目录
1.数仓与关系数据库区别？
2.数仓为什么需要分层？优缺点？
2.1 什么是数仓？
2.2 数据仓库建模的意义，为什么要对数据仓库分层？
3.数仓链路很长怎么保证任务有序执行？
4.消息队列（了解）
5 触发器
5.1 是什么？
5.2 触发器有如下作用：
5.3 分类
6.表之间依赖是怎么触发的？（时间触发、版本触发）
7.维度建模的方法？优缺点？
7.1 什么是维度建模？
7.2 优缺点
8.事实表、维度表怎么建立？-设计原则
9.建模过程中逻辑模型和物理模型的区别？
10.哔哩哔哩up主投稿，对于看稿件这一行为怎么去建模？

1.数仓与关系数据库区别？
联系：数据仓库是由数据库以一种方式组织起来的。

区别：

（1）数据库强调范式，尽可能减少冗余；

数据仓库强调查询分析的速度，优化读取的操作，主要目的是做大量数据的查询。

(2) 数据库是行存储，数据仓库是列存储。

（3）数据库面向事务的，在线交易处理（OLTP）

数据仓库是面向主题的、集成、相对稳定、反应历史变化，存储历史数据（OLAP）。

（4）数据仓库定期写入新数据，而不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳。

（5）数据仓库两个基本元素：事实表和维度表

事实表存储要查询的数据；维度是看待问题的角度，如时间、部门等。
2.数仓为什么需要分层？优缺点？
2.1 什么是数仓？
面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合

为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支撑的战略集合，主要是用于数据挖掘和数据分析，以建立数据沙盘为基础，为消灭消息孤岛和支持决策为目的而创建的。
2.2 数据仓库建模的意义，为什么要对数据仓库分层？

用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大。
通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对

https://blog.csdn.net/qq_39093097/article/details/100126722

版本二：

只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。

1、清晰数据结构：

每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。

2、数据血缘追踪：

简单来讲可以这样理解，我们最终给业务诚信的是一能直接使用的张业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。

3、减少重复开发：

规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。

极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低存储和计算成本。

4、用空间换时间，把复杂问题简单化。

讲一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。

5、屏蔽原始数据的异常。屏蔽业务的影响，不必改一次业务就需要重新接入数据。

在业务或系统发生变化时，可以保持稳定或很容易扩展，提高数据稳定性和连续性。

扩展内容见：https://blog.csdn.net/qq_22473611/article/details/103278799

3.数仓链路很长怎么保证任务有序执行？
4.消息队列（了解）
消息队列

1.什么是消息队列？

可以把消息队列比作是一个存放消息的容器，当我们需要使用消息的时候可以取出消息供自己使用。消息队列是分布式系统中重要的组件，使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰、降低系统耦合性。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，RocketMQ

2.使用消息队列好处？

1.通过异步处理提高系统性能（削峰、减少响应所需时间）;

2.降低系统耦合性。

学习链接
5 触发器
5.1 是什么？

触发器（trigger）是SQL server 提供给程序员和数据分析员来保证数据完整性的一种方法，它是与表事件相关的特殊的存储过程，它的执行不是由程序调用，也不是手工启动，而是由事件来触发，比如当对一个表进行操作（ insert，delete， update）时就会激活它执行。触发器经常用于加强数据的完整性约束和业务规则等。 触发器可以从 DBA_TRIGGERS ，USER_TRIGGERS 数据字典中查到。SQL3的触发器是一个能由系统自动执行对数据库修改的语句。
触发器可以查询其他表，而且可以包含复杂的SQL语句。它们主要用于强制服从复杂的业务规则或要求。例如：您可以根据客户当前的帐户状态，控制是否允许插入新订单。
触发器也可用于强制引用完整性，以便在多个表中添加、更新或删除行时，保留在这些表之间所定义的关系。然而，强制引用完整性的最好方法是在相关表中定义主键和外键约束。如果使用数据库关系图，则可以在表之间创建关系以自动创建外键约束。
触发器与存储过程的唯一区别是触发器不能执行EXECUTE语句调用，而是在用户执行Transact-SQL语句时自动触发执行。
此外触发器是逻辑电路的基本单元电路，具有记忆功能，可用于二进制数据储存，记忆信息等。

