorteile bietet der Einsatz von Datenmodellierung?

Die Vorteile der Datenmodellierung im Data Warehousing sind:

Es hilft Ihnen bei der Verwaltung von Geschäftsdaten, indem es diese normalisiert und ihre Attribute definiert.
Die Datenmodellierung integriert die Daten verschiedener Systeme, um Datenredundanz zu reduzieren.
Es ermöglicht die Erstellung eines effizienten Datenbankdesigns.
Die Datenmodellierung hilft der Organisationsabteilung, als Team zu funktionieren.
Es erleichtert den einfachen Zugriff auf Daten.

51) Welche Nachteile hat der Einsatz von Datenmodellierung?

Die Nachteile der Datenmodellierung sind:

Die strukturelle Unabhängigkeit ist geringer
Dies kann zu einer Komplexität des Systems führen.

52) Was ist ein Index?

Der Index wird für eine Spalte oder eine Gruppe von Spalten verwendet, um Daten schnell abzurufen.

53) Was sind die Merkmale eines logischen Datenmodells?

Merkmale des logischen Datenmodells sind:

Beschreibt den Datenbedarf für ein einzelnes Projekt, könnte jedoch je nach Projektumfang in andere logische Datenmodelle integriert werden.
Unabhängig vom DBMS entworfen und entwickelt.
Datenattribute verfügen über Datentypen mit exakter Genauigkeit und Länge.
Normalisierungsprozesse für das Modell, die im Allgemeinen bis 3NF angewendet werden.

54) Was sind die Merkmale des physischen Datenmodells?

Merkmale des physischen Datenmodells sind:

Das physische Datenmodell beschreibt den Datenbedarf für ein einzelnes Projekt oder eine einzelne Anwendung. Es kann je nach Projektumfang in andere physische Datenmodelle integriert werden.
Das Datenmodell enthält Beziehungen zwischen Tabellen, die die Kardinalität und Nullbarkeit der Beziehungen berücksichtigen.
Entwickelt für eine bestimmte Version eines DBMS, Standorts, Datenspeichers oder einer Technologie, die im Projekt verwendet werden soll.
Spalten sollten genaue Datentypen, zugewiesene Längen und Standardwerte haben.
Es werden Primär- und Fremdschlüssel, Ansichten, Indizes, Zugriffsprofile und Berechtigungen usw. definiert.

55) Welche zwei Arten von Datenmodellierungstechniken gibt es?

Zwei Arten von Datenmodellierungstechniken sind: 1) Entity-Relationship (ER)-Modell und 2) UML (Einheitliche Modellierungssprache).

56) Was ist UML?

UML (Unified Modeling Language) ist eine universelle Datenbankentwicklungs- und Modellierungssprache im Bereich der Softwareentwicklung. Die Hauptabsicht besteht darin, eine allgemeine Möglichkeit zur Visualisierung des Systemdesigns bereitzustellen.

57) Erklären Sie das objektorientierte Datenbankmodell

Das objektorientierte Datenbankmodell ist eine Sammlung von Objekten. Diesen Objekten können sowohl Funktionen als auch Methoden zugeordnet sein.

58) Was ist ein Netzwerkmodell?

Es handelt sich um ein Modell, das auf einem hierarchischen Modell basiert. Es ermöglicht mehr als eine Beziehung zum Verknüpfen von Datensätzen, was darauf hinweist, dass es mehrere Datensätze hat. Es ist möglich, einen Satz von übergeordneten und untergeordneten Datensätzen zu erstellen. Jeder Datensatz kann zu mehreren Sätzen gehören, wodurch Sie komplexe Tabellenbeziehungen erstellen können.

59) Was ist Hashing?

Hashing ist eine Technik, mit der alle Indexwerte durchsucht und gewünschte Daten abgerufen werden. Es hilft, den direkten Speicherort von Daten zu berechnen, die auf der Festplatte aufgezeichnet werden, ohne die Struktur des Index zu verwenden.

60) Was sind Business- oder Natural-Keys?

Geschäfts- oder natürliche Schlüssel sind Felder, die eine Entität eindeutig identifizieren. Beispielsweise Kunden-ID, Mitarbeiternummer, E-Mail usw.

61) Was ist ein zusammengesetzter Schlüssel?

Wenn mehr als ein Feld zur Darstellung eines Schlüssels verwendet wird, spricht man von einem zusammengesetzten Schlüssel.

62) Was ist die erste Normalform?

Die erste Normalform oder 1NF ist eine Eigenschaft einer Relation, die in einem relationalen Datenbankverwaltungssystem verfügbar ist. Jede Relation wird als erste Normalform bezeichnet, wenn die Domäne jedes Attributs Werte enthält, die atomar sind. Sie enthält einen Wert aus dieser Domäne.

63) Was ist der Unterschied zwischen Primärschlüssel und Fremdschlüssel?

