상위 88개 데이터 모델링 인터뷰 질문 및 답변(2025)

작성자 : 데이비드 카터 데이비드 카터
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다음은 꿈의 직업을 얻기 위한 신입 지원자와 경험이 풍부한 지원자를 위한 데이터 모델링 인터뷰 질문과 답변입니다.

 

신입생을 위한 데이터 모델링 인터뷰 질문 및 답변

1) 데이터 모델링이란 무엇입니까?

데이터 모델링은 데이터베이스에 저장할 데이터에 대한 모델을 만드는 프로세스입니다. 이는 데이터 개체, 서로 다른 데이터 개체 간의 연관 및 규칙을 개념적으로 표현한 것입니다.

2) 다양한 유형의 데이터 모델에 대해 설명

데이터 모델에는 주로 세 가지 유형이 있습니다.

개념 : 개념적 데이터 모델은 시스템에 무엇이 포함되어야 하는지 정의합니다. 이 모델은 일반적으로 비즈니스 이해 관계자와 데이터 아키텍트가 만듭니다. 목적은 비즈니스 개념과 규칙을 구성, 범위 지정 및 정의하는 것입니다.

논리: 여부에 관계없이 시스템을 구현하는 방법을 정의합니다. DBMS. 이 모델은 일반적으로 데이터 아키텍트와 비즈니스 분석가가 만듭니다. 목적은 규칙과 데이터 구조의 기술 맵을 개발하는 것입니다.

물리적 : 이 데이터 모델은 특정 DBMS 시스템을 사용하여 시스템이 어떻게 구현되는지 설명합니다. 이 모델은 일반적으로 DBA와 개발자가 만듭니다. 목적은 데이터베이스의 실제 구현입니다.

3) 사실과 사실표를 설명하라

사실은 정량적 데이터를 나타냅니다. 예를 들어, 지불해야 할 순 금액입니다. 팩트 테이블에는 숫자 데이터와 차원 테이블의 외래 키가 포함됩니다.

4) 데이터 모델링에 있어서 다양한 디자인 스키마를 나열한다.

데이터 모델링 체계 스키마에는 1) 스타 스키마, 2) 눈송이 스키마의 두 가지 유형이 있습니다.

5) 언제 비정규화를 고려해야 합니까?

비정규화는 데이터를 검색하는 동안 테이블의 개입이 많을 때 사용됩니다. 데이터웨어 하우스를 구축하는 데 사용됩니다.

6) 차원 및 속성 설명

차원은 정성적 데이터를 나타냅니다. 예를 들어 제품, 클래스, 계획 등이 있습니다. 차원 테이블에는 텍스트 또는 설명 속성이 있습니다. 예를 들어, 제품 카테고리와 제품 이름은 제품 차원 테이블의 두 가지 속성입니다.

7) 사실이 아닌 사실은 무엇입니까?

사실이 없는 사실은 사실 측정이 없는 테이블입니다. 여기에는 차원 키만 포함됩니다.

8) 인메모리 분석이란 무엇입니까?

인메모리 분석은 RAM에 데이터베이스를 캐싱하는 프로세스입니다.

9) OLTP와 OLAP의 차이점은 무엇입니까?

아래는 OLAP과 OLTP의 차이점:

OLTP 올랩
OLTP는 온라인 거래 시스템입니다. OLAP은 온라인 분석 및 데이터 검색 프로세스입니다.
짧은 온라인 거래가 많은 것이 특징입니다. 데이터의 양이 많은 것이 특징입니다.
OLTP는 전통적인 DBMS를 사용합니다. OLAP은 데이터웨어 하우스를 사용합니다.
OLTP 데이터베이스의 테이블은 정규화됩니다. OLAP의 테이블은 정규화되지 않습니다.
응답 시간은 밀리초 단위입니다. 응답 시간은 초에서 분 단위입니다.
OLTP는 실시간 비즈니스 운영을 위해 설계되었습니다. OLAP은 카테고리 및 속성별 비즈니스 측정 분석을 위해 설계되었습니다.