5.2 触发器有如下作用：
可在写入数据表前，强制检验或转换数据。

触发器发生错误时，异动的结果会被撤销。

部分数据库管理系统可以针对数据定义语言（DDL）使用触发器，称为DDL触发器。

可依照特定的情况，替换异动的指令 (INSTEAD OF)。
5.3 分类
SQL Server 包括三种常规类型的触发器：DML 触发器、DDL 触发器和登录触发器。

来自百度百科
6.表之间依赖是怎么触发的？（时间触发、版本触发）
触发器

1、什么是触发器？

触发器是一种特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。

2、触发器的作用？

（1）可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性；可以跟踪数据库内的操作，从而不允许未经许可的更新和变化。

（2）可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。

3、触发器分类

触发时间：有before,after.

触发事件：有insert,update,delete三种

触发类型：有行触发、语句触发
7.维度建模的方法？优缺点？
7.1 什么是维度建模？

星型模型：是一种多维的数据关系。由一个事实表和一组维表组成，每个维表都有一个维作为主键，所有维的主键组合成事实表的主键。多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连，不存在渐变维度，所以数据有一定冗余
雪花模型：雪花模型是当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上。雪花模型是对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 "层次 " 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。
星座模型：星座模型是数仓建设中的一种概念模型。这种模型往往应用于数据关系比星型模型和雪花模型更复杂的场合。事实星座模型需要多个事实表共享维度表，因而可以视为星形模型的集合，也称为星系模型。

2.2 特点：
星型模型：关联关系简单、方便解耦，关联查询方便适用于大数据环境的数据模型建。但表中存在冗余数据。查询效率比雪花型高。
雪花模型：层级较多，关联不方便，但冗余数据较少。
星座模型：在星型模型基础上共享维表。更适合复杂的数据环境。

应用：

雪花模型在**应用系统的表设计（关系型数据库）**中涉及的会比较多，

**分析系统偏向于（大数据系统的数据库hadoop）**星型模型

7.2 优缺点
优点

简化查询-每次需要从数据库中获取一些信息时，可以不用编写冗长的查询
优化读取-针对读取进行了优化，可以写更少的JOIN，更快地返回结果

缺点
对数据进行非规范化意味着一次性插入或更新会导致数据异常。在实践中，星型模型是通过批处理实来弥补这一问题
分析灵活性有限。星型模型通常是为特定目的而设计的。在分析需求方面，它不像规范化数据模型那样灵活

8.事实表、维度表怎么建立？-设计原则

事实表：事实表存储了从业务活动或事件提炼出来的性能度量，它主要包含维度表的外键和连续变化的可加性数值或半可加事实。事实表产生于业务过程中而不是业务过程的描述性信息。在维度模型中也有表示多对多关系的事实，其他都是维度表。
维度表：维度表是对业务过程的上下文描述，主要包含代理键、文本信息和离散的数字。它是进入事实表的入口，丰富的维度属性给出了对事实表的分析切割能力。

如果属性值是离散的，用于过滤和标记的，就放到维度表里，如果是属性值是连续取值，用于计算的，就放到事实表中。

首先，明确一个定义：

代理键：维度表中的主键。

创建维度表的规则：

主键（代理键，自动增加编号，数据仓库中只有唯一编号）

业务键（业务键可以链接回数据源，具有业务含义）

属性（来自数据源的描述性信息）

有两种数据：主数据和事务数据。

主数据是指实体（例如员工），而交易数据是指使用该实体执行的所有交易。

主数据有限，而交易数据可能是数十亿。

在维度表中，大多数数据是主数据。

创建事实表的规则：

主键（代理键/备用键，自动增加编号）

外键（维度表中的主键/代理键/备用键）

度量（addictive number/semi-addictive number）

提示：事实表中没有描述性数据。

转载自

9.建模过程中逻辑模型和物理模型的区别？
1、概念模型：就是从现实世界到信息世界的第一层抽象，确定领域实体属性关系等，使用E-R图表示，E-R图主要是由实体、属性和联系三个要素构成的。