Primärschlüssel	Unbekannter Schlüssel
Mithilfe des Primärschlüssels können Sie einen Datensatz in der Tabelle eindeutig identifizieren.	Ein Fremdschlüssel ist ein Feld in der Tabelle, das der Primärschlüssel einer anderen Tabelle ist.
Der Primärschlüssel akzeptiert niemals Nullwerte.	Ein Fremdschlüssel kann mehrere Nullwerte akzeptieren.
Der Primärschlüssel ist ein gruppierter Index, und die Daten in der DBMS-Tabelle sind physisch in der Reihenfolge des gruppierten Indexes organisiert.	Ein Fremdschlüssel kann nicht automatisch einen Index erstellen, gruppiert oder nicht gruppiert. Sie können jedoch manuell einen Index für den Fremdschlüssel erstellen.
Sie können den einzelnen Primärschlüssel in einer Tabelle haben.	Eine Tabelle kann mehrere Fremdschlüssel enthalten.

64) Was sind die Anforderungen der zweiten Normalform?

Die Anforderungen der zweiten Normalform sind:

Es sollte in der ersten Normalform vorliegen.
Es enthält keine Nicht-Primärattribute, die funktional von einer Teilmenge des Kandidatenschlüssels der Tabellenbeziehung abhängig sind.

65) Welche Regeln gelten für die dritte Normalform?

Regeln für dritte Normalformen sind:

Es sollte in der zweiten Normalform vorliegen
Es gibt keine transitiven funktionalen Abhängigkeiten.

66) Welche Bedeutung hat die Verwendung von Schlüsseln?

Mithilfe von Schlüsseln können Sie beliebige Datenzeilen in einer Tabelle identifizieren. In einer realen Anwendung könnte eine Tabelle Tausende von Datensätzen enthalten.
Schlüssel stellen sicher, dass Sie trotz dieser Herausforderungen einen Tabellendatensatz eindeutig identifizieren können.
Ermöglicht Ihnen, eine Beziehung zwischen Tabellen herzustellen und die Beziehung zwischen ihnen zu identifizieren
Helfen Sie dabei, Identität und Integrität in der Beziehung durchzusetzen.

67) Was ist ein Ersatzschlüssel?

Ein künstlicher Schlüssel, der darauf abzielt, jeden Datensatz eindeutig zu identifizieren, wird als Ersatzschlüssel bezeichnet. Diese Arten von Schlüsseln sind einzigartig, da sie erstellt werden, wenn Sie keinen natürlichen Primärschlüssel haben. Sie verleihen den Daten in der Tabelle keine Bedeutung. Der Ersatzschlüssel ist normalerweise eine ganze Zahl.

68) Erklären Sie den Alternativschlüssel im Detail

Alternativschlüssel ist eine Spalte oder Spaltengruppe in einer Tabelle, die jede Zeile in dieser Tabelle eindeutig identifiziert. Eine Tabelle kann mehrere Auswahlmöglichkeiten für einen Primärschlüssel haben, aber nur eine kann als Primärschlüssel festgelegt werden. Alle Schlüssel, die keine Primärschlüssel sind, werden als Alternativschlüssel bezeichnet.

69) Was ist die vierte Normalform in DBMS?

Die vierte Normalform ist eine Ebene der Datenbanknormalisierung, bei der es außer dem Kandidatenschlüssel keine nicht triviale Abhängigkeit geben darf.

70) Was ist ein Datenbankverwaltungssystem?

Datenbankverwaltungssystem oder DBMS ist eine Software zum Speichern und Abrufen von Benutzerdaten. Es besteht aus einer Gruppe von Programmen, die die Datenbank manipulieren.

71) Was ist die Regel der fünften Normalform?

Eine Tabelle finden Sie in 5^th Normalform nur, wenn sie in 4 steht^th Normalform und kann nicht ohne Datenverlust in beliebig viele kleinere Tabellen zerlegt werden.

72) Was ist Normalisierung?

Normalisierung ist eine Datenbankentwurfstechnik, die Tabellen so organisiert, dass Redundanz und Abhängigkeit von Daten reduziert werden. Es unterteilt größere Tabellen in kleinere Tabellen und verknüpft diese mithilfe von Beziehungen.

73) Erklären Sie die Eigenschaften eines Datenbankverwaltungssystems

Bietet Sicherheit und beseitigt Redundanz
Selbstbeschreibende Natur des Datenbanksystems
Isolierung zwischen Programmen und Datenabstraktion
Unterstützung mehrerer Datenansichten.
Datenaustausch und Mehrbenutzer-Transaktionsverarbeitung
DBMS ermöglicht es Entitäten und Beziehungen zwischen ihnen, Tabellen zu bilden.
Es folgt dem ACID-Konzept (AtomEisigkeit, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit).
DBMS unterstützt eine Mehrbenutzerumgebung, die es Benutzern ermöglicht, parallel auf Daten zuzugreifen und diese zu bearbeiten.

74) Listen Sie beliebte DBMS-Software auf

Beliebt DBMS-Software ist:

MySQL
Microsoft Zugriff auf
Oracle
PostgreSQL
Datenbank
FoxPro
SQLite
IBM DB2
Microsoft SQL Server.