10) 테이블이란 무엇입니까?

행과 열의 집합을 테이블이라고 합니다. 각 열에는 데이터 유형이 있습니다. 테이블에는 관련 데이터가 표 형식으로 포함되어 있습니다.

11) 컬럼이란 무엇입니까?

열 또는 필드는 관련 정보를 포함하는 데이터의 수직 배열입니다.

12) 데이터 희소성 정의

데이터 희소성은 모델의 엔터티/차원에 대해 보유하고 있는 데이터의 양을 나타내는 용어입니다.

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13) 복합 기본 키란 무엇입니까?

복합 기본 키는 하나 이상의 테이블 열이 기본 키의 일부로 사용되는 경우를 말합니다.

14) 기본 키란 무엇입니까?

기본 키 테이블의 모든 행을 동일하지 않게 식별하는 열 또는 열 그룹입니다. 기본 키 값은 null이 아니어야 합니다. 모든 테이블에는 하나의 기본 키가 포함되어야 합니다.

15) 외래키를 설명하라

외래 키 상위 테이블과 하위 테이블을 연결하는 데 사용되는 속성 그룹입니다. 하위 테이블에 있는 외래 키 컬럼의 값은 상위 테이블의 기본 키 값을 참조합니다.

16) 메타데이터란 무엇입니까?

메타데이터는 데이터에 대한 데이터를 설명합니다. 데이터베이스 시스템에 실제로 어떤 종류의 데이터가 저장되어 있는지 보여줍니다.

17) 데이터마트란 무엇인가요?

A 데이터 마트 데이터 웨어하우스의 압축 버전이며 조직의 특정 부서, 단위 또는 사용자 집합이 사용하도록 설계되었습니다. 예: 마케팅 영업, HR 또는 재무.

18) OLTP란 무엇입니까?

온라인 거래 처리, 곧 알려짐 OLTP, 3계층 아키텍처에서 트랜잭션 지향 애플리케이션을 지원합니다. OLTP는 회사 또는 조직의 일상적인 트랜잭션을 관리합니다.

19) OLTP 시스템의 예는 무엇입니까?

OLTP 시스템의 예는 다음과 같습니다.

  • 문자 메시지 보내기
  • 장바구니에 책 추가
  • 온라인 항공권 예약
  • 온라인 뱅킹
  • 주문 입력

20) 검사제약이란 무엇인가요?

검사 제약 조건은 열의 값 범위를 확인하는 데 사용됩니다.

21) 정규화 유형을 나열해 보세요.

정규화 유형에는 1) 첫 번째 정규형, 2) 두 번째 정규형, 3) 세 번째 정규형, 4) boyce-codd 네 번째 정규형, 5) 다섯 번째 정규형이 있습니다.

22) 순방향 데이터 엔지니어링이란 무엇입니까?

포워드 엔지니어링(Forward Engineering)은 논리적 모델을 물리적 구현으로 자동 변환하는 프로세스를 설명하는 데 사용되는 기술 용어입니다.

23) PDAP란 무엇입니까?

데이터를 요약하여 저장하는 데이터 큐브입니다. 사용자가 데이터를 빠르게 분석하는 데 도움이 됩니다. PDAP의 데이터는 보고를 쉽게 수행할 수 있는 방식으로 저장됩니다.

24) 눈송이 스키마 데이터베이스 설계를 설명하세요.

눈송이 스키마는 차원 테이블과 팩트 테이블을 배열한 것입니다. 일반적으로 두 테이블 모두 더 많은 차원 테이블로 세분화됩니다.

25) 분석 서비스 설명

분석 서비스는 데이터 마이닝 또는 OLAP에 사용되는 데이터에 대한 통합 보기를 제공합니다.

26) 시퀀스 클러스터링 알고리즘이란 무엇입니까?