2、逻辑模型：是将概念模型转化为具体的数据模型的过程，即按照概念结构设计阶段建立的基本E-R图，按选定的管理系统软件支持的数据模型（层次、网状、关系、面向对象），转换成相应的逻辑模型。这种转换要符合关系数据模型的原则。目前最流行就是关系模型（也就是对应的关系数据库）

E-R图向关系模型的转换是要解决如何将实体和实体间的联系转换为关系，并确定这些关系的属性和码。这种转换一般按下面的原则进行：

（1）一个实体转换为一个关系，实体的属性就是关系的属性，实体的码就是关系的码。

（2）一个联系也转换为一个关系，联系的属性及联系所连接的实体的码都转换为关系的属性，但是关系的码会根据联系的类型变化，如果是：

1：1联系，两端实体的码都成为关系的候选码。

1：n联系，n端实体的码成为关系的码。

m：n联系，两端实体码的组合成为关系的码。

3、物理模型就是根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。物理模型是对真实数据库的描述。如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。

4、三者关系：由上到下，先要概念设计，接着逻辑设计，再是物理设计，一级一级设计。
10.哔哩哔哩up主投稿，对于看稿件这一行为怎么去建模？
1. 数据模型的建立一般分为四步：

需求分析(客户交流、理解需求、形成实体）

概念模型设计 （形成E-R图）

逻辑模型设计（对实体进行细化，细化成具体的表，同时丰富表结构。）

物理模型设计

实施运行维护

2. 一般情况下,面对比较复杂的数据库建模, 规范的做法是：

第一步: 需求分析,获得业务流程图,数据流图和数据字典

第二步:根据数据流图和数据字典建立E-R图

第三步:E-R图转换成为物理数据模型

第四部:实施物理数据模型

在企业社交领域里，阿里钉钉和企业微信这两大巨头，正在各自轨道上加速突进，以不同的模式在企业级服务市场引发深刻变化。
进击的阿里钉钉
截止到2018年底，阿里钉钉上的企业组织达到了700万家以上，也就是说钉钉已经实现了对16%中国企业的覆盖。但进击的钉钉并不满足于此，它在两个方向上发起了新的挑战：一是在巩固原有中小企业市场的基础上，开始向大企业市场延伸；并以全链路数字化办公解决方案为基础，将钉钉从“管人”、“管事”推进。二是在阿里云“被集成”思维的指导下，与更多SaaS供应商合作，触达广大中小企业客户，为他们提供更好的企业级服务。
从管人向管事推进，向大企业市场延伸。
2018年12月9日在钉钉的秋冬发布会，钉钉CEO陈航宣布启用新的Slogan，将原来的“钉钉，一个工作方式”正式改为“钉钉，一个数字化工作方式”。从字面上来看，新Slogan只是增加了“数字化”一词，但这却标志着钉钉在市场方向上的新变革。
以往的阿里钉钉，给外界最深的印象，就是在中小企业市场上凭借“免费试用”的有事开疆拓土。然而过去一年来，钉钉正在打破这种固有格局，致力于向大企业收费市场延伸。2018年9月26日，阿里向蓝凌进行了数亿元的战略投资，与其形成战略合作伙伴。蓝凌是知名的OA品牌厂商，在国内大企业服务市场上信誉极佳。数据显示，在中国500强企业中有30%以上都是蓝凌的客户。钉钉与蓝凌将共同开启企业数字化转型市场和云市场的布局之路。一方面蓝凌将引入阿里的综合解决方案能力；另一方面将把钉钉的优势引入到大中型企业中。