75) Erklären Sie das Konzept von RDBMS

Relationales Datenbank Management System ist eine Software, die zur Speicherung von Daten in Tabellenform dient. In einem solchen System werden Daten in Zeilen und Spalten verwaltet und gespeichert, die als Tupel und Attribute bezeichnet werden. RDBMS ist ein leistungsstarkes Datenverwaltungssystem und wird weltweit häufig eingesetzt.

76) Was sind die Vorteile des Datenmodells?

Vorteile des Datenmodells sind:

Das Hauptziel eines Entwurfsdatenmodells besteht darin, sicherzustellen, dass die vom Funktionsteam bereitgestellten Datenobjekte korrekt dargestellt werden.
Das Datenmodell sollte detailliert genug sein, um für den Aufbau der physischen Datenbank verwendet zu werden.
Die Informationen im Datenmodell können zum Definieren der Beziehung zwischen Tabellen, Primär- und Fremdschlüsseln sowie gespeicherten Prozeduren verwendet werden.
Das Datenmodell unterstützt Unternehmen bei der Kommunikation innerhalb und zwischen Organisationen.
Das Datenmodell hilft bei der Dokumentation von Datenzuordnungen im ETL-Prozess
Helfen Sie dabei, die richtigen Datenquellen zum Auffüllen des Modells zu erkennen

77) Was sind die Nachteile des Datenmodells?

Nachteile des Datenmodells sind:

Um ein Datenmodell zu entwickeln, sollte man die gespeicherten physikalischen Dateneigenschaften kennen.
Dabei handelt es sich um ein Navigationssystem, das komplexe Anwendungsentwicklungen und -verwaltungen ermöglicht. Daher ist die Kenntnis der biografischen Wahrheit erforderlich.
Auch kleinere Strukturänderungen erfordern eine Anpassung der gesamten Anwendung.
Im DBMS gibt es keine Datenbearbeitungssprache.

78) Erklären Sie verschiedene Arten von Faktentabellen

Es gibt drei Arten von Faktentabellen:

Zusatzstoff: Es handelt sich um eine Kennzahl, die zu jeder Dimension hinzugefügt wird.
Nicht additiv: Es handelt sich um eine Kennzahl, die keiner Dimension hinzugefügt werden kann.
Halbadditiv: Es handelt sich um eine Maßnahme, die zu einigen Dimensionen hinzugefügt werden kann.

79) Was ist eine Aggregattabelle?

Die Aggregattabelle enthält aggregierte Daten, die mit folgenden Funktionen berechnet werden können: 1) Durchschnitt, 2) MAX, 3) Anzahl, 4) SUMME, 5) SUMME und 6) MIN.

80) Was ist eine bestätigte Dimension?

Eine konforme Dimension ist eine Dimension, die so konzipiert ist, dass sie für viele Faktentabellen in verschiedenen Bereichen eines Data Warehouse verwendet werden kann.

81) Listen Sie Hierarchietypen in der Datenmodellierung auf

Es gibt zwei Arten von Hierarchien: 1) Ebenenbasierte Hierarchien und 2) Eltern-Kind-Hierarchien.

82) Was ist der Unterschied zwischen einem Data Mart und einem Data Warehouse?

Hier ist das Wichtigste Unterschied zwischen Data Mart und Data Warehouse:

Datenmarkt	Data Warehouse
Data Mart konzentriert sich auf einen einzelnen Geschäftsbereich.	Data Warehouse konzentriert sich auf mehrere Geschäftsbereiche.
Es wird verwendet, um taktische Entscheidungen für das Geschäftswachstum zu treffen.	Es hilft Unternehmern, eine strategische Entscheidung zu treffen
Data Mart folgt dem Bottom-up-Modell	Data Warehouse folgt einem Top-Down-Modell
Die Datenquelle stammt aus einer Datenquelle	Die Datenquelle stammt aus mehreren heterogenen Datenquellen.

83) Was ist XMLA?

XMLA ist eine XML-Analyse, die als Standard für den Zugriff auf Daten gilt Online Analytical Processing (OLAP).

84) Erklären Sie die Junk-Dimension

Die Junk-Dimension hilft beim Speichern von Daten. Es wird verwendet, wenn Daten nicht zum Speichern im Schema geeignet sind.

85) Erklären Sie die verkettete Datenreplikation

Die Situation, in der ein Sekundärknoten das Ziel anhand der Ping-Zeit auswählt oder der nächstgelegene Knoten ein Sekundärknoten ist, wird als verkettete Datenreplikation bezeichnet.

86) Erklären Sie Virtual Data Warehousing

Ein virtuelles Data Warehouse ermöglicht eine kollektive Sicht auf die fertigen Daten. Ein virtuelles Data Warehouse verfügt nicht über historische Daten. Es wird als logisches Datenmodell mit Metadaten betrachtet.

87) Erklären Sie den Snapshot des Data Warehouse

Snapshot ist eine vollständige Visualisierung der Daten zu dem Zeitpunkt, an dem der Datenextraktionsprozess beginnt.

88) Was ist ein bidirektionaler Extrakt?

Die Fähigkeit eines Systems, Daten in zwei Richtungen zu extrahieren, zu bereinigen und zu übertragen, wird als gerichtete Extraktion bezeichnet.

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