시퀀스 클러스터링 알고리즘은 서로 유사하거나 관련이 있는 경로와 이벤트가 있는 데이터 시퀀스를 수집합니다.

27) 이산형 데이터와 연속형 데이터란 무엇인가요?

이산 데이터는 유한한 데이터 또는 정의된 데이터입니다. 예: 성별, 전화번호. 연속 데이터는 연속적이고 순서대로 변경되는 데이터입니다. 예: 나이.

28) 시계열 알고리즘이란 무엇입니까?

시계열 알고리즘은 테이블에 있는 데이터의 연속적인 값을 예측하는 방법입니다. 예를 들어, 성과 한 직원이 이익이나 영향력을 예측할 수 있습니다.

29) 비즈니스 인텔리전스란 무엇입니까?

BI(Business Intelligence)는 원시 데이터를 수익성 있는 비즈니스 활동을 추진하는 의미 있는 정보로 변환하는 프로세스, 아키텍처 및 기술의 집합입니다. 데이터를 실행 가능한 인텔리전스와 지식으로 변환하는 소프트웨어 및 서비스 모음입니다.

30) 비트맵 인덱스란 무엇인가요?

비트맵 인덱스는 비트 연산을 실행하여 쿼리에 답하기 위해 비트맵(비트 배열)을 사용하는 특수한 유형의 데이터베이스 인덱스입니다.

경력자를 위한 데이터 모델링 면접 질문 및 답변

31) 데이터 웨어하우징에 대해 자세히 설명하세요.

데이터 웨어하우징은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 관리하는 프로세스입니다. 의미 있는 비즈니스 엔터프라이즈 통찰력을 제공합니다. 데이터 웨어하우징은 일반적으로 이기종 소스의 데이터를 연결하고 분석하는 데 사용됩니다. 데이터 분석 및 보고를 위해 구축된 BI 시스템의 핵심입니다.

32) 정크디멘션이란 무엇인가요?

정크 차원은 두 개 이상의 관련 카디널리티를 하나의 차원으로 결합합니다. 일반적으로 부울 또는 플래그 값입니다.

33) 데이터 체계를 설명하세요

데이터 체계(Data Scheme)는 데이터 관계와 구조를 도식적으로 표현한 것입니다.

34) 데이터 수집 빈도를 설명하세요.

데이터 수집 빈도는 데이터를 수집하는 속도입니다. 이 역시 다양한 단계를 거친다. 이러한 단계는 1) 다양한 소스에서 추출, 3) 변형, 4) 클렌징, 5) 저장입니다.

35) 데이터베이스 카디널리티란 무엇입니까?

카디널리티는 두 엔터티 또는 엔터티 집합 간의 관계에 대한 숫자 속성입니다.

36) 추기경 관계에는 어떤 유형이 있나요?

다양한 주요 기본 관계 유형은 다음과 같습니다.

  • 일대일 관계
  • 일대다 관계
  • 다대일 관계
  • 다대다 관계

37) 핵심 성공 요인을 정의하고 그 네 가지 유형을 나열하십시오.

중요한 성공 요소는 조직이 목표를 달성하는 데 필요한 모든 활동의 유리한 결과입니다.

중요한 성공 요인의 네 가지 유형은 다음과 같습니다.

  • 산업 CSF
  • 전략 CSF
  • 환경 CSF
  • 일시적인 뇌척수액

38) 데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 기계 학습, 통계, AI 및 데이터베이스 기술을 사용하는 다분야 기술입니다. 이는 데이터 사이에서 의심하지 않았거나 이전에 알려지지 않았던 관계를 발견하는 것입니다.

39) Star 스키마와 Snowflake 스키마의 차이점은 무엇입니까?