与蓝凌实现战略合作，对钉钉意义重大。这说明钉钉今后的业务范围，将不再局限于中小企业市场，而是通过向大企业市场延伸，基本实现对中国企业机构的全面覆盖。
2019年3月底，阿里巴巴宣布100%全资收购上海汇翼信息科技有限公司，将其旗舰产品——企业协作软件Teambition纳入麾下。Teambition是一款企业系统工作软件，能够以公共看板视图的形式，让所有工作伙伴对项目进度一目了然，并实现高效的协同办公。拥有Teambition后，阿里钉钉强化了在办公场景方面的技术实力。Teambition也充实了在钉钉的全链路数字化办公解决方案，它将助力钉钉全面实现从“管人”到“管事”的推进。
阿里钉钉正成为一个“被集成”的平台，帮助SaaS供应商触达更多中小企业客户。
2019年3月21日，阿里云智能事业部总裁张剑锋，在阿里云峰会北京站上提出了“被集成”的新思维。
所谓“被集成”，指的是阿里云乃至于整个阿里企业级应用，今后都将专注于技术赋能，不再直接去为终端客户提供具体产品，而是通过向细分领域合作伙伴提供基础技术架构的方式，共同合作为客户打造场景化的解决方案。
阿里云的这个思路，正在阿里钉钉平台上得到贯彻执行。阿里钉钉已经拥有了多达700万以上的企业客户，其中很多都是活力充沛的中小企业。在这个客户群基础上，正在产生一个庞大的企业级应用SaaS应用市场。对于这样一个庞大市场，钉钉表示将与众多独立SaaS供应商合作，共同构建触达中小企业客户的服务生态。
一方面，独立的SaaS供应商在阿里钉钉的帮助下，能够得到高效的获客渠道，提升自己的业务营收；另一方面，阿里钉钉在这些开发商的帮助下，也在不断完善平台的底层能力。“被集成”的新思维，正在加速钉钉的快速成长，在企业级服务市场上建造起自己的“城墙”。
急速前进的企业微信
2018年9月底，腾讯出台了十年来最重要的组织架构调整。在这次调整中，马化腾提出要实现腾讯从ToC向ToB的根本转变，并提出了产业互联网战略。企业微信作为腾讯产业互联网战略的重要着力点，也开始了新的升级。
腾讯产业互联网战略为企业微信指明了方向。
马化腾的产业互联网战略，要求腾讯必须成为企业数字化升级的助手和连接器。这就为企业微信指明了未来的发展方向，企业微信自此成为腾讯服务“互联网+”的7种工具之一。
为了更好发挥助力中国企业数字化升级的“连接器”作用，企业微信实现了与个人微信之间的互通。在2019年微信公开课上，微信负责人张小龙指出，企业界过去花费海量资源搭建的IT环境，并没有很好地解决对内外沟通、连接的基本需求，企业微信将帮助企业解决这个问题。今后，企业微信将扮演中国线下商业关系向线上世界迁徙的桥梁，重塑企业与消费者的连接、服务方式。
打开大中企业市场
企业微信作为“企业专属连接器”的角色，受到企业界、尤其是大企业用户的高度重视。像中国交通建设股份有限公司这样的大型央企，就在企业微信的帮助下，实现了遍布全球一百多个国家十数万员工、1千多个法人机构和几千个项目之间的资源共享和快捷访问，实现了IT投资价值最大化。像LVMH集团这样的国际奢侈品行业巨头，则在企业微信的帮助下，实现了打破“开店、关店”界限、让奢侈品行业客户随时得到公司专业服务的目标。
企业微信与个人微信打通后，企业的服务触角能够顺畅地触达网络，线下的员工触点、流量成本也都得到了充分利用，极大提升了企业运营效率。
如今，企业微信已经完全打开了大中企业市场。数据显示，在中国500强企业群体中，80%都已经开通了企业微信。
企业微信重要更新，可以用企业微信直接添加好友