다음은 다음의 주요 차이점입니다. 스타 스키마와 Snowflake 스키마:

스타 스키마 눈송이 스키마
차원의 계층은 차원 테이블에 저장됩니다. 계층 구조는 별도의 표로 구분됩니다.
여기에는 차원 테이블로 둘러싸인 팩트 테이블이 포함되어 있습니다. 차원 테이블로 둘러싸인 팩트 테이블 XNUMX개, 차원 테이블로 둘러싸인 팩트 테이블
스타 스키마에서는 단일 조인만 사실 테이블과 차원 테이블 간의 관계를 생성합니다. 눈송이 스키마에는 데이터를 가져오기 위해 많은 조인이 필요합니다.
단순한 데이터베이스 디자인을 가지고 있습니다. 복잡한 데이터베이스 설계를 가지고 있습니다
비정규화된 데이터 구조와 쿼리도 더 빠르게 실행됩니다. 정규화된 데이터 구조.
높은 수준의 데이터 중복성 매우 낮은 수준의 데이터 중복성
Star Join 쿼리 최적화를 사용하여 더 높은 성능의 쿼리를 제공합니다. 테이블은 여러 차원과 연결될 수 있습니다. Snow Flake 스키마는 여러 차원과 연결될 가능성이 거의 없는 중앙 집중식 사실 테이블로 표현됩니다.

40) 관계식별이란 무엇인가요?

DBMS에서 엔터티 관계 식별은 두 엔터티 간의 관계, 즉 1) 강력한 엔터티, 2) 약한 엔터티 간의 관계를 식별하는 데 사용됩니다.

41) 자기 재귀 관계란 무엇입니까?

재귀 관계는 동일한 테이블의 기본 키에 연결된 테이블의 독립형 열입니다.

42) 관계형 데이터 모델링을 설명하세요

관계형 데이터 모델링은 일반적으로 정규화되는 관계형 데이터베이스의 개체 표현입니다.

43) 예측 모델링 분석이란 무엇입니까?

테스트를 예측하고 결과를 검증하는 데 사용되는 모델을 검증하거나 테스트하는 프로세스입니다. 통계뿐만 아니라 기계학습, 인공지능에도 활용 가능합니다.

44) 논리적 데이터 모델과 물리적 데이터 모델의 차이점은 무엇입니까?

논리적 데이터 모델 물리적 데이터 모델
논리적 데이터 모델은 비즈니스 요구 사항을 논리적으로 설계할 수 있습니다. 실제 데이터 모델은 대상 데이터베이스 소스 및 해당 속성에 대한 정보를 제공합니다.
데이터베이스에 저장된 데이터의 실제 구현을 담당합니다. 실제 데이터 모델을 사용하면 기존 데이터베이스 모델에서 새 데이터베이스 모델을 생성하고 참조 무결성 제약 조건을 적용할 수 있습니다.
여기에는 엔터티, 기본 키 속성, 반전 키, 대체 키, 규칙, 비즈니스 관계, 정의 등이 포함됩니다. 물리적 데이터 모델에는 테이블, 키 제약 조건, 고유 키, 열, 외래 키, 인덱스, 기본값 등이 포함됩니다.

45) 다양한 유형의 제약조건은 무엇입니까?

다른 유형의 제약조건에는 고유, 널값, 외래 키, 복합 키 또는 검사 제약조건 등이 있을 수 있습니다.

46) 데이터 모델링 도구란 무엇입니까?

데이터 모델링 도구 데이터 흐름과 데이터 간의 관계를 구성하는 데 도움을 주는 소프트웨어입니다. 이러한 도구의 예로는 Borland Together, Altova Database Spy, casewise, Case Studio 2 등.

47) 계층적 DBMS란 무엇입니까?

계층적 데이터베이스에서 모델 데이터는 트리와 같은 구조로 구성됩니다. 데이터는 계층적 형식으로 저장됩니다. 데이터는 부모-자식 관계를 사용하여 표현됩니다. 계층적 DBMS에서 부모는 여러 자식을 가질 수 있고 자식은 부모가 하나만 있습니다.

48) 계층적 데이터 모델의 단점은 무엇입니까?

계층적 데이터 모델의 단점은 다음과 같습니다.

  • 변화하는 비즈니스 요구에 적응하는 데 시간이 걸리기 때문에 유연성이 없습니다.
  • 이 구조는 부서 간 소통, 수직적 소통, 기관 간 소통에서 문제를 제기한다.
  • 계층적 데이터 모델은 불일치 문제를 야기할 수 있습니다.

49) 데이터 모델링의 프로세스 중심 접근 방식을 설명하십시오.

데이터 모델링에 사용되는 프로세스 중심 접근 방식은 엔터티-관계 모델과 조직 프로세스 간의 관계에 대한 단계별 방법을 따릅니다.

50) 데이터 모델링을 사용하면 어떤 이점이 있나요?

데이터 웨어하우징에서 데이터 모델링을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • 비즈니스 데이터를 정규화하고 속성을 정의하여 관리하는 데 도움이 됩니다.
  • 데이터 모델링은 다양한 시스템의 데이터를 통합하여 데이터 중복을 줄입니다.
  • 효율적인 데이터베이스 설계를 가능하게 합니다.
  • 데이터 모델링은 조직 부서가 팀으로 기능하는 데 도움이 됩니다.
  • 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다.

51) 데이터 모델링을 사용하면 어떤 단점이 있나요?

데이터 모델링 사용의 단점은 다음과 같습니다.

  • 구조적 독립성이 낮습니다.
  • 시스템을 복잡하게 만들 수 있습니다.

52) 지수란 무엇인가요?

인덱스는 데이터를 빠르게 검색하기 위해 열 또는 열 그룹에 사용됩니다.

53) 논리적 데이터 모델의 특징은 무엇입니까?

논리적 데이터 모델의 특징은 다음과 같습니다.

  • 단일 프로젝트에 대한 데이터 요구 사항을 설명하지만 프로젝트 범위에 따라 다른 논리적 데이터 모델과 통합할 수 있습니다.
  • DBMS와 독립적으로 설계 및 개발되었습니다.
  • 데이터 속성은 정확한 정밀도와 길이를 갖는 데이터 유형을 갖습니다.
  • 일반적으로 모델에 대한 정규화 프로세스는 일반적으로 3NF까지 적용됩니다.

54) 물리적 데이터 모델의 특징은 무엇입니까?

물리적 데이터 모델의 특징은 다음과 같습니다.

  • 물리적 데이터 모델은 단일 프로젝트 또는 애플리케이션에 필요한 데이터를 설명합니다. 프로젝트 범위에 따라 다른 물리적 데이터 모델과 통합될 수 있습니다.
  • 데이터 모델에는 관계의 카디널리티 및 Null 허용 여부를 다루는 테이블 간의 관계가 포함되어 있습니다.
  • 프로젝트에 사용될 특정 버전의 DBMS, 위치, 데이터 저장 또는 기술을 위해 개발되었습니다.
  • 열에는 정확한 데이터 유형, 할당된 길이 및 기본값이 있어야 합니다.
  • 기본 키와 외래 키, 뷰, 인덱스, 액세스 프로필, 권한 부여 등이 정의됩니다.

55) 데이터 모델링 기술에는 두 가지 유형이 있나요?

데이터 모델링 기술에는 두 가지 유형이 있습니다: 1) 엔터티-관계(ER) 모델, 2) UML(통합 모델링 언어).

56) UML이란 무엇입니까?

UML(Unified Modeling Language)은 소프트웨어 엔지니어링 분야의 범용, 데이터베이스 개발, 모델링 언어입니다. 주요 목적은 시스템 설계를 시각화하는 일반화된 방법을 제공하는 것입니다.

57) 객체지향 데이터베이스 모델을 설명해보세요

객체지향 데이터베이스 모델은 객체들의 집합입니다. 이러한 개체에는 메서드뿐만 아니라 관련 기능이 있을 수 있습니다.