2019年3月13日，企业微信的一个重量级功能更新，让几乎所有用户都感到了欣喜。在2.7.5新版本中，当用户收到好友申请时，可以选择“去企业微信添加对方”，从而帮助用户实现工作与生活的区分。
这个更新，不仅让用户免除了“上班下班分不清”的困扰，更重要的是，解决了以往企业微信与个人微信间沟通混乱、聊天记录不清的弊端。通过将客户添加到企业微信，能让客户得到实名认证的企业级服务，也能保护员工和客户的个人隐私，让工作与生活各安其位。
相比钉钉起步稍微的企业微信，在微信的助推下，正在加速前进。
企业社交服务，阿里钉钉向左，企业微信向右
在企业社交服务市场上，阿里钉钉与企业微信，一个强调效率，专注于办公场景服务，一个注重链接，强调数字化运营。两大巨头，两个方向引领企业社交向不同方向发展。
阿里钉钉向左：专注办公场景服务，强调效率。偏向服务中小客户。
如前所属，在阿里钉钉700多万的企业客户中，相当大一部分都是中小企业。这些客户的普遍特点，就是在IT系统上的投资规模有限，技术力量、技术人员队伍普遍薄弱。这样的客户，对数字化办公方案的需求就是：要能实现一站式解决、要能针对具体的业务模式进行场景化定制。
针对于此，阿里钉钉的全链路数字化解决方案，特别强调“一站式解决”，并且以套件的形式，为客户定制搭建出商务场景，让他们能够专注于自身的业务，无需再为办公数字化解决方案投入太多人力物力，真正实现“后顾无忧”。
钉钉在2018年中重点推出的“新商业套件”，就是这个解决思路的具体体现。在这个商业套件的助力下，中小企业能够以极高效率、轻松解决包括企业主页、企业广场、智能云客服、AI实时翻译、智能导购、企业邮箱、智能办公电话等多方面需求，轻松定制出针对具体商务场景的解决方案，从而简单、高效、安全、智能地解决商业场景中的各种需求，达到提升企业形象、连接商业往来的终极目标。
场景化的高效解决方案，让钉钉成为中小企业客户首选的服务平台。
企业微信向右：数字化运营，注重连接。偏向大中客户。
与阿里钉钉专注场景化的思维不同，企业微信强调的是数字化运营。而这个数字化运营的抓手，就是如前所述的“连接”二字。在向产业互联网转化的过程中，企业微信注重通过提供一系列基础架构，让企业内部、外部两个维度上的连接更加顺畅，从而提升企业运营效率。
另外，与阿里钉钉积极引入SaaS供应商、为他们提供触达客户的做法不同，企业微信并不主动引入独立SaaS供应商，也不会特意为其提供与客户接触的便利。对此，张小龙的解读是——“根本在于客户对业务的理解”，企业微信不主张去引导客户的业务模式。
企业微信的这种思维，显然令其更适合于为大中型企业客户提供服务。大中企业客户一般都具备极强的技术能力和雄厚的资源，他们完全有能力自行、或者引入独立SaaS供应商，针对具体商务场景开发出需要的解决方案。它们并不需要类似阿里、腾讯这样的平台来介入商务场景的定制过程，它们对企业级服务平台的真正需求，是能为它们提供一个基础通讯架构，以实现畅通、高效率的内外连接。
迄今为止，企业微信所做的正是这样一件事。在企业内部连接方面，企业微信通过打通与个人微信的双向互通，让数万人甚至以上规模的大中企业，能够实现上下一体的自然沟通。打破过去那种层级多、链条长、流程复杂的沟通模式；在企业内外部互联方面，企业微信真正做到了“让每个员工成为企业服务的窗口”。配合小程序丰富的菜单服务体系，企业微信完全实现了人与人、人与物、人与企业、人与服务之间连接的最大化、最优化。让企业的服务变得全时化、全域化。
阿里钉钉和企业微信，两种思路，两个模式，正以自己的方式影响着国内企业级服务市场的变化。