58) 네트워크 모델이란 무엇입니까?

계층적 모델을 기반으로 구축된 모델입니다. 여러 관계가 레코드를 연결할 수 있도록 허용하여 여러 레코드가 있음을 나타냅니다. 부모 레코드와 자식 레코드 세트를 구성할 수 있습니다. 각 레코드는 여러 세트에 속할 수 있으므로 복잡한 테이블 관계를 수행할 수 있습니다.

59) 해싱이란 무엇입니까?

해싱(Hashing)은 모든 인덱스 값을 검색하여 원하는 데이터를 검색하는데 사용되는 기술입니다. 인덱스의 구조를 사용하지 않고 디스크에 기록된 데이터의 직접적인 위치를 계산하는 데 도움이 됩니다.

60) 비즈니스 또는 자연 키란 무엇입니까?

비즈니스 또는 자연 키는 엔터티를 고유하게 식별하는 필드입니다. 예를 들어, 클라이언트 ID, 직원 번호, 이메일 등

61) 복합키란 무엇인가요?

키를 나타내는 데 둘 이상의 필드가 사용되는 경우 이를 복합 키라고 합니다.

62) 첫 번째 정규형은 무엇입니까?

첫 번째 정규형 또는 1NF는 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 사용할 수 있는 관계의 속성입니다. 모든 속성의 도메인에 원자적 값이 포함되어 있는 경우 모든 관계를 첫 번째 정규형이라고 합니다. 해당 도메인에서 하나의 값을 포함합니다.

63) 기본 키와 외래 키의 차이점은 무엇인가요?

기본 키 외래 키
기본 키는 테이블의 레코드를 고유하게 식별하는 데 도움이 됩니다. 외래 키는 다른 테이블의 기본 키인 테이블의 필드입니다.
기본 키는 null 값을 허용하지 않습니다. 외래 키는 여러 개의 null 값을 허용할 수 있습니다.
기본 키는 클러스터형 인덱스이고, DBMS 테이블의 데이터는 물리적으로 클러스터형 인덱스의 시퀀스에 따라 구성됩니다. 외래 키는 자동으로 인덱스, 클러스터형 또는 비클러스터형을 생성할 수 없습니다. 그러나 외래 키에 대한 인덱스를 수동으로 생성할 수 있습니다.
테이블에는 단일 기본 키가 있을 수 있습니다. 한 테이블에 여러 개의 외래 키를 가질 수 있습니다.

64) 제XNUMX정규형의 요구사항은 무엇인가요?

두 번째 정규형의 요구 사항은 다음과 같습니다.

  • 첫 번째 정규 형식이어야 합니다.
  • 이는 테이블 관계의 후보 키 하위 집합에 기능적으로 종속되는 비프라임 속성을 포함하지 않습니다.

65) 제XNUMX정규형의 규칙은 무엇입니까?

제XNUMX정규형에 대한 규칙은 다음과 같습니다.

  • 두 번째 정규형이어야 합니다.
  • 전이적 기능 종속성이 없습니다.

66) 열쇠 사용의 중요성은 무엇입니까?

  • 키는 테이블의 데이터 행을 식별하는 데 도움이 됩니다. 실제 애플리케이션에서는 테이블에 수천 개의 레코드가 포함될 수 있습니다.
  • 키를 사용하면 이러한 문제에도 불구하고 테이블 레코드를 고유하게 식별할 수 있습니다.
  • 테이블 간의 관계를 설정하고 식별할 수 있습니다.
  • 관계에서 정체성과 진실성을 강화하도록 도와주세요.

67) 대리 키란 무엇입니까?

각 레코드를 고유하게 식별하는 것을 목표로 하는 인공 키를 대리 키라고 합니다. 이러한 종류의 키는 자연 기본 키가 없을 때 생성되므로 고유합니다. 이는 테이블의 데이터에 어떤 의미도 부여하지 않습니다. 대리 키는 일반적으로 정수입니다.

68) 대체키를 자세히 설명해주세요

대체 키는 해당 테이블의 모든 행을 고유하게 식별하는 테이블의 열 또는 열 그룹입니다. 테이블에는 기본 키에 대한 여러 선택 사항이 있을 수 있지만 기본 키는 하나만 설정할 수 있습니다. 기본 키가 아닌 모든 키를 대체 키라고 합니다.

69) DBMS의 제XNUMX정규형이란 무엇인가요?

네 번째 정규형은 후보 키 이외의 중요한 종속성이 없어야 하는 데이터베이스 정규화 수준입니다.

70) 데이터베이스 관리 시스템이란 무엇입니까?

데이터베이스 관리 시스템 또는 DBMS는 사용자 데이터를 저장하고 검색하는 소프트웨어입니다. 데이터베이스를 조작하는 프로그램 그룹으로 구성됩니다.

71) 다섯 번째 정규형의 규칙은 무엇입니까?

테이블은 5개에 있어요th 4에 있는 경우에만 일반 형식th 일반 형식이며 데이터 손실 없이는 여러 개의 작은 테이블로 분해될 수 없습니다.

72) 정규화란 무엇입니까?

표준화 데이터의 중복성과 종속성을 줄이는 방식으로 테이블을 구성하는 데이터베이스 설계 기술입니다. 큰 테이블을 작은 테이블로 나누고 관계를 사용하여 연결합니다.

73) 데이터베이스 관리 시스템의 특징을 설명하세요.

  • 보안을 제공하고 중복성을 제거합니다.
  • 데이터베이스 시스템의 자기 설명적 특성
  • 프로그램과 데이터 추상화 간의 절연
  • 데이터에 대한 다양한 보기 지원.
  • 데이터 공유 및 다중 사용자 트랜잭션 처리
  • DBMS에서는 개체와 개체 간의 관계가 테이블을 형성할 수 있습니다.
  • 이는 ACID 개념을 따릅니다(Atom정확성, 일관성, 격리성 및 내구성).
  • DBMS는 사용자가 데이터에 병렬로 접근하고 조작할 수 있는 다중 사용자 환경을 지원합니다.

74) 인기 있는 DBMS 소프트웨어를 나열해 보세요.

인기 문서 DBMS 소프트웨어 입니다

  • MySQL
  • Microsoft Access
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • 디베이스
  • Fox찬성
  • SQLite
  • IBM DB2
  • Microsoft SQL Server.

75) RDBMS의 개념을 설명하세요

관계형 데이터베이스 관리 시스템 데이터를 테이블 형식으로 저장하는 데 사용되는 소프트웨어입니다. 이러한 종류의 시스템에서는 데이터가 행과 열로 관리되고 저장되는데, 이를 튜플과 속성이라고 합니다. RDBMS는 강력한 데이터 관리 시스템으로 전 세계적으로 널리 사용됩니다.

76) 데이터 모델의 장점은 무엇인가요?

데이터 모델의 장점은 다음과 같습니다.

  • 데이터 모델 설계의 주요 목표는 기능 팀에서 제공하는 데이터 개체가 정확하게 표현되는지 확인하는 것입니다.
  • 데이터 모델은 물리적 데이터베이스를 구축하는 데 사용할 수 있을 만큼 상세해야 합니다.
  • 데이터 모델의 정보는 테이블, 기본 키와 외래 키, 저장 프로시저 간의 관계를 정의하는 데 사용될 수 있습니다.
  • 데이터 모델은 기업이 조직 내외에서 의사소통하는 데 도움이 됩니다.
  • 데이터 모델은 ETL 프로세스에서 데이터 매핑을 문서화하는 데 도움이 됩니다.
  • 모델을 채우기 위해 올바른 데이터 소스를 인식하는 데 도움이 됩니다.

77) 데이터 모델의 단점은 무엇입니까?

데이터 모델의 단점은 다음과 같습니다.

  • 데이터 모델을 개발하기 위해서는 물리적인 데이터가 저장하는 특성을 알아야 합니다.
  • 이는 복잡한 애플리케이션 개발, 관리를 생성하는 내비게이션 시스템입니다. 따라서 전기적 진실에 대한 지식이 필요합니다.
  • 구조가 조금만 변경되더라도 전체 애플리케이션을 수정해야 합니다.
  • DBMS에는 데이터 조작 언어 세트가 없습니다.

78) 다양한 유형의 팩트 테이블을 설명하세요.

팩트 테이블에는 세 가지 유형이 있습니다.

  • 첨가물: 모든 차원에 추가되는 측정값입니다.
  • 무첨가: 어떤 차원에도 추가할 수 없는 측정값입니다.
  • 반첨가적: 이는 몇 가지 차원에 추가할 수 있는 측정값입니다.

79) 집계 테이블이란 무엇입니까?

집계 테이블에는 1) 평균 2) MAX, 3) 개수, 4) SUM, 5) SUM 및 6) MIN과 같은 함수를 사용하여 계산할 수 있는 집계 데이터가 포함되어 있습니다.

80) 확정치수란 무엇인가요?

일치 차원은 데이터 웨어하우스의 다양한 영역에 있는 여러 팩트 테이블에서 사용할 수 있는 방식으로 설계된 차원입니다.

81) 데이터 모델링의 계층 유형 목록

계층 구조에는 1가지 유형이 있습니다. 2) 수준 기반 계층 구조, XNUMX) 부모-자식 계층 구조.

82) 데이터 마트와 데이터 웨어하우스의 차이점은 무엇인가요?

여기에 주요 내용이 있습니다 데이터 마트와 데이터 웨어하우스의 차이점:

데이터 마트 데이터웨어 하우스
데이터 마트는 단일 비즈니스 주제 영역에 중점을 둡니다. 데이터 웨어하우스는 다양한 비즈니스 영역에 중점을 둡니다.
비즈니스 성장을 위한 전술적 결정을 내리는 데 사용됩니다. 사업주가 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
데이터 마트는 상향식 모델을 따릅니다. 데이터 웨어하우스는 하향식 모델을 따릅니다.
데이터 소스는 하나의 데이터 소스에서 나옵니다. 데이터 소스는 두 개 이상의 이기종 데이터 소스에서 나옵니다.

83) XMLA 란 무엇입니까?

XMLA는 데이터에 액세스하기 위한 표준으로 간주되는 XML 분석입니다. 온라인 분석 처리(OLAP).

84) 정크 차원을 설명하세요

정크 차원은 데이터를 저장하는 데 도움이 됩니다. 스키마에 데이터를 저장하기에 적합하지 않은 경우에 사용됩니다.

85) 연결된 데이터 복제를 설명하세요

보조 노드가 ping 시간을 사용하여 대상을 선택하거나 가장 가까운 노드가 보조 노드인 상황을 연쇄 데이터 복제라고 합니다.

86) 가상 데이터 웨어하우징 설명

가상 데이터 웨어하우스는 완성된 데이터에 대한 종합적인 보기를 제공합니다. 가상 데이터 웨어하우스에는 기록 데이터가 없습니다. 메타데이터를 갖는 논리적 데이터 모델로 간주됩니다.

87) 데이터 웨어하우스의 스냅샷을 설명하세요.

스냅샷은 데이터 추출 프로세스가 시작되는 시점의 데이터를 완벽하게 시각화합니다.

88) 양방향 추출이란 무엇입니까?

양방향으로 데이터를 추출, 정리 및 전송하는 시스템의 기능을 방향 추출이라고 합니다.

이 인터뷰 질문은 당신의 비바(구술)에도 도움이 될 것입니다.

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